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Curso de Inteligencia Artificial aplicada a la Gestión y Docencia en Especialidades con Residencia Médica

Cantidad de horas: 40 hs.
Inscripciones abiertas · Formación continua
Inteligencia Artificial aplicada a la

Gestión y Docencia en Especialidades con Residencia Médica

Competencias prácticas para comprender, utilizar y aplicar herramientas de Inteligencia Artificial generativa en la enseñanza, la evaluación y la gestión académica de los programas de Residencias Médicas, con especial énfasis en ChatGPT, Claude y NotebookLM.
ChatGPTClaudeNotebookLM
Sesión docente · Residencia de Clínica Médica
Elaborar un caso clínico de dolor torácico para residentes de primer año, con tres preguntas de opción múltiple y su rúbrica.
Asistente de IA
Caso clínico. Varón de 58 años, dolor opresivo de 40 minutos, sudoración y antecedentes de hipertensión.
Pregunta 1. ¿Cuál es el estudio inicial prioritario?
Rúbrica. 4 criterios · 3 niveles de desempeño
Revisado y validado por el docente
40 h
académicas
8
módulos de 5 h
3 meses
de cursado
Virtual
en Moodle
Dirigido a

Para quienes forman especialistas

Profesionales vinculados con la gestión académica y asistencial de programas de formación médica especializada, que buscan incorporar la IA de forma práctica, segura y responsable.
Médicos especialistas
Docentes universitarios
Coordinadores y tutores de Residencias Médicas
Jefes de servicio
Instructores y supervisores
Profesionales de la gestión académica y asistencial de programas de formación médica especializada
Objetivos

Qué se logra con el curso

Objetivo general
Desarrollar competencias para el uso crítico, ético y práctico de herramientas de Inteligencia Artificial Generativa aplicadas a la docencia, evaluación y gestión de programas de Residencias Médicas, mediante estrategias que permitan optimizar procesos académicos y administrativos sin sustituir el criterio profesional y la supervisión humana.
Objetivos específicos
Al finalizar el curso, los participantes serán capaces de:
01
Comprender los fundamentos y conceptos esenciales de la Inteligencia Artificial Generativa y sus aplicaciones en educación médica.
02
Utilizar herramientas como ChatGPT, Claude y NotebookLM para resolver tareas relacionadas con la docencia y gestión académica.
03
Diseñar prompts efectivos para obtener resultados pertinentes, estructurados y contextualizados.
04
Utilizar IA para apoyar la planificación de actividades educativas y la elaboración de materiales docentes.
05
Aplicar IA en el diseño de casos clínicos, preguntas de evaluación, rúbricas y actividades de aprendizaje.
06
Utilizar herramientas de IA para analizar, resumir y organizar documentos académicos y normativos.
07
Integrar IA en procesos de gestión de programas de Residencias Médicas.
08
Identificar riesgos relacionados con errores, sesgos, privacidad, confidencialidad y uso inadecuado de la IA.
09
Desarrollar estrategias para verificar y validar críticamente los contenidos generados por IA.
10
Elaborar un proyecto final de aplicación de IA a una necesidad concreta de docencia o gestión en Residencias Médicas.
Herramientas

Tres herramientas, un uso profesional

El curso trabaja con las herramientas de IA generativa de mayor adopción, además de otras herramientas digitales complementarias, siempre con verificación crítica de los resultados.
ChatGPT
Generar y transformar
Asistente conversacional para generar, transformar y estructurar contenidos docentes.
Claude
Redactar y analizar
Asistente para redacción, análisis de textos extensos y elaboración de materiales académicos.
NotebookLM
Trabajar con fuentes propias
Análisis de documentos y fuentes propias: protocolos, normativas, programas y bibliografía.
Programa académico

Ocho semanas, de la herramienta a la práctica

Desde los fundamentos de la IA generativa y la ingeniería de prompts hasta su aplicación en la planificación docente, la evaluación de residentes y la gestión de programas de residencia.
Bloque 1 · Dominar las herramientas
M1
Fundamentos de IA generativa
M2
Ingeniería de prompts
M3
ChatGPT y Claude
M4
NotebookLM
Bloque 2 · Aplicar en la residencia
M5
Planificación y docencia
M6
Evaluación de residentes
M7
Gestión académica
M8
Ética y proyecto integrador

01Fundamentos de Inteligencia Artificial Generativa en Educación MédicaSemana 1 · 5 horas

Conceptos básicos de Inteligencia Artificial.
Machine Learning y Deep Learning: conceptos esenciales.
Inteligencia Artificial Generativa.
Modelos de lenguaje de gran escala (LLM).
Cómo funcionan los modelos conversacionales.
Potencialidades y limitaciones de la IA.
Alucinaciones y errores generados por IA.
IA en Medicina y Educación Médica.
Oportunidades y desafíos en las Residencias Médicas.
El rol del profesional frente a la IA.
Supervisión humana y validación de la información.
En vivo
Clase interactiva.
Demostración práctica de herramientas de IA.
Análisis de casos de uso en Residencias Médicas.
A su ritmo
Lectura de material introductorio.
Foro de discusión en Moodle.
Identificación de oportunidades de aplicación de IA en el propio entorno laboral.

Concepto de prompt.
Principios de ingeniería de prompts.
Estructura de un prompt efectivo.
Contexto, rol, objetivo, audiencia y formato.
Prompts para docentes de Residencias Médicas.
Prompts para generación de casos clínicos.
Prompts para elaboración de preguntas de opción múltiple.
Prompts para planificación de clases.
Prompts para evaluación de competencias.
Prompts para análisis de documentos.
Prompts iterativos y refinamiento de resultados.
Evaluación crítica de las respuestas de IA.
En vivo
Taller de construcción de prompts.
Resolución de desafíos prácticos.
A su ritmo
Creación de un banco personal de prompts.
Diseño de cinco prompts aplicables al contexto de Residencias Médicas.

Introducción al uso de ChatGPT.
Introducción al uso de Claude.
Comparación de herramientas de IA generativa.
Configuración y organización del trabajo con IA.
Generación y transformación de textos.
Resumen y síntesis de información.
Lluvia de ideas y estructuración de contenidos.
Creación de tablas y esquemas.
Elaboración de materiales educativos.
Aplicaciones en docencia médica.
Limitaciones y verificación de resultados.
En vivo
Taller práctico con ChatGPT y Claude.
Resolución de situaciones docentes reales.
A su ritmo
Elaboración de un recurso educativo utilizando IA.
Comparación de respuestas generadas por diferentes herramientas.
Entrega de actividad en Moodle.

Introducción a NotebookLM.
Organización y carga de fuentes.
Trabajo con documentos académicos.
Síntesis y resumen de documentos.
Generación de preguntas a partir de fuentes.
Identificación de conceptos clave.
Comparación y análisis de documentos.
Elaboración de guías de estudio.
Utilización de fuentes para actividades docentes.
Aplicación a protocolos, normativas, programas académicos y bibliografía.
Ventajas y limitaciones del análisis asistido por IA.
En vivo
Taller práctico con documentos relacionados con educación médica.
Análisis de un documento académico o normativo.
A su ritmo
Crear un espacio de trabajo en NotebookLM.
Analizar un conjunto de documentos.
Elaborar una síntesis estructurada para uso docente.

Diseño de objetivos de aprendizaje.
Competencias y resultados de aprendizaje.
Planificación de actividades docentes.
Diseño de sesiones académicas.
Elaboración de casos clínicos.
Aprendizaje basado en casos.
Simulación y escenarios clínicos.
Generación de materiales educativos.
Adaptación de contenidos según nivel del residente.
Diseño de actividades de aprendizaje activo.
Preparación de seminarios y sesiones bibliográficas.
Uso de IA para mejorar la retroalimentación educativa.
En vivo
Taller de diseño de una actividad docente utilizando IA.
A su ritmo
Elaboración de una sesión docente completa para residentes.
Diseño de un caso clínico educativo asistido por IA.

Principios de evaluación en Educación Médica.
Evaluación formativa y sumativa.
IA para elaboración de preguntas.
Preguntas de opción múltiple.
Casos clínicos y preguntas basadas en problemas.
Rúbricas de evaluación.
Listas de cotejo.
Evaluación de competencias.
Retroalimentación asistida por IA.
Diseño de actividades tipo OSCE/ECOE.
Análisis de resultados de evaluación.
Riesgos de utilizar IA para evaluar estudiantes y residentes.
Rol del docente en la validación de instrumentos.
En vivo
Taller de construcción de instrumentos de evaluación.
Análisis crítico de preguntas generadas por IA.
A su ritmo
Diseño de un instrumento de evaluación para residentes.
Creación de una rúbrica asistida por IA.
Validación y revisión del producto generado.

IA para optimización de procesos administrativos.
Elaboración de informes académicos.
Redacción de actas, notas y comunicaciones.
Organización de reuniones.
Elaboración de agendas.
Síntesis de reuniones y documentos.
Diseño de planes de trabajo.
Seguimiento de actividades académicas.
Organización de cronogramas.
Gestión de rotaciones y actividades docentes.
Elaboración de informes de desempeño.
Análisis de indicadores académicos.
Apoyo a procesos de acreditación y mejora continua.
IA como herramienta de apoyo a la toma de decisiones.
En vivo
Resolución de un caso de gestión de un programa de Residencia Médica.
Diseño de un flujo de trabajo asistido por IA.
A su ritmo
Desarrollo de una propuesta para optimizar un proceso de gestión mediante IA.
Elaboración de un documento académico o administrativo utilizando herramientas de IA.

Ética de la Inteligencia Artificial en Medicina.
Privacidad y protección de datos.
Confidencialidad de la información clínica.
Información sensible y datos personales.
Uso responsable de herramientas de IA.
Sesgos algorítmicos.
Transparencia y trazabilidad.
Propiedad intelectual y derechos de autor.
Uso de IA en trabajos académicos.
Autoría y declaración del uso de IA.
Verificación de información médica.
Supervisión humana.
Responsabilidad profesional.
Elaboración de políticas institucionales para el uso de IA.
Cierre del curso
Presentación del proyecto integrador de aplicación de IA en docencia o gestión de Residencias Médicas.
Proyecto integrador

Una solución real para el propio servicio

Cada participante desarrolla un Proyecto de Aplicación de Inteligencia Artificial en Docencia o Gestión de Residencias Médicas, que responde a una necesidad concreta de su contexto profesional. Algunos ejemplos:
1
Diseño de una actividad docente asistida por IA.
2
Creación de un sistema de generación de casos clínicos.
3
Diseño de un banco de preguntas de evaluación.
4
Elaboración de una rúbrica de competencias.
5
Sistema de análisis de documentos académicos.
6
Optimización de un proceso administrativo.
7
Diseño de un flujo de trabajo para tutores de residentes.
8
Propuesta institucional para el uso responsable de IA.
Metodología

Virtual, práctica y compatible con la guardia

Modalidad virtual, flexible y centrada en el participante, en Moodle. Ocho semanas de trabajo académico distribuidas en tres meses, compatibles con las responsabilidades asistenciales y docentes.
Actividades sincrónicas
Clases virtuales, demostraciones en vivo, talleres prácticos, análisis de casos y resolución de problemas.
Actividades asincrónicas
Lecturas, videos, tutoriales, ejercicios prácticos, foros y tareas.
Aprendizaje basado en problemas
Aplicación de la IA a situaciones reales de docencia y gestión.
Aprendizaje práctico
Utilización directa de las herramientas durante el proceso formativo.
Aprendizaje colaborativo
Intercambio de experiencias y buenas prácticas entre los participantes.
Proyecto integrador
Desarrollo de una aplicación concreta de IA para el contexto profesional del participante.
Las 40 horas, una por una
Cada cuadro representa una hora académica.
Actividades sincrónicas16 h
Actividades asincrónicas16 h
Prácticas y proyecto integrador8 h
Evaluación

Evaluación continua, orientada a competencias

100%
continua
10%
Participación en actividades y foros
40%
Actividades prácticas de los módulos
20%
Evaluaciones o ejercicios de aplicación
30%
Proyecto integrador final
Resultados esperados
Pasar de un uso general de la IA a un uso profesional, estructurado y contextualizado, con estrategias aplicables a:
DocenciaEvaluaciónGestiónAnálisis documentalCreación de contenidosRetroalimentaciónMejora continua
Equipo docente

Quiénes acompañan el curso

Ing. Ana Florencia Ríos Coronel

Directora Ejecutiva · Cámara Paraguaya de la Industria del SoftwareProject Manager de TecnologíaEspecialista en Educación Superior
Ingeniera Informática con Especialización en Educación Superior por la Universidad Católica Nuestra Señora de la Asunción. Profesional del sector tecnológico con experiencia en gestión institucional, gestión de proyectos y articulación público-privada, complementada con experiencia práctica en desarrollo de software. Acompaña procesos de evaluación de soluciones tecnológicas, integración de sistemas y adopción digital en empresas y organizaciones, con un enfoque práctico en la implementación de herramientas que promueven la eficiencia y la innovación.

Dra. Natalia Franco

Especialista en Medicina InternaGeriatría y GerontologíaDocencia de postgrado · FCM-UNA
Doctora en Medicina y Cirugía, especialista en Medicina Interna, en Geriatría y Gerontología y en Gerencia de Servicios de Salud Pública, con capacitación en Didáctica Universitaria y formación de maestría en Docencia Médica Superior (FCM-UNA). Jefa del Departamento de Autoevaluación, Seguimiento de Estudiantes y Egresados de la Dirección de Postgrado de la Facultad de Ciencias Médicas de la UNA, instructora de Fisiopatología y subjefa de guardia del Servicio de Emergencias Adultos del Hospital de Clínicas.
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