Tráiler Comunidad de inteligencia Artificial

Objetivo

Tráiler de la Comunidad de Inteligencia artificial aplicada a la salud.

Metodología

En esta Comunidad presentamos un catálogo estructurado de contenidos en inteligencia artificial aplicada a la salud dirigido a médicos en ejercicio y estudiantes de medicina.

Descripción

La Inteligencia Artificial ha dejado de ser una promesa del futuro para convertirse en una herramienta del presente. Sin embargo, sabemos que el mayor reto no es la tecnología en sí, sino saber cómo aplicarla de forma ética, segura y útil en el día a día clínico.

Por eso, desde Doryos estrenamos la Comunidad de Inteligencia Artificial: un ecosistema vivo que crecerá mes a mes con nuevos podcasts, vídeos y píldoras formativas. Un punto de encuentro práctico para:

• Entender las herramientas que ya están transformando la medicina.
• Aprender de casos reales y ejemplos clínicos concretos.
• Tomar decisiones informadas sobre el uso de la IA en tu práctica profesional.

¿Qué encontraras en la Comunidad? 

IA práctica para el día a día del médico: Canal estudiantes

1. Gestión de información con NotebookLM 

1. Estudio dirigido por casos clínicos con NotebookLM 

1. Aprendizaje para estudiantes de medicina con ChatGPT 

1. Uso de OpenEvidence en las prácticas clínicas 

1. Primera gestión de una revisión bibliográfica con IA 

1. Cómo hacer gráficas con IA para una presentación científica 

1. Imágenes anatómicas con IA 

1. Bases de recogida de datos en Excel para TFG y pequeños estudios 

1. Cómo preparar un caso clínico para exponerlo usando IA (Avatares) 

1. Organizar apuntes y resúmenes de clase con modelos de lenguaje 

1. Simulación de preguntas tipo examen con IA (test y casos cortos) 

1. Errores frecuentes al usar IA como estudiante y cómo evitarlos 

Podcast

1. Cómo empezar a usar IA en la práctica clínica 

1. IA en Dermatología: Telederma y la gestión de las listas de espera 

1. IA en Radiología: apoyo al radiólogo

1. IA en Psiquiatría: modelos de lenguaje y salud mental. 

1. IA en Urgencias: triaje, predicción de ingresos y priorización de recursos gracias a la IA predictiva 

1. IA en Atención Primaria: consulta aumentada y continuidad asistencial. 

1. IA en Docencia Médica: simulación, casos interactivos y evaluación. 

1. IA en Investigación: Predicción basada en Datos Estructurados (Historias Clínicas y EHR) 

1. Marcado CE, regulatory, uso responsable de modelos sin CE y ética

1. Modelos predictivos en hospitales: ML,DL, CDSS 

1. Gestión del cambio y mentalidad para médicos en la era de la IA 

1. Futuro cercano: asistentes, agentes y su impacto en la labor del médico. 

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