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PROGRAMA y RECURSOS


CONTENIDOS

MÓDULO 1.- Fundamentos de IA y Big Data aplicados a salud pública

  • ¿Qué son? ¿Qué no son?

  • Diferencias entre IA, machine learning, deep learning y analítica de datos.

MÓDULO 2.- Aplicaciones prácticas en instituciones de salud y formación sanitaria

  • Detección de patrones epidemiológicos.

  • Análisis de rendimiento académico.

  • Personalización de contenidos en plataformas educativas.

MÓDULO 3.- Limitaciones, riesgos y ética de la IA

  • Privacidad, sesgos algorítmicos, trazabilidad de decisiones.

  • Marco regulatorio internacional y latinoamericano.

MÓDULO 4.- Primeros pasos para proyectos con IA en ENSAP

  • Recolección de datos estructurada.

  • Ejemplos de herramientas accesibles (chatbots, analítica de plataformas, IA generativa).

MÓDULO 5.- Construyendo una mentalidad data-driven

  • ¿Cómo pasar de intuición a evidencia?

  • Indicadores clave y toma de decisiones informada.

CASOS PRÁCTICOS

EVALUACIÓN