A través de esta titulación 100% online, profundizarás en los debates actuales que rodean la implementación de la IA en el ámbito médico, enfocándote en las implicaciones éticas que conlleva su uso en el diagnóstico por imagen”

La Inteligencia Artificial en el diagnóstico por imagen representa un avance significativo para la práctica médica. Entre sus principales retos, se incluye la transparencia de los algoritmos, crucial para garantizar que las decisiones automatizadas sean comprensibles y confiables. De hecho, para los médicos es esencial conocer cómo la IA puede impactar la equidad en el acceso a la atención y cómo se asignan las responsabilidades legales en caso de errores. 

Así nace este Curso Universitario, el cual abordará los aspectos éticos de la Inteligencia Artificial (IA) en el diagnóstico por imagen, utilizando herramientas como Ethics and Algorithms Toolkit. En este sentido, los profesionales se familiarizarán con los principios éticos fundamentales en el uso de IA, con un especial énfasis en la gestión de sesgos algorítmicos y su impacto en la equidad del diagnóstico. 

Asimismo, se abordarán las consideraciones legales y regulatorias, utilizando recursos como Compliance.ai para entender el marco regulatorio actual de la Inteligencia Artificial en la imagenología médica. Además, se profundizará en las normativas de privacidad y la protección de datos, así como en los requisitos de validación y certificación de estos algoritmos en salud. También se analizarán los posibles escenarios de responsabilidad legal en caso de errores diagnósticos.

A su vez, el itinerario académico abarcará el impacto de la IA en la equidad y el acceso a la atención médica, mediante el uso de herramientas como AI for Good. Por ende, se ahondará en cómo la IA puede influir en la distribución de servicios médicos y las estrategias para garantizar un acceso equitativo a esta tecnología, incluso en entornos de recursos limitados.

De este modo, el plan de estudios incorpora un método completamente online, brindando al alumnado una experiencia completa sin la necesidad de desplazarse a un centro educativo ni ajustarse a un horario preestablecido. Adicionalmente, se manejará la metodología Relearning, la cual se caracteriza por la repetición de los conceptos más relevantes para una comprensión eficaz de los contenidos.

Matricúlate ahora en este programa, en el cual abordarás temas clave relacionados con la integración de tecnologías avanzadas en el ámbito médico. ¡Con todas las garantías de calidad de TECH!” 

Este Curso Universitario en Aspectos Éticos y Legales de la Inteligencia Artificial en Diagnóstico por Imagen contiene el programa científicomás completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son>

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Inteligencia Artificial aplicada al Diagnóstico por Imagen
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información científica y práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional
• Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje
• Su especial hincapié en metodologías innovadoras
• Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual
• La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet

Examinarás los principios éticos fundamentales, como la privacidad de los datos, la equidad en el acceso a la IA y la transparencia en los algoritmos, prestando especial atención al impacto en los pacientes”

El programa incluye en su cuadro docente a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio.

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales.

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos.

Serás partícipe de las discusiones más actualizadas sobre las implicaciones éticas y legales de la Inteligencia Artificial en el ámbito médico, contando con el apoyo de la revolucionaria metodología de aprendizaje Relearning”

Adéntrate en las regulaciones sobre la transparencia de los algoritmos en temas de Inteligencia Artificial aplicada al Diagnóstico por Imagen, gracias a una amplia biblioteca de innovadores recursos multimedia”

El contenido de este Curso Universitario ha sido diseñado cuidadosamente para ofrecer al profesional los conocimientos más actuales y relevantes sobre las consideraciones éticas de la Inteligencia Artificial en la investigación clínica, utilizando herramientas como Global Alliance for Genomics and Health (GA4GH). Así, a lo largo del programa, se accederá a recursos didácticos de vanguardia, como resúmenes interactivos, videos explicativos y tests autoevaluativos, que les permitirán a los egresados adquirir una preparación integral. Además, el formato flexible 100% online se adaptará a las responsabilidades profesionales y personales del médico, facilitando una capacitación sin interrupciones.

Dominarás herramientas como Duality SecurePlus, la cual te permitirá llevar a cabo la protección de datos en proyectos de investigación, asegura el uso eficiente de la Inteligencia Artificial en el ámbito médico”

Módulo 1. Aspectos Éticos y Legales de la Inteligencia Artificial en Diagnóstico por Imagen

1.1. Ética en la aplicación de Inteligencia Artificial en Diagnóstico por Imagen con Ethics and Algorithms Toolkit

1.1.1. Principios éticos fundamentales en el uso de Inteligencia Artificial para diagnóstico
1.1.2. Gestión de sesgos algorítmicos y su impacto en la equidad del diagnóstico
1.1.3. Consentimiento informado en la era de la Inteligencia Artificial diagnóstica
1.1.4. Desafíos éticos en la implementación internacional de tecnologías de Inteligencia Artificial

1.2. Consideraciones legales y regulatorias en Inteligencia Artificial aplicada a imágenes médicas con Compliance.ai

1.2.1. Marco regulatorio actual para Inteligencia Artificial en diagnóstico por imagen
1.2.2. Cumplimiento de normativas de privacidad y protección de datos
1.2.3. Requisitos de validación y certificación para algoritmos de Inteligencia Artificial en salud
1.2.4. Responsabilidad legal en caso de errores de diagnóstico por Inteligencia Artificial

1.3. Consentimiento informado y aspectos éticos en el uso de datos clínicos

1.3.1. Revisión de los procesos de consentimiento informado adaptados a la Inteligencia Artificial
1.3.2. Educación del paciente sobre el uso de Inteligencia Artificial en su atención médica
1.3.3. Transparencia en el uso de datos clínicos para entrenamiento de Inteligencia Artificial
1.3.4. Respeto por la autonomía del paciente en decisiones basadas en Inteligencia Artificial

1.4. Inteligencia Artificial y responsabilidad en la Investigación Clínica

1.4.1. Asignación de responsabilidades en el uso de Inteligencia Artificial para diagnóstico
1.4.2. Implicaciones de los errores de Inteligencia Artificial en la práctica clínica
1.4.3. Seguros y coberturas para riesgos asociados al uso de Inteligencia Artificial
1.4.4. Estrategias para la gestión de incidentes relacionados con Inteligencia Artificial

1.5. Impacto de la Inteligencia Artificial en la equidad y acceso a la atención de salud con AI for Good

1.5.1. Evaluación del impacto de la Inteligencia Artificial en la distribución de servicios médicos
1.5.2. Estrategias para garantizar un acceso equitativo a la tecnología de Inteligencia Artificial
1.5.3. Inteligencia Artificial como herramienta para reducir disparidades en salud
1.5.4. Casos de estudio sobre la implementación de Inteligencia Artificial en entornos de recursos limitados

1.6. Privacidad y protección de datos en proyectos de investigación con Duality SecurePlus

1.6.1. Estrategias para asegurar la confidencialidad de los datos en proyectos de Inteligencia Artificial
1.6.2. Técnicas avanzadas para la anonimización de datos de pacientes
1.6.3. Desafíos legales y éticos en la protección de datos personales
1.6.4. Impacto de las brechas de seguridad en la confianza pública

1.7. Inteligencia Artificial y sostenibilidad en investigaciones biomédicas con Green Algorithm

1.7.1. Uso de Inteligencia Artificial para mejorar la eficiencia y sostenibilidad en investigación
1.7.2. Evaluación del ciclo de vida de las tecnologías de Inteligencia Artificial en salud
1.7.3. Impacto ambiental de la infraestructura tecnológica de Inteligencia Artificial
1.7.4. Prácticas sostenibles en el desarrollo y despliegue de Inteligencia Artificial

1.8. Auditoría y explicabilidad de modelos de Inteligencia Artificial en el ámbito clínico con IBM AI Fairness 360

1.8.1. Importancia de la auditoría regular de algoritmos de Inteligencia Artificial
1.8.2. Técnicas para mejorar la explicabilidad de los modelos de Inteligencia Artificial
1.8.3. Desafíos en la comunicación de decisiones basadas en Inteligencia Artificial a pacientes y médicos
1.8.4. Regulaciones sobre la transparencia de los algoritmos de Inteligencia Artificial en salud

1.9. Innovación y emprendimiento en el ámbito de la Inteligencia Artificial clínica con Hindsait

1.9.1. Oportunidades para startups en tecnologías de Inteligencia Artificial para salud
1.9.2. Colaboración entre el sector público y privado en el desarrollo de Inteligencia Artificial
1.9.3. Desafíos para emprendedores en el entorno regulativo de la salud
1.9.4. Casos de éxito y aprendizajes en el emprendimiento de Inteligencia Artificial clínica

1.10. Consideraciones éticas en la colaboración internacional en investigación clínica con Global Alliance for Genomics and Health con GA4GH

1.10.1. Coordinación ética en proyectos internacionales de IA
1.10.2. Gestión de diferencias culturales y normativas en colaboraciones internacionales
1.10.3. Estrategias para la inclusión equitativa en estudios globales
1.10.4. Desafíos y soluciones en el intercambio de datos

Gracias a este Curso Universitario, asegurarás el cumplimiento normativo y la responsabilidad profesional en el uso de herramientas avanzados de Inteligencia Artificial en el diagnóstico por imagen”