Alfabetización en IA Generativa en Medicina Familiar y Comunitaria: Nivel Intermedio - 1ED

Los contenidos formativos del curso están integrados mediante vídeos demostrativos y presentaciones narradas implementadas en el Campus FAP de la Fundación de Atención Primaria.

Los contenidos se activarán de forma secuencial según el cronograma del programa, para asegurar la adquisición progresiva de conocimientos.

Una vez finalizados todos los módulos, se realizará la evaluación de adquisición de conocimientos.

Capacitar al profesional de Atención Primaria para concebir, construir y validar, mediante programación asistida por lenguaje natural (vibe coding), herramientas digitales sencillas que resuelvan problemas reales y recurrentes de la consulta y del equipo —calculadoras clínicas, formularios, automatizaciones de hojas de cálculo, visualizadores de datos y materiales interactivos para pacientes—, sin requerir formación previa en programación y aplicando desde el diseño criterios de seguridad del paciente, protección de datos y verificación funcional del resultado.

Capacitar al profesional para configurar, alimentar y evaluar asistentes de IA personalizados —GPTs, Projects, Gems y equivalentes— a partir de instrucciones propias y bases de conocimiento controladas —guías de práctica clínica, protocolos del EAP y documentos institucionales—, delimitando su ámbito de uso, sus límites y sus salvaguardas, y estableciendo un procedimiento explícito de verificación, versionado y actualización que garantice la fiabilidad de las respuestas y el cumplimiento del RGPD y del Reglamento Europeo de IA.

Capacitar al profesional para aplicar IA generativa a la depuración, normalización y preparación de bases de datos —detección de errores, duplicados, valores atípicos e inconsistencias; normalización de variables clínicas y farmacológicas; codificación estructurada (CIE-10, ATC); reestructuración de formatos; seudonimización y anonimización—, obteniendo conjuntos de datos analizables, trazables y reproducibles, y reconociendo los límites y riesgos de delegar estas tareas en un modelo generativo.

Capacitar al profesional para incorporar herramientas de IA en las distintas fases del ciclo investigador —búsqueda y cribado bibliográfico, formulación de la pregunta y diseño del estudio, elaboración de protocolos, apoyo al análisis estadístico, redacción y revisión de manuscritos—, desarrollando la competencia crítica necesaria para detectar sus fallos característicos —referencias inventadas, sesgos y sobreinterpretación de resultados— y aplicando las exigencias de transparencia y declaración de uso de IA de comités de ética (CEIm), agencias financiadoras y revistas biomédicas (ICMJE, COPE).

Capacitar al profesional para generar y editar imágenes, infografías, avatares y vídeos con IA aplicados a la educación para la salud, la docencia, la divulgación y la comunicación científica, seleccionando la herramienta adecuada a cada finalidad y aplicando de forma sistemática el marco ético y legal correspondiente: derechos de autor y licencias, consentimiento, etiquetado obligatorio del contenido sintético y prohibición absoluta de generar o alterar imágenes con valor probatorio clínico, diagnóstico o de investigación.