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Inteligencia Artificial en la Educación Médica 2026:

Usos en la educación de las profesiones de la Salud

Este curso ofrece un recorrido claro, práctico y basado en evidencia para integrar la Inteligencia Artificial en la formación y la práctica clínica de manera segura, ética y pedagógicamente sólida. Está diseñado para quienes desean mejorar la enseñanza, fortalecer la evaluación, enriquecer la supervisión y liderar innovaciones educativas en un entorno donde la inteligencia humana y la inteligencia artificial se complementan para mejorar el aprendizaje y el cuidado.

Organizado por la Red de Educación Médica Continua en Iberoamérica (redEMC), en asociación con la Universidad del Hospital Italiano de Buenos Aires.

Liderazgo académico a cargo de los Dres. Melchor Sánchez Mendiola (México), Roberta Ladenheim (Argentina), Analía Baum (Argentina) y Juan José Beunza (España).

Dirigido a: educadores clínicos, docentes de ciencias de la salud, jefes de servicio, coordinadores académicos, tutores, residentes con roles docentes y profesionales de la salud interesados en incorporar Inteligencia Artificial en la enseñanza, la evaluación y la práctica clínica.

23 de abril al 17 de junio de 2026

Online y asincrónico

Tutoría docente

Foros de intercambio

Certificado incluido

40 horas de estudio

Temario preliminar

Fundamentos de Inteligencia Artificial para educadores clínicos:

  • Qué es y qué no es Inteligencia Artificial; Clásica vs. Generativa (LLMs, RAG, agentes).
  • Capacidades y límites: alucinaciones, veracidad, trazabilidad, explicabilidad.
  • “Human-in-the-loop” (participación humana) y toma de decisiones clínicas/educativas.

Herramientas de Inteligencia Artificial:

  • Herramientas de Inteligencia Artificial disponibles.

Diseño instruccional con Inteligencia Artificial:

  • Alineamiento: objetivos → actividades → evaluación.
  • Ingeniería de prompts orientada a docencia clínica.
  • Creación de materiales: casos, viñetas, guías de discusión, bancos de preguntas, escenarios de simulación, mapas conceptuales.
  • Aprendizaje colaborativo con Inteligencia Artificial.

Tutoría y retroalimentación con Inteligencia Artificial:

  • Inteligencia Artificial como co-tutor: feedback específico, andamiaje, metacognición y reflexión.
  • Diseños para promover pensamiento crítico y evitar respuestas superficiales (desirable difficulties, compare-and-contrast, contra-argumentos).
  • Estrategias para reducir dependencia y “comodidad cognitiva”.

Evaluación del aprendizaje y de la competencia:

  • Blueprinting, calidad de ítems, análisis psicométrico básico.
  • Cuándo usar Inteligencia Artificial para generar/depurar reactivos; controles de sesgo y de contaminación.
  • Evaluación del razonamiento clínico (script concordance, explicaciones), OSCE/mini-CEX asistidos por IA (rubricación y notas cualitativas).
  • Establecimiento de estándares (Angoff/Hofstee): ventajas, riesgos y salvaguardas cuando se usa IA.
  • Integridad académica: límites de detectores, transparencia y declaración de uso.

Aplicación de Inteligencia Artificial en la práctica clínica:

  • Aplicaciones en diagnóstico, terapéutica y pronóstico.
  • Expediente clínico electrónico, notas médicas.
  • Educación médica de precisión.
  • Uso de IA por pacientes y familiares.

Investigación clínica con Inteligencia Artificial:

  • Búsqueda de literatura, evaluación crítica de artículos.
  • Diseño de investigación, análisis y visualización de datos con Inteligencia Artificial.
  • Publicación académica con Inteligencia Artificial.

Ética, equidad y aspectos legales:

  • Sesgos y justicia algorítmica en contextos latinoamericanos.
  • Privacidad y datos sensibles en clínica; principios de gobernanza de datos.
  • Propiedad intelectual, citación del uso de Inteligencia Artificial, licencias abiertas, derechos de imagen/voz.
  • Lineamientos institucionales: de la prohibición a la regulación.

Gestión del cambio y liderazgo académico:

  • Estrategias de adopción docente (p. ej., Kotter simplificado, comunidades de práctica).
  • Capacitación escalable, soporte y evaluación de impacto (Moore/Kirkpatrick/RE-AIM).
  • Elaboración de una política local de uso de Inteligencia Artificial para una asignatura o programa.

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Liderazgo Académico​

DIRECTOR ACADÉMICO

Dr. Melchor Sánchez Mendiola

Pediatra y educador médico con formación en la Escuela Médico Militar y el Hospital Central Militar. Fue investigador clínico en el Laboratorio de Nutrición Humana y Metabolismo del MIT (Cambridge, EE. UU.). Cuenta con una Maestría en Educación en Ciencias de la Salud por la Universidad de Illinois en Chicago y un Doctorado en Ciencias de la Educación en Ciencias de la Salud por la UNAM. Actualmente es responsable de la Maestría y el Doctorado en Educación en Ciencias de la Salud del Posgrado de la UNAM.
DIRECTORA ACADÉMICA

Dra. Roberta Ladenheim

Médico especialista en Medicina Interna. Magíster en Educación de Profesionales de la Salud.  Asesora del Rectorado de la Universidad del Hospital Italiano de Buenos Aires.
COORDINADORA ACADÉMICA

Dra. Analia Baum

Médica especializada en Informática en Salud y máster en Educación para Profesionales de la Salud por el Hospital Italiano de Buenos Aires. Con experiencia en liderazgo y transformación digital en salud. Miembro del HIMSS Americas Board of Advisors y de la International Academy of Health Sciences Informatics (IAHSI), actualmente integra el Departamento de Informática en Salud del HIBA y es docente en diversas instituciones, enfocada en salud digital y alfabetización digital.
ASESOR ACADÉMICO

Dr. Juan José Beunza

Médico especialista en Medicina Interna y Tropical. Master of Science (SM1) por la Harvard School of Public Health. Doctorado Europeo (premio extraordinario) en Epidemiología Cardiovascular y de Nutrición. Actualmente Catedrático de Salud Pública y Educación Interprofesional de la Universidad Europea de Madrid. Director de IASalud (aplicación IA a entornos sanitarios).
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Anticípese al 2026 reservando su lugar para el curso de IA en Educacion Medica 2026

Precio de Preventa

USD189
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  • Inicio del curso: 23 de abril de 2026
  • Curso certificado
  • 30 horas de estudio
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*IVA no incluido para Argentina, consulte antes de inscribirse.

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