Objetivos del Curso
• Comprender los fundamentos de la inteligencia artificial y su impacto en la medicina. La ética en la utilización de la IA.
• Identificar herramientas de IA aplicadas al diagnóstico, tratamiento y gestión en Medicina.
• Analizar casos de uso específicos en cirugía y coloproctología.

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Destinatarios

Dirigido a profesionales y estudiantes avanzados de Medicina, con interés en inteligencia artificial aplicada a la práctica clínica y quirúrgica.

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Temario

1. Unidad 1: Inteligencia Artificial en Medicina

Duración: Semana 1
Contenidos mínimos:
• Definiciones clave: IA, aprendizaje automático.
• Evolución de la IA en medicina.
• Tipos de IA y su clasificación según tareas (diagnóstico, predicción, clasificación).
• Ética, privacidad y consideraciones legales en el uso de IA en Medicina.
Actividades sugeridas:
• Lectura de artículos base.
• Debate: ¿Puede la IA reemplazar al médico?
• Breve quiz de conceptos clave.
Materiales y referencias:
• Topol, E. (2019). Deep Medicine: How Artificial Intelligence Can Make Healthcare
Human Again.
• Rajkomar, A., Dean, J., & Kohane, I. (2019). Machine learning in medicine. New England
Journal of Medicine, 380(14), 1347-1358.
• WHO Guidance on Ethics & Governance of AI for Health (2021) – https://www.who.int

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2. Unidad 2: Aplicaciones Clínicas de la IA
Duración: Semana 2
Contenidos mínimos:
• Uso de IA en cirugía y coloproctología.
• Sistemas de apoyo a la decisión clínica y quirúrgica.
• Chatbots científicos y asistentes virtuales.
Caso de estudio en cirugía y coloproctología
• Detección automatizada de pólipos en colonoscopía usando visión computarizada.
• Modelos de predicción de recurrencia en cáncer colorrectal.
Actividades sugeridas:
• Análisis de artículo sobre IA en colonoscopía.
Materiales y referencias:
• Urban, G., Tripathi, P., Alkayali, T., et al. (2018). Deep learning localizes and identifies
polyps in real time with 96% accuracy in screening colonoscopy. GIE: Gastrointestinal
Endoscopy, 89(6), 1180–1190.
• Mori, Y., et al. (2020). Current status and future perspective of artificial intelligence
applications in colonoscopy. Dig Endosc, 32(5), 622–630.
• Videos demostrativos de sistemas CAD (Computer-Aided Detection) en endoscopía.

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3. Unidad 3: Retos y Futuro de la IA en Medicina
Duración: Semana 3
Contenidos mínimos:
• Barreras para la adopción de IA en instituciones de salud.
• Interpretabilidad de los modelos y confianza del profesional de la salud.
• Regulaciones y validación clínica de herramientas de IA.
• IA generativa (ej: ChatGPT) y su rol en educación médica, generación de informes y comunicación.
Aplicación en cirugía:
• Automatización de reportes quirúrgicos.
• Modelos predictivos de complicaciones posoperatorias en cirugía.
Actividades sugeridas:
• Desarrollo de un mini-proyecto: propuesta de herramienta de IA en la práctica médica.
• Presentación grupal de casos de uso reales.
• Entrevistas a expertos
Materiales y referencias:
• Topol, E. (2020). The convergence of human and artificial intelligence in healthcare.
Nature Medicine, 25(1), 44–56.
• Hashimoto, D.A., Rosman, G., et al. (2018). Artificial intelligence in surgery: promises
and perils. Annals of Surgery, 268(1), 70–76.
• Revisión de startups y plataformas de IA para cirugía y gastroenterología (ej: GI Genius,
EndoBRAIN, Aidoc).

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Evaluación
Duración: Semana 4
• Participación en foros o debates.
• Actividades de reflexión semanal.
• Presentación final de proyecto de aplicación.

FECHA: 18 de Agosto 2025

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