Medicina (Plan a extinguir)
Grado y Doble Grado. Curso 2025/2026.
APLICACIÓN PRÁCTICA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA - 806840
Curso Académico 2025-26
Datos Generales
- Plan de estudios: 0805 - GRADO EN MEDICINA (2009-10)
- Carácter: Optativa
- ECTS: 3.0
SINOPSIS
COMPETENCIAS
Generales
A) Valores profesionales, actitudes y comportamientos éticos:
CG.05. Reconocer las propias limitaciones y la necesidad de mantener y actualizar su competencia profesional,
prestando especial importancia al aprendizaje de manera autónoma de nuevos conocimientos y técnicas y a la motivación
por la calidad.
E) Salud pública y sistemas de salud:
CG.28. Obtener y utilizar datos epidemiológicos y valorar tendencias y riesgos para la toma de decisiones sobre salud.
F) Manejo de la información:
CG.31. Conocer, valorar críticamente y saber utilizar las fuentes de información clínica y biomédica para obtener,
organizar, interpretar y comunicar la información científica y sanitaria.
CG.32. Saber utilizar las tecnologías de la información y la comunicación en las actividades clínicas, terapéuticas,
preventivas y de investigación.G) Análisis crítico e investigación:
CG.36. Ser capaz de formular hipótesis, recolectar y valorar de forma crítica la información para la resolución
de problemas, siguiendo el método científico.
CG.05. Reconocer las propias limitaciones y la necesidad de mantener y actualizar su competencia profesional,
prestando especial importancia al aprendizaje de manera autónoma de nuevos conocimientos y técnicas y a la motivación
por la calidad.
E) Salud pública y sistemas de salud:
CG.28. Obtener y utilizar datos epidemiológicos y valorar tendencias y riesgos para la toma de decisiones sobre salud.
F) Manejo de la información:
CG.31. Conocer, valorar críticamente y saber utilizar las fuentes de información clínica y biomédica para obtener,
organizar, interpretar y comunicar la información científica y sanitaria.
CG.32. Saber utilizar las tecnologías de la información y la comunicación en las actividades clínicas, terapéuticas,
preventivas y de investigación.G) Análisis crítico e investigación:
CG.36. Ser capaz de formular hipótesis, recolectar y valorar de forma crítica la información para la resolución
de problemas, siguiendo el método científico.
Específicas
MÓDULO 6
CEM6.01 Complementar la formación en las competencias específicas del resto de los módulos.
CEM6.02 Adquirir competencias específicas en las materias propuestas en relación con la ética, humanidades,
comunicación, investigación y formación clínica complementaria.
Otras Competencias en acceso al conocimiento. Ser capaz de:
-Concepto de multimedia, soportes digitales y otros formatos.
-Los canales de acceso al conocimiento y la búsqueda refinada de información
-Acceder y utilizar nuevos sistemas de búsqueda y manejo de información
-Comprender los conceptos fundamentales de la IA generativa
-Aplicar la IA generativa en la investigación, educación y formación médica.
-Utilizar la IA generativa para apoyar la toma de decisiones clínicas.
-Explorar el papel de la IA en la innovación en el campo de la medicina.
CEM6.01 Complementar la formación en las competencias específicas del resto de los módulos.
CEM6.02 Adquirir competencias específicas en las materias propuestas en relación con la ética, humanidades,
comunicación, investigación y formación clínica complementaria.
Otras Competencias en acceso al conocimiento. Ser capaz de:
-Concepto de multimedia, soportes digitales y otros formatos.
-Los canales de acceso al conocimiento y la búsqueda refinada de información
-Acceder y utilizar nuevos sistemas de búsqueda y manejo de información
-Comprender los conceptos fundamentales de la IA generativa
-Aplicar la IA generativa en la investigación, educación y formación médica.
-Utilizar la IA generativa para apoyar la toma de decisiones clínicas.
-Explorar el papel de la IA en la innovación en el campo de la medicina.
ACTIVIDADES DOCENTES
Clases teóricas
El curso imparte 5 conferencias teóricas.
Los recursos docentes estarán accesibles en la plataforma de la asignatura.
Los recursos docentes estarán accesibles en la plataforma de la asignatura.
Clases prácticas
Los estudiantes, una vez recibida la clase teórica de la materia, realizarán las prácticas (hasta un total de 16 horas).
Trabajarán en pequeños grupos para aplicar los conocimientos adquiridos y les posibilitará para desarrollar un proyecto
práctico, que será presentado al final del curso.
Los recursos docentes estarán accesibles en la plataforma de la asignatura.
Se aplicarán distintas metodologías docentes, incluido el aprendizaje basado en la resolución de problemas y casos a
través de las herramientas de AI.
Los estudiantes realizarán las prácticas con sus propios dispositivos electrónicos (si algún estudiante no dispone, se le
proveerá de un ordenador portátil para las prácticas)
Trabajarán en pequeños grupos para aplicar los conocimientos adquiridos y les posibilitará para desarrollar un proyecto
práctico, que será presentado al final del curso.
Los recursos docentes estarán accesibles en la plataforma de la asignatura.
Se aplicarán distintas metodologías docentes, incluido el aprendizaje basado en la resolución de problemas y casos a
través de las herramientas de AI.
Los estudiantes realizarán las prácticas con sus propios dispositivos electrónicos (si algún estudiante no dispone, se le
proveerá de un ordenador portátil para las prácticas)
Exposiciones
Se fomentará la presentación de un trabajo relacionado con la asignatura en el congreso de pregrado de la UCM.
Presentaciones
Todos los estudiantes deberán desarrollar un supuesto teórico-práctico que aplique los conocimientos adquiridos y que expondrán a sus compañeros. La actividad tendrá una duración de 4 horas.
TOTAL
Asignación horaria del curso:
Total: 70 horas
Presenciales: 25 horas.
Clases teóricas: 4 horas.
Clases prácticas: 16 horas
Exposición del trabajo y evaluación: 5 horas
Estudio autónomo y preparación del trabajo: 45 horas
Total: 70 horas
Presenciales: 25 horas.
Clases teóricas: 4 horas.
Clases prácticas: 16 horas
Exposición del trabajo y evaluación: 5 horas
Estudio autónomo y preparación del trabajo: 45 horas
Presenciales
3
No presenciales
0
Semestre
2
Breve descriptor:
Este curso de 3 créditos ECTS (25 horas) está diseñado para introducir a los estudiantes de Medicina a la aplicación práctica de la inteligencia artificial (IA) generativa. El curso se divide en cuatro bloques temáticos, cada uno con una hora de teoría y cuatro horas de práctica. Además, los estudiantes trabajarán en grupos para desarrollar un proyecto práctico.
Requisitos
Estudiantes del grado en Medicina UCM
Objetivos
Proporcionar una comprensión sólida de la IA generativa y su aplicación en la medicina.
Desarrollar habilidades prácticas en el uso de la IA generativa en diversos contextos médicos.
Fomentar el pensamiento crítico sobre el papel de la IA en la medicina y la ética de su uso.
Contenido
AI Generativa en Investigación: Introducción a la IA generativa y su uso en la investigación médica.
AI Generativa en Educación y Formación: Uso de la IA generativa en la educación y formación médica.
AI Generativa y Ayuda a la Toma de Decisiones Clínicas: Aplicación de la IA generativa en la toma de decisiones clínicas.
AI e Innovación: Exploración del papel de la IA en la innovación en medicina.
Evaluación
La evaluación se basará en la participación en clase: 10%,
El rendimiento en las sesiones prácticas (el alumno deberá desarrollar un supuesto teórico-práctico que aplique los
conocimientos adquiridos: 30%
Las clases prácticas son obligatorias.
Defensa del proyecto final: 60%
El rendimiento en las sesiones prácticas (el alumno deberá desarrollar un supuesto teórico-práctico que aplique los
conocimientos adquiridos: 30%
Las clases prácticas son obligatorias.
Defensa del proyecto final: 60%
Bibliografía
Artificial Intelligence in Healthcare por Adam Bohr y Kaveh Memarzadeh.
Deep Medicine: How Artificial Intelligence Can Make Healthcare Human Again por Eric Topol.
Artificial Intelligence in Health: A Leaders Guide to Winning in the New Age of Intelligent Health Systems por Tom
Lawry.
Deep Medicine: How Artificial Intelligence Can Make Healthcare Human Again por Eric Topol.
Artificial Intelligence in Health: A Leaders Guide to Winning in the New Age of Intelligent Health Systems por Tom
Lawry.
Estructura
| Módulos | Materias |
|---|---|
| No existen datos de módulos o materias para esta asignatura. | |
Grupos
| Acta de la asignatura | ||||
|---|---|---|---|---|
| Grupo | Periodos | Horarios | Aula | Profesor |
| Grupo 1 | - | - | - | JUAN JOSE MONTOYA MIÑANO |
| Grupo 2 | - | - | - | JUAN JOSE MONTOYA MIÑANO |
| docencia teórica | ||||
|---|---|---|---|---|
| Grupo | Periodos | Horarios | Aula | Profesor |
| Grupo 1 | - | - | - | JUAN JOSE MONTOYA MIÑANO JULIO ANGEL MAYOL MARTINEZ |
| Grupo 2 | - | - | - | JUAN JOSE MONTOYA MIÑANO JULIO ANGEL MAYOL MARTINEZ |
| actividades prácticas | ||||
|---|---|---|---|---|
| Grupo | Periodos | Horarios | Aula | Profesor |
| Grupo 1 | - | - | - | JUAN JOSE MONTOYA MIÑANO JULIO ANGEL MAYOL MARTINEZ |
| Grupo 2 | - | - | - | JUAN JOSE MONTOYA MIÑANO JULIO ANGEL MAYOL MARTINEZ |