Curso Decidir con Inteligencia Artificial en Salud: criterio profesional para decisiones responsables

e-Learning, híbrído, asincrónico con clases sincrónicas 1 vez a la semana.

Prof. Matías Salinas Salazar, Doctor Cs. e Ing. para la Salud por la Universidad de Valparaíso, Diplomado Bigdata & Data Science por la Pontificia Universidad Católica de Valparaíso. MSc Ciencias de la Ingeniería Mención Ingeniería Biomédica de la Universidad de Valparaíso. Ingeniero Civil Biomédico por la Universidad de Valparaíso. Docente de pre y post grado en la Universidad de Valparaíso.

Enfoque Metodológico del Curso

Este curso incorpora de manera integrada dos metodologías de aprendizaje altamente efectivas, lo que representa no solo una innovación formativa, sino también un distintivo sello diferenciador orientado a promover un aprendizaje significativo, activo y transferible al contexto profesional real.

Metodología Flipped Classroom (Clase Invertida):
Esta estrategia metodológica traslada el foco del proceso de enseñanza a la responsabilidad activa del estudiante, quien debe revisar previamente los contenidos asincrónicos disponibles en la plataforma, tales como clases grabadas, material de lectura y desarrollo de actividades complementarias. De esta forma, las sesiones sincrónicas en vivo se centran en la aplicación del conocimiento a través de ejercicios individuales y/o colaborativos, bajo la guía y acompañamiento del docente. Esta metodología favorece la reflexión crítica, la participación activa y la consolidación de aprendizajes significativos.

Metodología Learning by Doing (Aprender Haciendo):
Fundada en principios de aprendizaje activo, esta metodología promueve la adquisición de conocimientos y habilidades mediante la resolución de situaciones prácticas, reales o simuladas, planteadas por el tutor o gestor del curso. Cada módulo contempla «Actividades Complementarias» de aplicación concretas que los participantes deben ejecutar, analizar y reflexionar, integrando teoría y práctica. Estas experiencias son revisadas y discutidas en las clases sincrónicas, fomentando el desarrollo de competencias pertinentes y contextualizadas a la realidad profesional.

Módulo 1.- Comprender la IA para decidir mejor en salud

Módulo 2.- ¿Cómo aprende una máquina? IA explicada para profesionales de la salud

Módulo 3.- Evaluar propuestas de IA: evidencia real vs marketing

Módulo 4.- IA como apoyo a la toma de decisiones en salud

Módulo 5.- Ética, riesgos y límites de la IA en salud

Módulo 6.-  IA como herramienta de desarrollo profesional

Academia Tecnigen se reserva el derecho a no dictar el programa que no cuente con la matrícula mínima de participantes establecida para su inicio. Se podrá desplazar el plazo de inicio del Curso hasta completar el número mínimo de Participantes. Participantes que hayan cancelado la matrícula en un programa, y éste finalmente no se dicta, recibirán la devolución del 100% de lo pagado.