Lo que opinan…

Cursar el Diplomado en Inteligencia Artificial de FUNSALUD y de la Facultad de Medicina de la UNAM superó por mucho mis expectativas.

Sergio Moreno, Instituto Nacional de Neurología

El Diplomado me ayudó a perder el miedo a la IA y a usarla como herramienta práctica en mi día a día.

Valeria Szymanski Curiel, Medtronic North Latam

Este diplomado es el acceso al futuro de la atención transdisciplinaria de la salud. El diplomado de IA en salud tiene el equilibrio perfecto entre teoría y práctica: intensivo pero flexible.

Andrés Catzín Kuhlmann, INCMNSZ

Lo que más me gustó fue lo práctico y actual de los contenidos.

Elisa Sánchez García, Lapi Laboratorios

De este diplomado saldrán pioneros que pongan en uso la inteligencia artificial en beneficio del paciente.

Fernando Ibarra, Hospitaria

La inteligencia artificial está cambiando la atención de la salud como lo hizo la penicilina.

Helena Vidaurri, Hospital General de México

Un diplomado innovador y destacado por difundir el impacto de la IA en el sector salud.

Mauricio García, Laboratorios Silanes

La IA es la llave para solucionar temas cruciales y recurrentes en salud como acceso, calidad, cobertura y eficiencia. Este curso nos da esto y más.

Gerardo de Eguiluz, Medix

Un diplomado* diseñado por y para profesionales del sector público y privado que buscan dominar la IA para:

  • Aplicar la IA en la práctica clínica
  • Reducir la brecha de acceso
  • Expandir su camino profesional
  • Mejorar la calidad en la atención
  • Impulsar soluciones escalables y eficientes en instituciones

* con certificado de validez oficial FACMED UNAM

Lo que opinan…

Cursar el Diplomado en Inteligencia Artificial de FUNSALUD y de la Facultad de Medicina de la UNAM superó por mucho mis expectativas.

Sergio Moreno, Instituto Nacional de Neurología

El Diplomado me ayudó a perder el miedo a la IA y a usarla como herramienta práctica en mi día a día.

Valeria Szymanski Curiel, Medtronic North Latam

Este diplomado es el acceso al futuro de la atención transdisciplinaria de la salud. El diplomado de IA en salud tiene el equilibrio perfecto entre teoría y práctica: intensivo pero flexible.

Andrés Catzín Kuhlmann, INCMNSZ

Lo que más me gustó fue lo práctico y actual de los contenidos.

Elisa Sánchez García, Lapi Laboratorios

De este diplomado saldrán pioneros que pongan en uso la inteligencia artificial en beneficio del paciente.

Fernando Ibarra, Hospitaria

La inteligencia artificial está cambiando la atención de la salud como lo hizo la penicilina.

Helena Vidaurri, Hospital General de México

Un diplomado innovador y destacado por difundir el impacto de la IA en el sector salud.

Mauricio García, Laboratorios Silanes

La IA es la llave para solucionar temas cruciales y recurrentes en salud como acceso, calidad, cobertura y eficiencia. Este curso nos da esto y más.

Gerardo de Eguiluz, Medix

 

Un diplomado* diseñado por y para profesionales del sector público y privado que buscan dominar la IA para:

  • aplicar la IA en la práctica clínica
  • reducir la brecha de acceso
  • expandir su camino profesional
  • mejorar la calidad en la atención
  • generar escala y eficiencia institucional

* con certificado de validez oficial FACMED UNAM

¡Inscripciones abiertas GEN3 hasta el 16 de Mayo!

Costo del Diplomado: $40,000.00 MXN + IVA

3ª Generación

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Fechas clave

  • 16 de Mayo, 2025 – Cierre de Inscripciones

  • Sesiones informativas: 7 y 14 de Mayo

  • 23 de Mayo, 2025 – Inicio Diplomado GEN3

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Si deseas inscribirte en la siguiente generación contáctanos para reservar tu lugar.
Arranque: 23 de Mayo, 2025

Estrella Gómez
+52 55 3377 9986

diploia@didactiva.com

Un programa especial para aprovechar las oportunidades de la IA en la Salud

El diplomado con certificado UNAM abarca desde los conceptos básicos y la historia de la IA, hasta su aplicación en diagnóstico, pronóstico y monitoreo. Incluye la planificación y gestión de proyectos, la evaluación y optimización de modelos, y el uso de la IA en la atención integral al paciente. Finalizamos explorando el futuro de la IA en la medicina, incluyendo la medicina de precisión y la biointegración.

*sujeto a ajustes o cambios sin previo aviso

Módulo 1: Cómo funciona la IA

Abordaremos la Inteligencia Artificial y su relevancia en la sociedad, explorando su evolución exponencial y principios fundamentales. Profundizaremos en los diferentes tipos de IA, sus bases científicas y sus aplicaciones prácticas en diferentes áreas. Entenderemos cómo funciona la visión computarizada, los transformadores de lenguaje como GPT o Gemini, la IA generativa y el aprendizaje automático. Discutiremos la interacción constante entre la medicina y la IA y observaremos cómo está evolucionando la IA en el campo de la salud. Además, nos enfrentaremos a los desafíos y limitaciones de la IA. Finalmente, contemplaremos el papel de cada individuo en esta revolución tecnológica.

1.1 Tipos de IA y conceptos básicos de la IA
1.1.1 IA semántica y revolución de los modelos del lenguaje

1.2 Áreas de evolución de la IA ¿en el sector salud?

1.3 Beneficios de la IA en la salud

1.4 Retos y desventajas, éticos

1.5 Impacto global

Módulo 2: La brecha, la ley y la ética

Nos enfocaremos en cómo la IA puede reducir la brecha en el sistema de salud en México. Exploraremos en profundidad las problemáticas actuales, como la escasez de profesionales y la infraestructura insuficiente, y mostraremos cómo la IA puede ser la solución para estos desafíos. A través de ejemplos concretos, aprenderemos a utilizar la IA para mejorar la eficiencia operativa, logística, diagnóstico y tratamiento, logrando una mayor inclusión y accesibilidad, especialmente en áreas rurales y desatendidas. También abordaremos los aspectos éticos y el marco regulatorio necesario para implementar estas tecnologías en México, y analizaremos casos de éxito tanto en el sector público como privado. Únete a nosotros y descubre cómo puedes ser parte de la transformación del sistema de salud mexicano con la IA.

2.1 Problemáticas del sector salud y las necesidades de la población
2.1.1 Brechas digitales y sesgos raciales, culturales y sociales

2.2 Oportunidades de IA en la salud en México

2.3 Ética y marco regulatorio en México

2.4 Casos de implementación de la IA en el sector público y privado

Módulo 3: Acceso y calidad con IA

Nos adentraremos en el acceso y la atención médica con IA. Exploraremos cómo la telemedicina y las herramientas digitales pueden ampliar el acceso a servicios de salud de calidad, especialmente en comunidades desatendidas. Aprenderemos sobre las herramientas avanzadas para la toma de decisiones y la operación en la práctica clínica, incluyendo procesadores de lenguaje natural y asistentes virtuales que facilitan la interacción médico-paciente. Este módulo es clave para comprender cómo la IA puede transformar el acceso y mejorar la eficiencia en la atención médica.

3.1 Acceso e inclusión digital
3.1.1 Telemedicina y telediagnóstico

3.2 Herramientas para la toma de decisiones y operación en la práctica clínica

3.3 Procesadores de lenguaje natural y asistentes inteligentes

Módulo 4: Triaje, diagnóstico y monitoreo

Nos centraremos en cómo la IA puede revolucionar el diagnóstico, el pronóstico y el monitoreo de los pacientes. Abordaremos técnicas avanzadas de valoración y triaje, y exploraremos las fases críticas de la atención al paciente: desde el diagnóstico inicial hasta el seguimiento continuo. Analizaremos proyectos de IA aplicados en el sector, brindando ejemplos prácticos y propuestas para su implementación en diversas especialidades médicas. Este módulo ofrece una visión integral de cómo la IA puede optimizar los procesos clínicos, mejorar la precisión diagnóstica y proporcionar un monitoreo eficiente, asegurando así una atención médica de alta calidad y personalizada​​.

4.1 Valoración, triaje y derivación de los pacientes

4.2 Fases de la atención al paciente:
4.2.1 Diagnóstico
4.2.2 Pronóstico
4.2.3 Tratamiento
4.2.4 Monitoreo y seguimiento

4.3 Proyectos de IA aplicada (Propuesta de aplicación de la IA a tu especialidad)

Módulo 5: Creación de equipos y costeo

Nos concentraremos en la planeación de proyectos de IA. Aprenderemos a realizar el planteamiento estratégico y a presentar un proyecto de IA de manera efectiva. Abordaremos la selección y uso de herramientas de IA adecuadas, la importancia de la colaboración interdisciplinaria y los pasos necesarios para la implementación y seguimiento de proyectos en el ámbito de la salud. También exploraremos cómo realizar un costeo preciso de proyectos de IA, asegurando su viabilidad y sostenibilidad. Este módulo proporciona las habilidades esenciales para llevar a cabo proyectos de IA desde la concepción hasta la implementación​​.

5.1 Planteamiento estratégico y presentación (brief) de un proyecto de IA

5.2 Selección y uso de herramientas de IA

5.3 Colaboración interdisciplinaria

5.4 Implementación y seguimiento de proyectos de IA en la salud

5.5 Costeo de proyectos de IA

Módulo 6: Datos, evaluación y optimización

Nos dedicaremos a la preparación, evaluación y optimización de modelos de IA. Comenzaremos con la obtención, análisis y preparación de datos, asegurando una base sólida para el desarrollo de modelos efectivos. Abordaremos los sesgos y limitaciones inherentes a los datos y algoritmos, así como las técnicas para mitigar estos problemas. Aprenderemos a estructurar notebooks para la implementación de modelos y utilizaremos métricas de evaluación para medir el desempeño y efectividad de nuestros modelos de IA. Finalmente, discutiremos cómo optimizar estos modelos para mejorar su precisión y aplicabilidad en el contexto de la salud​​.

6.1 Obtención de datos, análisis y preparación

6.2 Sesgos y limitaciones

6.3 Estructura de un notebook

6.4 Evaluación de modelos de IA

Módulo 7: El paciente digital y la IA

Abordaremos el recorrido del paciente y las diversas oportunidades donde la IA puede intervenir para mejorar la atención médica. Discutiremos los retos de interoperabilidad, estándares y protocolos que deben superarse para integrar eficazmente la IA en los sistemas de salud. También examinaremos las limitaciones y desafíos que enfrentan los proyectos de IA en la salud, proporcionando una visión completa de cómo la IA puede ser utilizada para optimizar cada etapa del proceso de atención médica, desde la admisión hasta el seguimiento post-tratamiento​​.

7.1 El recorrido del paciente y las oportunidades de la IA

7.2 Retos de la interoperabilidad, estándares y protocolos

7.3 Limitaciones y desafíos en el desarrollo de proyectos de IA en la salud

Módulo 8: El futuro de la IA y la Salud 4.0

Abordaremos temas como la medicina de precisión, la genómica y la salud personalizada, así como la exponencialidad y la singularidad tecnológica. Nos adentraremos en la bio convergencia y la biointegración entre humanos y máquinas, y discutiremos la evolución hacia la Inteligencia Artificial General (IAG). Este módulo está diseñado para ofrecer una visión completa de las tendencias emergentes y el impacto potencial de la IA en la medicina y el cuidado de la salud​​​​.

8.1. Medicina de precisión, genómica y salud personalizada

8.2. Exponencialidad, Ley de Moore y singularidad

8.3. Bio Convergencia y biointegración hombre-máquina

8.4. IAG (Inteligencia Artificial General) y el futuro de la Salud

Más de 40 asesores, docentes e invitados especiales*

* Se muestran asesores, docentes e invitados especiales que participaron en la Generación 1. Sujeto a cambios y disponibilidad de agendas

Presentado por

Vanguardia académica

Una plataforma de aprendizaje integral que te ayudará a entender a la IA y aprovechar las oportunidades que abre en la salud. 

  • Ponentes y moderadores de primer nivel
  • Videos, podcasts, artículos y casos
  • Tests y exámenes en línea
  • Tips y herramientas útiles
  • Discusión en vivo con mentes afines
  • Prácticas en equipo

Preguntas Frecuentes

El costo es de cuarenta mil pesos 00/100 M.N. más I.V.A. ($40,000.00 + I.V.A)

Se puede pagar por transferencia o con tarjeta de crédito.

Algunas tarjetas admiten pago a 12 meses sin intereses.

Sí, se cuentan con becas limitadas del 25%, el mecanismo de solicitud y asignación es el siguiente:

  1. Enviar vía correo electrónico a egomez@funsalud.org.mx un escrito libre indicando los motivos por los que se solicita la beca
  2. La fecha límite para recibir solicitudes es el 12 de Mayo de 2024
  3. Las solicitudes llegarán a un comité académico conformado por las instituciones patrocinadoras, aprobarán o declinarán la beca caso por caso. Su decisión será inapelable.

Sí es indispensable presentar dicha documentación académica para poder obtener el certificado emitido por la Universidad Nacional Autónoma de México, Facultad de Medicina.

Quienes no tengan esta documentación pero hayan cursado con éxito el Diplomado podrán obtener un certificado de participación exitosa en el “Diplomado de Inteligencia Artificial en

El diplomado es 100% en línea, es decir, únicamente se requiere un dispositivo con acceso a internet para poder ingresar a la Plataforma virtual de Didactiva y realizar los estudios.

El modelo educativo es híbrido, ya que combina:

  • Videoclases: sesiones previamente grabadas con expertos en los temas del diplomado.
  • Lecturas: donde los participantes podrán profundizar en los conocimiento teóricos relacionados con la Inteligencia Artificial, sus avances y aplicaciones en el área médica.
  • Sesiones síncronas vía zoom: en las que, de la mano de asesores e invitados especiales se abordarán en vivo los temas más destacados de la semana y, de igual manera, habrá ejercicios prácticos donde se aplica la teoría revisada en el módulo. Estas sesiones se quedan grabadas para posteriores consultas.

Este modelo permite a las personas participantes avanzar a su propio ritmo.

120 horas que se cursan a lo largo de ocho semanas de intenso trabajo, divididos en 6 horas semanales de autoestudio (materiales en diferentes formatos en Plataforma Virtual de Didactiva) y 8 horas semanales de sesiones en vivo vía zoom.

Cada semana se realizan dos sesiones:

  • Viernes de las 16:00 a las 20:00 horas (Hora de la Ciudad de México) discusiones e invitados especiales y
  • Sábados de las 08:00 a las 12:00 horas (Hora de la Ciudad de México) trabajos en equipo usando las diferentes herramientas de IA

La asistencia a las sesiones es altamente recomendada como parte del método educativo y es uno de los elementos de calificación del diplomado. Sin embargo, para quienes no les sea posible asistir, las sesiones quedarán grabadas para que puedan revisarse a lo largo de la semana siguiente y obtener el 50% del puntaje en asistencia para la calificación final.

Sí, siempre y cuando sus actividades profesionales estén relacionados con el campo de la salud, ya sea en negocios de la salud, en el áreas clínicas (prevención, atención y tratamiento), o áreas administrativa, por ejemplo: administración de centros hospitalarios. Importante: el certificado de la Facultad de Medicina de la UNAM se otorgará únicamente a profesionales de la salud con cédula válida y los que no tengan cédula obtendrán un Diploma de FUNSALUD.

Sí, se requiere Zoom o un navegador y una conexión estable a Internet para conectarse a las sesiones. Además se requiere la contratación de ChatGPT plus, que tiene un costo de 20 USD mensuales.

  • Promedio general igual o mayor a ochenta porciento (80.00)
  • Presentar un proyecto final en equipo
  • Haber cubierto el costo total del diplomado
  • Presentar título y cédula profesional relacionada con el campo de la salud.

La modalidad del diplomado es autoestudio, mediante la revisión de lecturas y videoclases.

La interacción con invitados especiales se realiza durante las sesiones de discusión (viernes) y de práctica (sábado), en la que también participan asesores. De igual manera, el desarrollo del proyecto final se realiza de la mano de un asesor.

Durante el diplomado, los participantes cuentan con un asesor virtual (diplomatiko 2.0) con el que se puede interactuar y hacerle preguntas respecto al contenido.

No. El primer módulo del diplomado está diseñado para que los participantes adquieran las bases de qué es la Inteligencia Artificial y, conforme van avanzando en cada módulo, van adquiriendo conocimientos y desarrollando habilidades que permiten profundizar y aplicar la inteligencia artificial en áreas y proyectos reales.