Curso de Aplicaciones Prácticas de la IA en Pediatría e Investigación Clínica
Grupo de Investigación de la AEPap

Curso de Aplicaciones Prácticas de la IA en Pediatría e Investigación Clínica

Rango de precios: desde 25,00 € hasta 120,00 €

The course aims to train faculty in the strategic use of generative artificial intelligence, especially large language models (LLM), in clinical research. The goal is not only to understand its theoretical foundations but also to develop practical skills for using AI as an intelligent assistant throughout the entire research process: from formulating relevant questions, searching and analyzing scientific literature, to methodological design, statistical interpretation, and manuscript writing.

Dates

ONLINE 10/01/2025 – 01/31/2026 IN-PERSON Session 01/17/2026

Si su inscripción es financiada por un patrocinador, por favor, que éste contacte con secretariatecnica@aepap.org

Start Date: 2025-09-30
End Date: 2026-01-31 SKU: INV25 Categoría:

Ponente: Manuel Molina Arias (Hospital La Paz y Universidad Autónoma de Madrid; miembro del Comité de Pediatría Basada en la Evidencia de la AEP/AEPap).

Formato: Parte online (5 temas pregrabados, ejercicios y tutorización) y una jornada práctica presencial de 5 horas.

Fechas: Online de octubre a enero de 2026; sesión presencial 17 de enero de 2026.

Objetivo: Introducir los fundamentos y aplicaciones de la inteligencia artificial en investigación pediátrica de Atención Primaria.

Un eje central del curso es el dominio de la ingeniería de instrucciones (prompt engineering), que permite obtener respuestas precisas y adaptadas a las necesidades del investigador. Asimismo, se presentarán herramientas de búsqueda científica asistida por IA que complementan bases de datos tradicionales como PubMed, optimizando el acceso a información relevante y actualizada.

La IA también se abordará como apoyo para la toma de decisiones metodológicas fundamentadas —como la elección del tipo de estudio, definición de variables y análisis estadístico— y para mejorar la claridad, coherencia y eficiencia en la comunicación científica. Además, se explorarán sus aplicaciones en la gestión del trabajo académico, aumentando la productividad y facilitando la elaboración de materiales docentes y presentaciones científicas.

El aprendizaje culmina en una sesión presencial de cierre, centrada en la aplicación práctica de los conocimientos adquiridos mediante ejercicios basados en casos reales o simulados, con el fin de consolidar competencias en el uso responsable, crítico y creativo de la IA en investigación clínica.

Group

Online, Online (socios), Online + Taller Presencial, Online + Taller Presencial (socios), Presencial, Presencial (socios)

Programa teórico

1

Sesión 1. Fundamentos de los modelos grandes del lenguaje (LLM).

  • Objetivo: comprender qué son los modelos de lenguaje, cómo funcionan y qué utilidad tienen en la investigación.
  • Contenido:
    • Breve historia de las redes neuronales y de los LLM.
    • Estructura y funcionamiento de las redes neuronales transformadoras (transformers).
    • Capacidades y limitaciones de los LLM.
    • Características generales de los LLM: abiertos vs cerrados, número de parámetros.
    • Principales LLM y aplicaciones.
2

Sesión 2. Ingeniería de instrucciones: hacer buenas preguntas a la inteligencia artificial (IA).

  • Objetivo: Aprender a escribir prompts efectivos para obtener resultados útiles y fiables.
  • Contenidos:
    • Qué es la ingeniería de instrucciones (prompt engineering).
    • Técnicas de prompt engineering.
    • Parámetros que afectan la respuesta de un modelo: tipo de prompt, temperatura, embedding utilizado, tokenizador, etc.
    • Estrategias para tareas específicas: prompt de sistema, LLMs personalizados, afinación de modelos, generación aumentada por recuperación (RAG).
3

Sesión 3. Búsqueda de información asistida con IA.

  • Objetivo: mejorar la capacidad de búsqueda y análisis de información científica con ayuda de herramientas de IA.
  • Contenidos:
    • Búsqueda tradicional en PubMed.
    • Buscadores inteligentes.
    • Funciones de búsqueda en profundidad de LLMs.
4

Sesión 4. Apoyo de la IA en metodología, estadística y escritura científica.

  • Objetivo: utilizar IA para diseñar estudios, elegir el análisis adecuado y redactar artículos científicos.
  • Contenidos:
    • Planteamiento metodológico asistido por IA: elección de diseño, identificación de variables clave, criterios de inclusión y exclusión, tamaño muestral.
    • Orientación para el análisis estadístico: selección de prueba, interpretación de resultados, modelado básico.
    • Escritura científica con apoyo de IA: redacción de protocolos e informes, revisión gramatical, soporte multilingüe.
5

Sesión 5. Productividad, docencia y presentación de resultados con IA.

  • Objetivo: conocer herramientas de IA para organizar el trabajo investigador, generar materiales docentes y presentar resultados.
  • Contenidos:
    • Generación de textos: NoteBook LM, Storm.
    • Generación de material docente e infografías: Presentations AI, Napkin AI.
    • Generación de imágenes y vídeos.
    • Uso de LLM y herramientas de IA en local: Pinokio, Ollama, LMStudio.
6

Sesión final

  • El curso se complementa con una sesión presencial final para consolidar los conocimientos adquiridos, en la que se realizarán ejercicios teórico-prácticos aplicados a casos reales o simulados.

Autores y tutores

Manuel Molina Arias
Manuel Molina Arias
Edurne Ciriza
Edurne Ciriza

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