Programa

Inteligencia Artificial en Medicina

Comprende, evalúa y lidera la adopción de IA en tu clínica u hospital

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  • Inicio
    20 de octubre, 2026
  • Modalidad
    Online, 100% clases en vivo
  • Duración
    30 horas
  • Horario
    Martes y jueves de 19:00 a 21:30 hrs
  • Inversión
    $25,800 MXN

    Acerca
    del Programa

    El Programa de IA en Medicina es un programa ejecutivo para líderes del sector salud en Latinoamérica que necesitan tomar decisiones informadas sobre la adopción de Inteligencia Artificial en entornos clínicos y hospitalarios.

    El programa integra fundamentos de IA, regulación, ética y bioética con aplicaciones clínicas y operativas de alto impacto: documentación clínica, diagnóstico asistido, radiología, patología digital, optimización de capacidad y revenue cycle.

    Cierra con un Taller Capstone en el que cada participante diseña una propuesta de implementación real para su organización, con KPIs definidos, análisis de cumplimiento normativo y Business Case con ROI proyectado.

    IA-para-la-salud-acerca-de

    ¿Qué te llevarás
    de este programa?

     

    • IA-analisis-financiero-modelos-predictivos

      Marco estratégico y regulatorio para evaluar e implementar soluciones de IA en salud

    • curso-inteligencia-artificial-contenidos

      Análisis de casos clínicos y operativos de alto impacto con IA predictiva y generativa

    • project-management-metodologias

      Metodología para diseñar pilotos, evaluar proveedores y construir un Business Case con ROI

    • Taller-en-Inteligencia-Artificial-para-Educadores-automatizar

      Taller Capstone con herramientas No-Code aplicadas a un problema real de tu organización

    90%

    de los participantes

    reportaron una mejora en su capacidad para dar indicaciones claras y estructuradas

    88%

    de los asistentes

    experimentaron un mejor manejo de sus emociones durante conversaciones críticas

    4 de cada 5

    profesionales

    reportaron crear ambientes más colaborativos en sus equipos después del programa

    La IA ya está en el quirófano, en el expediente y en la sala de urgencias

    Perfil
    del participante

    • Dirigido a profesionales de alta dirección, gerencia de salud y liderazgo clínico en Latinoamérica.
    • Perfiles que más se benefician: directores médicos y de operaciones, gerentes de clínicas y hospitales, líderes de transformación digital en salud, jefes de área clínica y administrativa, y profesionales responsables de la adopción tecnológica en organizaciones de salud.
    No se requieren conocimientos previos en tecnología ni programación. El programa está diseñado con enfoque ejecutivo y estratégico.


    IA-para-la-salud-perfil

    Módulos del programa

    •1.1. Fundamentos para la IA en toma de decisiones

    • Evolución Tecnológica: De los sistemas expertos al Machine Learning y la IA Generativa en salud.
    • Lenguaje Directivo: Diferencia entre IA predictiva (diagnósticos) y generativa (gestión de datos).
    • Medicina traslacional y Medicina de precisión: del laboratorio al paciente

    1.2. Ejemplos del marco regulatorio, ética y cumplimiento en LATAM

    • Marcos regulatorios en algunos Países de Latinoamérica: México: Análisis de la NOM-241-SSA1-2025. Clasificación del Software como Dispositivo Médico (SaMD) y obligaciones ante la COFEPRIS, Perú: Reglamento de la Ley N° 31814 (DS 115-2025-PCM) y clasificación de riesgos (Alto, Aceptable y Prohibido), Brasil, Argentina, etc
    • Principios de Ética y Transparencia: Supervisión humana obligatoria y derecho del paciente a la explicabilidad.
    • Bioética e Inteligencia Artificial: Conceptos primordiales y discusión de casos.

    2.1. Inteligencia ambiental y procesamiento de lenguaje natural (NLP)

    • Eliminación del "Pajama Time": Uso de escribas digitales (Heidi AI, Abridge, Suki) para reducir el tiempo de documentación en un 15% - 38%.
    • Casos de Éxito: Mejora de la satisfacción médica y retención de talento en sistemas como Seattle Children's y Auna México.

    2.2. Diagnóstico Asistido y Medicina de Precisión

    • Radiología y Patología Digital: Integración de herramientas como Osteo, Aidoc y PathAI para triaje de casos críticos en urgencias.
    • Ejemplo de casos: El modelo de IA del IMSS para evaluación de respuesta a inmunoterapia en oncología.

    2.3. Excelencia Operativa y Gestión de Recursos

    • Optimización de Capacidad: Modelos predictivos para reducir la estancia media (ALOS) (Caso Nebraska Medicine).
    • Programación Inteligente: Ejemplo de reducción del % en horas extras de enfermería y en tiempos de espera en urgencias.
    • Revenue Cycle: Recuperación de ingresos mediante detección automática de malnutrición (Caso Mount Sinai). Ciclo del manejo de ingresos (RCM)

    3.1. Gestión del Cambio y Cultura de Datos

    • Resistencia al Cambio: Estrategias para alinear al personal médico y administrativo hacia la transformación digital.
    • Alfabetización Digital: Capacitación continua como eje de seguridad del paciente.

    3.2. Metodología de Implementación de Pilotos

    • Marco de 5 Etapas: Auditoría de brechas, diseño de flujo de trabajo, selección de tecnología, piloto de 90 días y escalado.
    • Gestión del Riesgo: Auditorías continuas de sesgo y seguridad de datos (ejem. Ciberseguridad en SaMD-software as a medical device).
    • Gobernanza Institucional: Creación de comités multidisciplinarios de IA (Clínicos + TI + Legal).
    • Matriz "Comprar vs. Construir": Evaluación de proveedores y costos ocultos de implementación.

    3.3. Taller Capstone: Mi Proyecto de IA

    Profesores


    Julio Valdivia Silva MD., PhD

    Experiencia Laboral

    • Experiencia en bioingeniería, medicina traslacional, astrobiología, espectroscopía, investigación en cáncer y biología molecular.
    • PhD con enfoque en Astrobiología (UNAM & NASA ARC) e investigación en cáncer.

    María de Lourdes González del Rincón, MD, MB

    Experiencia Laboral

    • Doctor en Medicina por la Universidad Panamericana, con especialización en Genética Médica y un posgrado de alta especialización en Neurogenética por la UNAM.
    • Máster en Bioética por la Universidad Panamericana.
    • Titulado en el Programa de Formación para la Docencia en Medicina de la Facultad de Medicina de Harvard.
    • Profesor investigador en la Facultad de Medicina de la Universidad Panamericana durante 15 años.
    • Actualmente ocupa el cargo de decano de la Facultad de Medicina de la Universidad Panamericana. Principales áreas de interés: Genética Médica, Neurogenética y Bioética.
       

    Gabriela Chapital Villalobos, MD, MHM

    Experiencia Laboral

    • Doctor en Medicina por la Universidad Panamericana y máster en Gestión Sanitaria por la Universidad del Valle de México.
    • Miembro del Comité de IA y embajador de IA en el Phygital Lab de la Facultad de Medicina de la Universidad Panamericana.
    • Responsable de proyectos y de la clínica del programa ECHO-UP y coordinador del Servicio Médico-Social.
    • Cuenta con más de 17 años de experiencia académica como profesor en los ámbitos de los sistemas sanitarios, el liderazgo y la gestión de servicios sanitarios.
       

    Alfredo Cardenas Rivera MD., PhD

    Experiencia Laboral

    • Médico y neurocientífico; Postdoctoral Research Fellow en UTEC y Northeastern University, con trabajo en microscopía, inmunología e investigación de Alzheimer.

    Cristina Cho MD., MSc

    Experiencia Laboral

    • Directora de Clinical Affairs en AIVIS Inc.
    • Experiencia en desarrollo de negocios, patología computacional con IA e investigación oncológica.
    • Formación en IA en KAIST y Clinical Research en Harvard T.H. Chan School of Public Health.

    Paul Cardenas Lizana PhD

    Experiencia Laboral

    • Experiencia en Data Science, Machine Learning, Deep Learning, biología molecular, ingeniería de tejidos y nanotecnología.
    • PhD en Bioengineering and Biomedical Engineering por Georgia Institute of Technology.

    Aurea Soriano PhD

    Experiencia Laboral

    • Especialista en IA con PhD y MSc en Computer Science y MBA orientado a gestión de proyectos multidisciplinarios de IA.
    • Más de 15 años de experiencia en Visual Analytics, Machine Learning y Data Science; AI Research Scientist y profesora en UTEC.

    Constancia

    Al completar exitosamente el programa, la Universidad Panamericana otorga una constancia verificada de participación al haber concluido con el 80% de asistencia

    programa-conversaciones-inteligentes -Constancia UP

     

    Las imágenes del certificado son solo de referencia y pueden estar sujetas a cambios a discreción de la Universidad Panamericana.

    Preguntas frecuentes

    Virtual sincrónica, vía Zoom. Lunes y miércoles, 19:00 a 21:30 h.

    30 horas académicas, distribuidas en 3 módulos de 10 horas cada uno.

    A perfiles de alta dirección, gerencia de salud y liderazgo clínico en Latinoamérica. No se requieren conocimientos previos en tecnología.

    Sí. El Taller Capstone consiste en diseñar una propuesta de implementación para una clínica u hospital y un Business Case con problema detectado, KPI esperado, cumplimiento normativo, herramientas posibles y ROI proyectado.

    IA predictiva, IA generativa, NLP, diagnóstico asistido, modelos predictivos y herramientas No-Code, entre otras aplicaciones incluidas en el temario.

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    En la sesión hablaremos sobre:

    • Objetivos del programa
    • Módulos del programa
    • Opciones de pago y financiamiento
    • Proceso de inscripción

    Rossana Cárdenas

    Coordinadora de Promoción y Admisiones

    +52 55 1017 1085
    rcardenas@up.edu.mx

     

    Fabiola Bosmans

    Gerente de Cuentas Clave

    +52 55 2965 6112
    fbosmans@up.edu.mx

    Hablar con un asesor >

     
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