- Docente: Jorge Juan Cabrera Trujillo
- Docente: Luis Javier Capote Pérez
- Docente: Eva María González Lorenzo
- Docente: Jesús Martínez del Vas
- Docente: Ernesto Pereda de Pablo
- Docente: Olena Kostiv
- Docente: Guillermo Lahera Forteza
- Docente: María Cristina Rodríguez Gimenez
- Docente: Antonio F Rodríguez Hernández
- Docente: Eduardo Vera Barrios
- Docente: Carlos Fernández Hernández
- Docente: Juan Antonio González Hernández
- Docente: Francisco Javier Batista Espinosa
- Docente: Celia Morales Rando
- Docente: Rebeca José Villarroel Ramírez
- Docente: Javier Cabrera Correa
- Docente: Maite Durán Gorrín
- Docente: Noa Real García
El curso está diseñado para que el alumnado salga utilizando herramientas de IA desde el día siguiente en su práctica clínica y académica. y persigue los siguientes objetivos:
1. Comprender qué es la inteligencia artificial generativa, cómo funcionan los modelos de lenguaje y cuáles son sus capacidades y limitaciones específicas en el ámbito sanitario.
2. Dominar técnicas de prompting clínico: asignación de rol profesional, anclaje en guías de práctica clínica, solicitud de bibliografía verificable, formato SOAP y evaluación de la evidencia según el sistema GRADE.
3. Utilizar herramientas de IA para la investigación en salud: búsqueda bibliográfica inteligente, resumen automático de artículos y revisiones sistemáticas, y detección de alucinaciones bibliográficas (DOIs fantasma, citas inventadas).
4. Aplicar la IA a la producción de contenido clínico y académico: informes, sesiones bibliográficas, casos clínicos, TFG/TFM sanitarios, presentaciones, infografías de educación al paciente y protocolos clínicos.
5. Automatizar tareas cotidianas del estudiante y profesional sanitario: transcripción de sesiones, organización de rotatorios, codificación CIE-10/CIE-11 asistida, gestión de agenda y sistemas personales de consulta rápida de guías clínicas.
6. Conocer aplicaciones de la IA por disciplinas sanitarias: apoyo diagnóstico en medicina, planes de cuidados en enfermería (NANDA-NIC-NOC), interacciones farmacológicas en farmacia y programas de ejercicios personalizados en fisioterapia.
7. Reflexionar críticamente sobre las implicaciones éticas, legales (RGPD, EU AI Act) y de responsabilidad profesional del uso de IA en la relación terapéutica, desarrollando criterio propio para discernir cuándo confiar en la IA y cuándo verificar.
1. Comprender qué es la inteligencia artificial generativa, cómo funcionan los modelos de lenguaje y cuáles son sus capacidades y limitaciones específicas en el ámbito sanitario.
2. Dominar técnicas de prompting clínico: asignación de rol profesional, anclaje en guías de práctica clínica, solicitud de bibliografía verificable, formato SOAP y evaluación de la evidencia según el sistema GRADE.
3. Utilizar herramientas de IA para la investigación en salud: búsqueda bibliográfica inteligente, resumen automático de artículos y revisiones sistemáticas, y detección de alucinaciones bibliográficas (DOIs fantasma, citas inventadas).
4. Aplicar la IA a la producción de contenido clínico y académico: informes, sesiones bibliográficas, casos clínicos, TFG/TFM sanitarios, presentaciones, infografías de educación al paciente y protocolos clínicos.
5. Automatizar tareas cotidianas del estudiante y profesional sanitario: transcripción de sesiones, organización de rotatorios, codificación CIE-10/CIE-11 asistida, gestión de agenda y sistemas personales de consulta rápida de guías clínicas.
6. Conocer aplicaciones de la IA por disciplinas sanitarias: apoyo diagnóstico en medicina, planes de cuidados en enfermería (NANDA-NIC-NOC), interacciones farmacológicas en farmacia y programas de ejercicios personalizados en fisioterapia.
7. Reflexionar críticamente sobre las implicaciones éticas, legales (RGPD, EU AI Act) y de responsabilidad profesional del uso de IA en la relación terapéutica, desarrollando criterio propio para discernir cuándo confiar en la IA y cuándo verificar.
- Docente: José Faustino Afonso Domínguez
- Docente: Francisco Javier Amador Morera
- Docente: Sergio Berjón García
- Docente: Nieves María Concepción Lorenzo
- Docente: Paula Fernández Hernández
- Docente: Yuliana Ortiz Ruano
- Docente: Sabina Reyes de las Casas
- Docente: Katya Vázquez Schröder
El patrimonio agroalimentario de Canarias es el conjunto de cultivos, razas ganaderas, productos, saberes y paisajes que se han desarrollado en las islas gracias a su territorio volcánico, su clima diverso y la relación histórica entre las personas y el campo. Este patrimonio representa una oportunidad real para un modelo de desarrollo más sostenible.
- Docente: Jesús Enrique de las Heras Roger
- Docente: Eva Dorta Pérez
- Docente: María Gloria Lobo Rodrigo
- Docente: Alexandr Torres Krupij