Duración
2 meses
Fecha de Inicio
19-05-2026
Modalidad
online
Dificultad
Avanzado
Precio
318 €
El Curso de Inteligencia Artificial en Radiología e Imagen Médica de Academia IA es una formación avanzada para radiólogos, técnicos en imagen médica y especialistas en informática radiológica que quieren incorporar las herramientas IA que están redefiniendo el flujo radiológico en 2026.
A lo largo de 2 meses y 6 módulos dominarás un stack profesional real: Aidoc, Viz.ai, Rapid AI (plataformas de detección y triaje en imagen aguda); Annalise.ai, Lunit Insight (detección multi-condición en chest X-ray, mamografía, CT); Subtle Medical, GE SmartReco (reconstrucción IA para reducir dosis y tiempo); PaxeraHealth, RadAI (reporting asistido por IA generativa); Open source: MONAI, NiftyNet (frameworks para investigación y desarrollos custom). Aprenderás aplicación práctica con casos reales del sector y workflows reproducibles que puedes integrar en tu actividad profesional desde la primera semana.
Capacitar al alumno para incorporar inteligencia artificial generativa a su práctica profesional con criterio técnico, ético y de viabilidad económica. El objetivo no es sustituir competencias profesionales sino multiplicar la productividad y abrir nuevas líneas de servicio que antes eran inviables por coste o tiempo, manteniendo el valor diferencial del profesional humano en juicio, contexto y dirección estratégica.
El curso te capacita para incorporar el stack Aidoc, Viz.ai, Rapid AI, Annalise.ai, Lunit Insight, Subtle Medical, GE SmartReco, PaxeraHealth, RadAI, Open source: MONAI, NiftyNet a tu trabajo diario, evaluar críticamente cuándo conviene cada herramienta, gestionar licencias y cumplimiento legal (RGPD, AI Act, derechos de uso), y liderar la transformación digital de equipos pequeños y medianos. Roles aplicables: Radiólogos asistenciales, Técnicos en imagen médica, Jefes de servicios de radiología, Especialistas en informática radiológica.
info@academiaia.ai +34 603 10 53 37
Av Marqués del Turia 14 Valencia
Accede desde cualquier lugar y avanza a tu ritmo. Sesiones grabadas y materiales descargables.
Aplicarás cada herramienta sobre casos reales de tu sector desde el primer módulo, con feedback profesional sobre tus entregas.
Aidoc, Viz.ai, Rapid AI, Annalise.ai, Lunit Insight, Subtle Medical, las herramientas que profesionales del sector usan en 2026.
La excelencia formativa define cada programa de Academia IA. Nuestro compromiso es ofrecer una experiencia de aprendizaje que combine rigor técnico con aplicabilidad inmediata, preparando profesionales capaces de generar impacto real desde el primer día.
Nuestros programas están diseñados por profesionales que trabajan en empresas del sector de inteligencia artificial. Compartimos las técnicas y herramientas que utilizamos en proyectos reales.
Al unirte a Academia IA accedes a más de 400 profesionales en Skool. Un espacio donde resolver dudas, compartir proyectos y seguir aprendiendo más allá del temario oficial.
( +34 ) 603 10 53 37
Completar el Curso de Inteligencia Artificial en Radiología e Imagen Médica te posiciona en un segmento profesional con demanda creciente y oferta limitada. Aumentarás precisión diagnóstica, reducirás carga de trabajo, mejorarás retención profesional al recuperar tiempo para casos clínicos complejos, y posicionarás como líder de adopción IA en tu servicio. Al finalizar recibirás un certificado de Academia IA que acredita tu nivel avanzado en el dominio del curso y refuerza tu perfil ante empleadores y clientes.
La radiología fue uno de los primeros campos donde la IA demostró rendimiento equivalente o superior al humano en tareas específicas. En 2026, FDA tiene aprobadas 700+ herramientas IA radiológicas; la AHRA reporta adopción >40% en hospitales de tercer nivel; se ha consolidado el rol de «augmentation» no reemplazo. Radiólogos que dominan el stack IA aumentan productividad 30-60%, reducen errores y se posicionan en el segmento más demandado del mercado laboral radiológico.
Ease of learning
El plan sigue una secuencia técnica progresiva: arranca con fundamentos del dominio y mapa de herramientas 2026, prosigue con dominio individual de cada plataforma del stack, integra los flujos en pipelines productivos, aborda gobernanza, licencias y cumplimiento legal, y culmina con un Proyecto Final aplicado sobre un caso real del alumno. Cada módulo combina explicación técnica, demostraciones grabadas y ejercicios prácticos con retroalimentación.
Aprovecha todos nuestros recursos en cualquiera de nuestras formaciones.
El Proyecto Final consiste en diseñar un plan de implementación de IA en un servicio de radiología real (propio o caso simulado) con análisis de necesidades, evaluación de herramientas, plan de validación local, ROI y plan de adopción departamental. El proyecto se evalúa por jurado profesional y se puede usar directamente como pieza de portfolio o propuesta comercial.
No te quedes con ninguna duda y revisa todas nuestras preguntas frecuentes!
Academia IA
Tras casi una década de hype con esa predicción (Hinton 2016: "should stop training radiologists"), el consenso 2026 es claro: NO, lo amplifica. La IA detecta patrones específicos con altísima sensibilidad pero el radiólogo aporta integración clínica, diagnóstico diferencial, comunicación, valoración global. Radiólogos con IA superan a radiólogos sin IA y a IA sola. La demanda de radiólogos sigue creciendo, no decreciendo.
Variable por solución. Aidoc, Viz.ai: contratos enterprise típicamente 50.000-200.000 USD/año por hospital según volumen y módulos. Lunit, Annalise: pricing similar. Open source MONAI requiere desarrollo interno (200-500k USD setup inicial). ROI documentado: triaje stroke con Viz.ai reduce tiempo door-to-needle 30+ min con impacto directo en outcomes.
Marco regulatorio: FDA en EE.UU. (de novo, 510k), CE Mark MDR en Europa (clase IIa o IIb según uso), AI Act europeo (alto riesgo en sanidad). Validación clínica: estudios prospectivos en población diana, sensibilidad/especificidad versus ground truth, generalización entre centros. El curso enseña a leer literatura validatoria y a diseñar evaluación local antes de despliegue.
El radiólogo firma el informe y mantiene responsabilidad clínica final. La herramienta IA es asistencia: Si genera falso negativo y el radiólogo no detecta el hallazgo en revisión, la responsabilidad es del radiólogo. Por eso es crítico: 1) entender capacidades y limitaciones de cada herramienta; 2) revisar siempre, no firmar a ciegas; 3) documentar uso de IA en informe; 4) consentimiento informado del paciente cuando aplica. El curso aborda el marco médico-legal completo.
