Habilidades Digitales en Salud con IA: Investigación, Automatización, Marketing y Datos
Código
1622
Rama de conocimiento
Ciencias de la Salud
Tipo Enseñanza
Presencial
Créditos (ECTS)
20h (2 ECTS)
Precio
Financiado con fondos NextGenerationEU
Precio a abonar por el alumno
205,00€
Curso académico
2025-2026
Dirección/Coordinación
Inmaculada Martín Burriel,
Descripción
El programa “Habilidades Digitales en Salud con IA: Investigación, Automatización, Marketing y Datos” es una formación integral diseñada para que cualquier profesional del sector salud, independientemente de su perfil técnico, aprenda a incorporar la inteligencia artificial en su día a día, mejorando su productividad, su capacidad de análisis y su impacto en el mercado. El curso combina enfoque práctico, visión estratégica y aplicación inmediata, guiando al alumno desde los fundamentos hasta el uso avanzado de herramientas inteligentes.
A lo largo de cuatro módulos progresivos, el participante descubrirá cómo utilizar la IA multimodal (texto, imagen, voz) para investigar mejor, tomar decisiones con más información y transformar su forma de trabajar.
En el primer módulo, aprenderá a potenciar su capacidad cognitiva con IA: cómo hacer deep research, cómo estructurar información compleja y cómo aplicar técnicas de prompting adaptadas al sector salud.
En el segundo módulo, el alumno dará un paso más: pasará de usuario a creador mediante el concepto de Vibe Coding, aprendiendo a generar scripts, automatizaciones y pequeñas aplicaciones sin necesidad de programar, usando agentes IA, Google Colab y GitHub.
El tercer módulo conecta la tecnología con el mercado. Los participantes aprenderán a elaborar presentaciones, propuestas y argumentarios comerciales con IA, utilizando herramientas generativas para mejorar la comunicación, el impacto visual y la eficacia comercial en entornos sanitarios.
Finalmente, en el cuarto módulo, se introducen los modelos predictivos y la toma de decisiones basada en datos. El alumno trabajará con datasets sintéticos y aplicará técnicas de machine learning accesibles para comprender cómo la IA puede anticipar necesidades, mejorar procesos y aportar valor estratégico.
Este curso prepara al profesional de la salud para el presente y el futuro del sector, dotándole de habilidades digitales reales, aplicables desde el primer día y alineadas con los retos actuales de innovación, automatización y mercado.
A lo largo de cuatro módulos progresivos, el participante descubrirá cómo utilizar la IA multimodal (texto, imagen, voz) para investigar mejor, tomar decisiones con más información y transformar su forma de trabajar.
En el primer módulo, aprenderá a potenciar su capacidad cognitiva con IA: cómo hacer deep research, cómo estructurar información compleja y cómo aplicar técnicas de prompting adaptadas al sector salud.
En el segundo módulo, el alumno dará un paso más: pasará de usuario a creador mediante el concepto de Vibe Coding, aprendiendo a generar scripts, automatizaciones y pequeñas aplicaciones sin necesidad de programar, usando agentes IA, Google Colab y GitHub.
El tercer módulo conecta la tecnología con el mercado. Los participantes aprenderán a elaborar presentaciones, propuestas y argumentarios comerciales con IA, utilizando herramientas generativas para mejorar la comunicación, el impacto visual y la eficacia comercial en entornos sanitarios.
Finalmente, en el cuarto módulo, se introducen los modelos predictivos y la toma de decisiones basada en datos. El alumno trabajará con datasets sintéticos y aplicará técnicas de machine learning accesibles para comprender cómo la IA puede anticipar necesidades, mejorar procesos y aportar valor estratégico.
Este curso prepara al profesional de la salud para el presente y el futuro del sector, dotándole de habilidades digitales reales, aplicables desde el primer día y alineadas con los retos actuales de innovación, automatización y mercado.
Objetivos
El objetivo del curso es capacitar a los profesionales del sector salud para integrar la inteligencia artificial en su trabajo diario de forma práctica, segura y orientada a resultados. A través de cuatro módulos, los participantes aprenderán a investigar mejor, automatizar tareas, crear contenidos y materiales comerciales más eficaces, y tomar decisiones informadas basadas en datos. El programa busca desarrollar habilidades digitales reales, desde el uso multimodal de la IA hasta la comprensión básica de modelos predictivos, que permitan aumentar la productividad, mejorar la comunicación y aprovechar las oportunidades que la IA ofrece en entornos clínicos, empresariales y de innovación.
Competencia y resultados de aprendizaje
Al finalizar el curso, el participante será capaz de integrar la inteligencia artificial en sus tareas profesionales con criterio, eficiencia y autonomía. Habrá desarrollado competencias digitales clave para el sector salud, aprendiendo a dialogar con modelos de IA de forma precisa, estructurada y orientada a resultados. Será capaz de realizar investigaciones profundas, sintetizar información compleja y generar documentos claros y bien fundamentados en menos tiempo.
El alumno también adquirirá habilidades para crear automatizaciones sencillas y pequeños flujos de trabajo inteligentes que optimicen procesos rutinarios, así como para elaborar presentaciones, propuestas y materiales comerciales con un mayor impacto narrativo y visual gracias a herramientas generativas. Además, comprenderá los fundamentos de los modelos predictivos y sabrá cómo aplicar técnicas básicas de análisis de datos para apoyar decisiones y mejorar procesos.
En conjunto, los resultados del aprendizaje incluyen: mejorar la productividad personal mediante IA multimodal; diseñar y poner en marcha automatizaciones accesibles sin conocimientos avanzados de programación; producir contenidos comerciales y comunicativos más eficaces; interpretar información basada en datos generados con IA; y adoptar una mentalidad digital que permita incorporar nuevas herramientas y metodologías en el futuro. El profesional que complete este programa estará preparado para aprovechar de forma práctica y responsable las oportunidades que la IA ofrece en entornos sanitarios y empresariales.
El alumno también adquirirá habilidades para crear automatizaciones sencillas y pequeños flujos de trabajo inteligentes que optimicen procesos rutinarios, así como para elaborar presentaciones, propuestas y materiales comerciales con un mayor impacto narrativo y visual gracias a herramientas generativas. Además, comprenderá los fundamentos de los modelos predictivos y sabrá cómo aplicar técnicas básicas de análisis de datos para apoyar decisiones y mejorar procesos.
En conjunto, los resultados del aprendizaje incluyen: mejorar la productividad personal mediante IA multimodal; diseñar y poner en marcha automatizaciones accesibles sin conocimientos avanzados de programación; producir contenidos comerciales y comunicativos más eficaces; interpretar información basada en datos generados con IA; y adoptar una mentalidad digital que permita incorporar nuevas herramientas y metodologías en el futuro. El profesional que complete este programa estará preparado para aprovechar de forma práctica y responsable las oportunidades que la IA ofrece en entornos sanitarios y empresariales.
Acceso y Admisión
* Entre 25 y 64 años, edad referida al comienzo de la educación.
* Pertenecientes a algún país de la UE.
* Profesionales relacionados con Ciencias de la Salud miembros del Cluster de la Salud de Aragón.
* Pertenecientes a algún país de la UE.
* Profesionales relacionados con Ciencias de la Salud miembros del Cluster de la Salud de Aragón.
Reconocimiento de créditos
Reconocimiento de créditos como actividad académica complementaria para estudiantes de grado (número de ECTS).
No se solicita reconocimiento de créditos ECTS
Evaluación
Evaluación continua
La evaluación del curso se llevará a cabo mediante la supervisión por parte del profesor de las tareas asignadas a cada alumno en cada módulo formativo.
Estas tareas estarán directamente vinculadas con los conceptos explicados durante las sesiones, de modo que la correcta realización de las mismas permitirá verificar la adecuada comprensión y aplicación práctica de los contenidos impartidos.
La evaluación del curso se llevará a cabo mediante la supervisión por parte del profesor de las tareas asignadas a cada alumno en cada módulo formativo.
Estas tareas estarán directamente vinculadas con los conceptos explicados durante las sesiones, de modo que la correcta realización de las mismas permitirá verificar la adecuada comprensión y aplicación práctica de los contenidos impartidos.
Plan de estudios/Programa
Módulo 1: Fundamentos y Potenciación Cognitiva con IA (0,5 créditos)
Introducción práctica a la inteligencia artificial aplicada al sector salud. Uso de modelos multimodales (texto, imagen y voz) para mejorar la productividad personal y la capacidad de análisis. Técnicas de prompting adaptadas a profesionales sanitarios y empresariales. Métodos de *deep research* para investigar más rápido y con mayor profundidad. Uso de la IA como asistente cognitivo para estructurar información, comparar fuentes, sintetizar conocimiento y generar documentación útil.
Módulo 2: Construcción, Automatización y Vibe Coding (0,5 créditos)
Transición del uso básico de la IA a la creación de soluciones personalizadas. Introducción a agentes de IA y flujos automatizados para tareas recurrentes. Desarrollo de pequeñas aplicaciones, scripts y procesos sin necesidad de conocimientos avanzados de programación, guiando a la IA mediante *Vibe Coding*. Puesta en marcha de automatizaciones simples en Google Colab y uso básico de GitHub para organizar y reutilizar trabajos.
Módulo 3: Conexión y Mercado (0,5 créditos)
Aplicación de la IA al marketing, la comunicación y las ventas en el sector salud. Creación de presentaciones visualmente impactantes y centradas en el cliente. Elaboración de propuestas comerciales, argumentarios de valor y materiales promocionales con IA generativa. Técnicas para adaptar mensajes a diferentes perfiles de cliente y mejorar la claridad, la narrativa y la persuasión. Generación de imágenes, iconos, gráficos y estilos visuales para presentaciones y materiales comerciales.
Módulo 4: Gestión Predictiva y Toma de Decisiones (0,5 créditos)
Introducción a los modelos predictivos aplicados a la salud y a la gestión empresarial. Uso de datasets sintéticos para garantizar la privacidad mientras se aprende a construir modelos de *machine learning* accesibles. Comprensión de conceptos clave de predicción, clasificación y análisis de datos. Aplicación práctica de la IA predictiva para anticipar necesidades, identificar patrones, apoyar decisiones y mejorar procesos.
Introducción práctica a la inteligencia artificial aplicada al sector salud. Uso de modelos multimodales (texto, imagen y voz) para mejorar la productividad personal y la capacidad de análisis. Técnicas de prompting adaptadas a profesionales sanitarios y empresariales. Métodos de *deep research* para investigar más rápido y con mayor profundidad. Uso de la IA como asistente cognitivo para estructurar información, comparar fuentes, sintetizar conocimiento y generar documentación útil.
Módulo 2: Construcción, Automatización y Vibe Coding (0,5 créditos)
Transición del uso básico de la IA a la creación de soluciones personalizadas. Introducción a agentes de IA y flujos automatizados para tareas recurrentes. Desarrollo de pequeñas aplicaciones, scripts y procesos sin necesidad de conocimientos avanzados de programación, guiando a la IA mediante *Vibe Coding*. Puesta en marcha de automatizaciones simples en Google Colab y uso básico de GitHub para organizar y reutilizar trabajos.
Módulo 3: Conexión y Mercado (0,5 créditos)
Aplicación de la IA al marketing, la comunicación y las ventas en el sector salud. Creación de presentaciones visualmente impactantes y centradas en el cliente. Elaboración de propuestas comerciales, argumentarios de valor y materiales promocionales con IA generativa. Técnicas para adaptar mensajes a diferentes perfiles de cliente y mejorar la claridad, la narrativa y la persuasión. Generación de imágenes, iconos, gráficos y estilos visuales para presentaciones y materiales comerciales.
Módulo 4: Gestión Predictiva y Toma de Decisiones (0,5 créditos)
Introducción a los modelos predictivos aplicados a la salud y a la gestión empresarial. Uso de datasets sintéticos para garantizar la privacidad mientras se aprende a construir modelos de *machine learning* accesibles. Comprensión de conceptos clave de predicción, clasificación y análisis de datos. Aplicación práctica de la IA predictiva para anticipar necesidades, identificar patrones, apoyar decisiones y mejorar procesos.
Fechas, horarios y lugar de impartición
Días: 4, 11, 18 y 25 de febrero de 2026.
Horario: de 9.00 a 14.00 h.
Lugar: Sede del Cluster de la Salud de Aragón, calle María de Luna 11, CEEI Nave 6.
Horario: de 9.00 a 14.00 h.
Lugar: Sede del Cluster de la Salud de Aragón, calle María de Luna 11, CEEI Nave 6.
Colaboración con empresa o instituciones
Clúster de la Salud de Aragón.
Certificación
Los estudiantes que completen con éxito el curso recibirán una certificación en forma de microcredencial admitida por Europass. Si el estudiante tiene una cuenta en Europass y nos proporciona su IDENTIFICADOR único (UID), alojaremos directamente su microcredencial en su Biblioteca de Europass.
Más información sobre Europass en https://microcredenciales.unizar.es/informacion/europass .
