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Tiempo restante  cierre de Matrículas

Fecha de inicio:
08 de mayo de 2025

Fecha de cierre de matrículas:
30 de abril 2025

La Inteligencia Artificial está transformando la forma en que se realiza investigación en salud. La capacidad de procesar grandes volúmenes de información, identificar patrones y automatizar las tareas repetitivas permite optimizar el tiempo, aumentar la precisión de los análisis y genera nuevos productos y procesos innovadores

Objetivos generales

Entregar herramientas a profesionales de la salud y la investigación el uso de práctico de IA para fortalecer el análisis de datos, toma de decisiones y el desarrollo de estudios en epidemiología clínica e investigación en salud.

Resultados de aprendizaje

  1. Comprender el rol actual de IA en la investigación en salud.
  2. Aplicar herramientas de IA para facilitar tareas críticas en cada una de las etapas de un proyecto de investigación clínico-epidemiológica.
  3. Integrar coherentemente los resultados entregado por la IA en el proyecto de investigación.

Competencias específicas obtenidas por el estudiante al finalizar el curso

Aplicación de conceptos clave de IA en el contexto de la investigación en salud, comprendiendo su potencial, limitaciones y consideraciones éticas.

Manejo de herramientas y modelos de IA para el análisis de datos científicos, clínicos y epidemiológicos.

Capacidad para integrar IA en procesos de investigación científica, contribuyendo al diseño, análisis e interpretación de estudios aplicados en salud.

Evaluación crítica de resultados generados por sistemas de IA, considerando la explicabilidad, la reproducibilidad y la validez científica.

Diseño de soluciones innovadoras basadas en IA, orientadas a responder preguntas de investigación y apoyar la toma de decisiones clínicas y sanitarias.

Versión:

1

Público Objetivo:

Profesionales de la salud con interés en investigación, Investigadores en salud y epidemiología, Estudiantes de postgrado, Profesionales de apoyo a la investigación.

Modalidad:

B-Learning

8 hrs. Clases Sincrónicas por Videoconferencia ZOOM
8 hrs. Actividades Asincrónicas por Plataforma Moodle

Matrícula:

$ 10.000.-

Arancel:

$ 180.000.-

 Descuentos: 

20%
Funcionarios UFRO
Funcionarios de la Salud
Ex-estudiantes del *MEC
(Descuentos no acumulables)

* Magíster en Epidemiología Clínica

Total de horas:

16

Documentación Requerida:

  • Documento de Identificación
  • Título Profesional
  • Currículum Vitae

En Formato Digital

Porcentaje de asistencia mínimo:

75%

Actividades Sincrónicas:

Mayo 2025

Jueves Horario
8 19:00 a 21:00 hrs
 15 19:00 a 21:00 hrs
 22 19:00 a 21:00 hrs
 29 19:00 a 21:00 hrs

Contenido:

Introducción a la Inteligencia Artificial en Salud y Epidemiología
Resultados de aprendizaje:
  • Comprender los conceptos básicos de inteligencia artificial y su aplicación en el contexto de salud  e investigación epidemiológica.
  • Identifica buenas prácticas, oportunidades y desafíos éticos en el uso de IA en salud.
Contenidos:
  • ¿Qué es la IA? Conceptos básicos: IA, Machine Learning, Deep Learning.
  • Estructuración de Datos Clínicos.
  • Aplicaciones reales de IA en salud: diagnóstico, predicción de enfermedades, análisis de datos masivos.
  • Ética, buenas prácticas, sesgos y privacidad en el uso de IA en salud.
  • Casos de éxito en investigación en salud usando IA.

Modelos de Lenguaje en Investigación Científica
Resultados de aprendizaje:
  • Utilizar modelos de lenguaje en diferentes etapas de la investigación en salud.
  • Reconocer los límites, riesgos y beneficios del uso de IA generativa en el trabajo académico.
Contenidos:
  • ¿Qué son los modelos de lenguaje y cómo funcionan?
  • Redacción de objetivos, justificación, y análisis de resultados con ayuda de IA.
  • Búsqueda bibliográfica y generación de preguntas de investigación con IA. (Elicit, Notebooklm, perplexity)
  • Evaluación crítica: ¿cuándo confiar en la IA? Validación de resultados.
  • Taller práctico: co-escribir una sección de un artículo científico con IA.

Análisis de Datos con IA: Herramientas Accesibles para Profesionales de la Salud
Resultados de aprendizaje:
  • Identificar y utilizar herramientas de IA accesibles para analizar y visualizar datos en salud.
  • Aplicar técnicas básicas de análisis predictivo usando plataformas no programáticas.
Contenidos:
  • Introducción a plataformas low-code/no-code con IA.
  • Análisis exploratorio de datos en salud: limpieza, visualización y patrones.
  • Casos prácticos: análisis de bases de datos epidemiológicas (Excel + IA).
  • Actividad práctica: uso de ChatGPT para generar código o interpretar resultados estadísticos.

IA como apoyo a la Investigación Epidemiológica
Resultados de aprendizaje:
  • Reconocer cómo la IA se utiliza para monitorear y predecir eventos de salud a nivel poblacional.
  • Evaluar herramientas digitales para vigilancia epidemiológica asistida por IA.
Contenidos:
  • ¿Qué es la epidemiología digital?  Fuentes de datos: redes sociales, dispositivos móviles, sensores.
  • Creación de dashboards e interfaces con IA para vigilancia y toma de decisiones.
  • Caso práctico: simulación de brote con análisis automatizado.

Quiénes somos

  • Mg. Francisco Andrés Escobar Jara
  • Mg. Juan Manuel Lagos Obando
  • Mg. Felipe Gastón Vásquez Morales
  • Marta Echeverría Melo
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  • Ivonne Navarrete Mora
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Marta Echeverría Melo
+56 452 32 5740

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