PRESENTACIÓN

La inteligencia artificial (IA) está transformando profundamente el ámbito de la salud, revolucionando la forma de diagnosticar enfermedades, tomar decisiones clínicas y personalizar los tratamientos. Su capacidad para analizar grandes volúmenes de datos clínicos, identificar patrones complejos y predecir resultados la convierte en una herramienta clave para los profesionales sanitarios.

La Esclerosis Múltiple (EM) es una enfermedad neurológica; afecta al Sistema Nervioso Central, formado por el cerebro y la médula espinal. El sistema inmunitario en la EM ataca a la mielina de las células nerviosas (neuronas) por error. Los nervios se extienden a lo largo de todo el cuerpo, así que la Esclerosis Múltiple puede manifestarse en muchas partes del organismo y hacerlo de maneras muy diferentes.

No todos los síntomas aparecen en todas las personas, ni lo hacen con la misma intensidad. Este es el motivo por el que se presenta en cada persona de forma distinta (es heterogénea) y se suele llamar “la enfermedad de las mil caras”.

Es una enfermedad caracterizada por su complejidad diagnóstica y terapéutica, por lo que la IA ofrece soluciones innovadoras para optimizar el manejo clínico. Desde la selección más precisa de terapias hasta la evaluación de la respuesta al tratamiento y la detección temprana de efectos adversos, la IA tiene el potencial de mejorar significativamente los resultados clínicos, la calidad de vida de los pacientes y la gestión de recursos sanitarios.

Para abordar estos desafíos y aprovechar las oportunidades que brinda la IA, nace EMPOWERAI, un curso acreditado por la Universidad de Alcalá con 9 créditos ECTS. Este programa de formación está diseñado específicamente para capacitar a los neurólogos en el manejo avanzado de la EM, utilizando la IA como aliado estratégico en la mejora de la atención al paciente.

Desarrollar habilidades analíticas para evaluar estudios e investigaciones relacionadas con esclerosis múltiple y aplicaciones de la inteligencia artificial en el ámbito sanitario.
Conocer los aspectos clave para aplicar la IA de manera efectiva, incluyendo la protección de datos y las claves para el éxito de un programa de IA en salud.
Explorar y entender cómo la comunicación con el ordenador a través del procesamiento del lenguaje natural, chatbots, Internet de las cosas, salud y clasificación de imágenes en salud puede mejorar la atención al paciente.
Comprender los conceptos básicos del Machine Learning y los tipos de algoritmos, y su aplicación práctica en el entorno sanitario.
Capacitar a los participantes en el uso de la inteligencia artificial para optimizar la toma de decisiones clínicas y mejorar la calidad de la atención al paciente.
Facilitar un conocimiento sólido sobre los fundamentos y aplicaciones de la inteligencia artificial en el ámbito de la esclerosis múltiple.

OBJETIVOS

Explorando los Principales Enfoques de la IA en Medicina y su Aplicación Clínica

CONTENIDO CIENTIFICO

Estructura del Curso y Requisitos de Certificación

Distribuido en 5 asignaturas online a través de una plataforma e-learning compuestas por: contenido teórico, vídeo píldoras, lecturas recomendadas y evaluación.

Para aprobar el curso, es necesario superar las evaluaciones de cada bloque (al menos un 70% para aprobar), así como visualizar el temario.

ASIGNATURA 1

Introducción al aprendizaje automático

TEMA 1

Algoritmos de Machine Learning Clásicos

TEMA 2

Proceso de Entrenamiento

TEMA 3

Métricas en Clasificación, Regresión y Clustering

TEMA 4

Overfitting, Underfitting y el Equilibrio entre Sesgo y Varianza

ASIGNATURA 2

Proyectos de Inteligencia Artificial en Medicina: Aspectos Prácticos

TEMA 1

Problemas Comunes con los Datos

TEMA 2

Construcción de Equipos en Proyectos de IA en Salud

TEMA 3

Desafíos en Proyectos de IA

ASIGNATURA 3

Aspectos básicos sobre Redes Neuronales y Deep Learning

TEMA 1

Fundamentos de Redes Neuronales y el Deep Learning

TEMA 2

Aplicaciones del Deep Learning en Medicina

TEMA 3

Grandes Modelos de Lenguaje y Técnicas de “Ingeniería del Prompt”

ASIGNATURA 4

Aspectos Regulatorios y Éticos

TEMA 1

Ética en IA Médica

TEMA 2

Regulaciones y Procedimientos para el uso de Modelos de Inteligencia Artificial en Medicina

TEMA 3

Explicabilidad, Sesgo y Equidad en Modelos de IA

ASIGNATURA 5

Aplicación práctica de la IA en el manejo de la esclerosis múltiple al aprendizaje automático

TEMA 1

Diagnóstico asistido con IA en esclerosis múltiple

TEMA 2

Avances en el desarrollo de predicciones avanzadas y optimización de algoritmos terapeúticos

TEMA 3

Herramientas de IA aplicadas al seguimiento y atención al paciente

CUADRO ACADÉMICO

Director académico:

DR. MELCHOR ÁLVAREZ DE MON
Director Departamento Medicina UAH.
Jefe de Servicio Medicina Interna Hospital Príncipe de Asturias.

Directores científicos:

DR. JULIO BONIS
Senior Data Scientist & Medical Doctor.

DRA. CARMEN TUR GÓMEZ
Hospital Universitari Vall d’Hebron. CEMCAT.

PANEL DOCENTE:

ALEJANDRA DUQUE-TORRES
Universidad de Tartu, Estonia.

JAIME PINEDA MORENO
Artificial Intelligence Orchestrator Inc, EEUU.

SANTIAGO RAMOS-MEJÍA
Artificial Intelligence Orchestrator Inc, EEUU.

DRA. LUCIENNE COSTA FROSSARD FRANÇA
Colaboradora docente MIR, Hospital Universitario Ramón y Cajal, Madrid.

PRESCRIPCIÓN

Requisitos de Acceso y Proceso de Preinscripción

Preinscripción

Requisitos:

Requisitos de obligado cumplimiento exigidos por la Dirección Científica y la Universidad de Alcalá:

Perfiles/Profesión: Neurología, Farmacia Hospitalaria, Neuropsicología, Neuroradiología y Enfermería.
Ser profesional sanitario que desarrolla su actividad en territorio español.

Proceso de preinscripción:

Pulsar el botón “PREINSCRIPCIÓN”
Cumplimentar los datos solicitados (recuerde que para enviar el formulario necesitará el código que le proporcionará su delegado)
Pulse sobre el botón “continuar”
Recibirá un email con un enlace para la activación de la cuenta (en caso de no recibirlo póngase en contacto con la secretaría técnica)
Deberá pulsar sobre el enlace del email para validar su preinscripción
Esto le llevará al acceso de la plataforma del curso y le pedirá que adjunte:
- DNI en vigor escaneado por ambas caras
- Título de Medicina o especialista por ambas caras