Descripción
INTRODUCCIÓN
Uno de los desafíos de los servicios de imágenes es mejorar el flujo de trabajo. Hoy en día, la Inteligencia Artificial ha dejado de ser una herramienta aislada de soporte para convertirse en una ayuda que permite mejorar la adquisición de la imagen, el rendimiento del equipamiento biomédico y la precisión del informe radiológico.
A lo largo de este programa inmersivo, exploraremos cómo la IA impacta de manera integral en toda la cadena de valor de la imagen médica. No nos limitaremos a analizar algoritmos desde una perspectiva teórica; aprenderás a integrar la tecnología en el criterio clínico y de gestión diaria.
Este curso está diseñado para tender un puente entre la innovación tecnológica y la práctica médica real. Al finalizar, contarás con la visión estratégica y las competencias prácticas necesarias para liderar la adopción de la Inteligencia Artificial en tu centro de salud o área profesional, garantizando diagnósticos más rápidos, precisos y humanos.
FUNDAMENTACION
En los últimos años, la oferta de soluciones basadas en Inteligencia Artificial para el Diagnóstico por Imágenes ha experimentado un crecimiento exponencial. Sin embargo, la abundancia de algoritmos, proveedores y herramientas de software ha generado un nuevo y complejo desafío para las instituciones de salud y los profesionales del área: ¿cómo saber qué IA elegir, cuándo aplicarla y cómo integrar eficientemente con el equipamiento y la práctica clínica actual?
Adquirir e implementar tecnología de IA en un servicio de imagenología no es una mera compra de software; es una decisión estratégica que impacta directamente en el flujo de trabajo, la seguridad del paciente, la rentabilidad del equipamiento y la precisión del diagnóstico. Ecosistemas heterogéneos de equipamiento, normativas de privacidad de datos, interoperabilidad y métricas de desempeño clínico (como sensibilidad, especificidad y tasa de falsos positivos en entornos reales) son solo algunos de los factores críticos que deben evaluarse antes de incorporar cualquier herramienta.
Sin un criterio riguroso de selección, las instituciones corren el riesgo de invertir en soluciones que no responden a la prevalencia de sus patologías locales, que generan cuellos de botella en la estación de trabajo o que sufren de baja adopción por falta de confianza del cuerpo médico.
Este curso surge para dar respuesta a esta necesidad de orientación y criterio estratégico. A través de una metodología inmersiva, el programa dota a los participantes de un marco metodológico claro para evaluar, seleccionar e implementar la solución de IA adecuada en función de:
1-Impacto clínico real: Metodologías para auditar y validar la precisión diagnóstica de los modelos de IA en la población específica de la institución, más allá de las métricas comerciales del proveedor.
2-Sinergia con el equipamiento existente: Criterios para determinar qué algoritmos se integran de forma transparente con la infraestructura biomédica y sistemas PACS/RIS disponibles, maximizando el rendimiento de la inversión en equipos.
3-Flujo de trabajo y usabilidad: Análisis de la integración operativa en el proceso de reporte clínico, garantizando que la IA actúe como un acelerador y no como una barrera.
4-Análisis de costo-beneficio y retorno de inversión: Herramientas para evaluar la reducción de tiempos de informe y la optimización del uso de recursos.
En definitiva, “IA en Diagnóstico por Imágenes: Del equipamiento a la decisión clínica” capacita a los profesionales y gestores de la salud para ser compradores informados, evaluadores críticos y líderes de la transformación digital en sus respectivos centros.
DESTINATARIOS
El curso está dirigido a :
-Médicos residentes de Diagnóstico por imágenes.
-Médicos especialistas en Diagnóstico por imágenes.
-Licenciados y técnicos en Imágenes.
-Bioingenieros.
OBJETIVOS DE APRENDIZAJE
*Desarrollar un marco analítico para auditar y elegir la herramienta de IA adecuada según el volumen de trabajo, la prevalencia de patologías locales y las necesidades operativas de la institución.
*Evaluar críticamente las métricas de desempeño de los algoritmos (sensibilidad, especificidad, valor predictivo positivo) en entornos clínicos reales y no solo en escenarios de prueba de los proveedores.
*Medir el impacto de la adopción de IA en la reducción de tiempos de respuesta (turnaround time), la eficiencia del personal y la seguridad del paciente.
*Analizar los requerimientos de interoperabilidad técnica, necesarios para integrar algoritmos con sistemas PACS/RIS y equipos de imagenología de manera fluida.
METODOLOGÍA DE ENSEÑANZA
-Metodología activa, inmersiva y orientada a la práctica profesional, estructurada específicamente para maximizar el valor de las 4 sesiones sincrónicas en vivo.
-Bibliografía y materiales complementarios descargables.
-Grabaciones y Repaso:
Todas las sesiones en vivo quedan grabadas y disponibles en la plataforma del curso para repasar conceptos o recuperar clases en caso de ausencias imprevistas.
La comunicación entre los docentes y alumnos estará centrada en un foro de consultas e intercambio.
CONTENIDOS
Encuentro 1 – Introducción a los fundamentos de la IA
Dr. Ariel Miquelini
Análisis de las bases técnicas e infraestructura detrás de la IA en imágenes.
Lunes 31 de agosto de 20 a 21 hs
Encuentro 2 – ¿Cómo elegir un software de IA?
Dr. Luis Lehmann
Evaluación de proveedores y validación clínica de algoritmos en entornos reales.
Lunes 07 de septiembre de 20 a 21 hs
Encuentro 3 – Beneficios para los pacientes utilizando IA
Dra. Analía Varela
El impacto del uso de IA en la reducción de tiempos de adquisición del estudio.
Lunes 14 de septiembre de 20 a 21 hs
Encuentro 4 – A confirmar
Lunes 21 de septiembre de 20 a 21 hs
CUERPO DOCENTE
Dr.Ariel Miquelini
Dr. Luis Lehmann
Dra. Analia Varela
MODALIDAD DE CURSADA
100% sincrónica y virtual
El curso se estructura en 4 encuentros en vivo (vía plataforma virtual) donde se combinarán la exposición conceptual y dinámicas de debate estratégico.
CARGA HORARIA
4 Semanas (15 horas). Incluye 4 encuentros virtuales sincrónicos (Lunes 20 hrs Argentina)
CRONOGRAMA
Inicio: 31/08/2026
Finalización: 21/09/2026
CURRICULUM POR DOCENTE
Dr. Flavio Sanchez
Director Médico en el Departamento de Teleradiología en Telerad. Director Cientifico en el Departamento de Teleducación en Telerad. Docente adscripto en la Universidad de Buenos Aires.
Dr.Ariel Miquelini
Médico: Facultad de Ciencias Médicas. Universidad Nacional de La Plata. 2009. Especialista en Diagnóstico por Imágenes. Subespecializado en Neurorradiología. Residencia de Diagnóstico por Imágenes (2010-2014) y Fellowship en Neurorradiología (2014- 2015). Hospital Italiano de Buenos Aires.
Dr. Luis Lehmann
Médico especialista en Diagnóstico por Imágenes. Gerente comercial en Lancaster Pharma. Manager general para Latino america en Koios Medical (2021-2025).
Dr. Analia Varela
Médica radióloga del Instituto Alexander Fleming, especializada en imágenes de la mujer y resonancia magnética del paciente oncológico.
