esta unidad tiene como objetivo formar y actualizar a los alumnos en los conceptos básicos de las herramientas de Inteligencia Artificial actuales. Durante el aprendizaje, aprenderán a diferenciar los generadores de texto (LLM) de otros algoritmos menos conocidos, profundizando en conceptos clave para su capacitación como usuarios prácticos, tales como las estrategias de generación aumentada por recuperación (RAG), el uso de skills y el protocolo MCP. Asimismo, se analizarán los principales sesgos de estas herramientas para asegurar su correcta aplicación en la práctica asistencial pediátrica.

Objetivos

esta unidad introducirá una amplia variedad de herramientas con enfoque clínico que ya se utilizan en entornos sanitarios reales, con el objetivo de que el alumno no solo aprenda a usarlas, sino que gane una visión crítica sobre cómo incorporarlas o fomentarlas en su propio entorno laboral. Para ello, se analizará un listado de aplicaciones específicas según cada cometido asistencial —diagnóstico, documentación o redacción—, desglosando su valor añadido mediante casos prácticos y consejos de uso. Finalmente, se llevará a cabo una comparativa detallada entre versiones gratuitas y de pago para evaluar cuándo la inversión es necesaria en términos de funcionalidades críticas o mayor seguridad de los datos.

Objetivos

esta unidad abordará de forma práctica y estructurada el uso avanzado de modelos de lenguaje generativos mediante estrategias de prompt engineering aplicadas específicamente al entorno pediátrico. El objetivo es que el alumno aprenda a interactuar de manera eficaz, reproducible y segura con los LLM para obtener respuestas precisas y adaptadas al contexto clínico, dominando conceptos como la estructuración de instrucciones, la definición de roles, la generación iterativa y el control del formato de salida. Asimismo, se pondrá especial énfasis en el diseño de prompts que minimicen errores o alucinaciones, integrando siempre mecanismos de validación cruzada y contraste de resultados para garantizar la seguridad asistencial.

Objetivos

esta unidad se realizará un recorrido práctico por el entorno asistencial mediante casos que el profesional puede ejecutar usando herramientas de IA como potenciadores. El contenido se centrará en ayudar al pediatra con ejemplos de apoyo al diagnóstico, actualización y elección de estrategias terapéuticas, así como en la gestión de pruebas complementarias y diagnósticos diferenciales. Posteriormente, se abordará la generación de materiales de apoyo informativos a medida para pacientes que permitan superar barreras culturales e idiomáticas, adaptándose a distintos niveles de conocimiento para promover mensajes preventivos y la transferencia de competencias a las familias.

esta unidad se centrará en dotar de competencias prácticas para integrar la inteligencia artificial en el día a día de la actualización científica, la formación académica y el desarrollo profesional. Se abordará desde la incorporación de estrategias para automatizar la puesta al día de novedades y la optimización del tiempo en las áreas de interés del usuario hasta el uso de herramientas para crear mapas de conceptos, sintetizar la información y aplicar el aprendizaje guiado que sea útil en la toma de decisiones y formación continuada.

unidad permitirá comprender los principios éticos, legales y regulatorios que rigen el uso de la inteligencia artificial en el ámbito sanitario, con especial énfasis en la práctica pediátrica, para así favorecer un uso seguro, responsable y centrado en el paciente. Para ello, se analizará el marco normativo actual, que garantiza la protección de datos y la seguridad clínica en el entorno digital.

Objetivos