Duración
3 meses
Fecha de Inicio
16-11-2026
Modalidad
online
Dificultad
Avanzado
Precio
396 €
El Curso de Inteligencia Artificial para Investigación Clínica de Academia IA forma a profesionales capaces de aplicar la IA en el ciclo completo de un ensayo, con el rigor que exigen las agencias reguladoras. El programa recorre el marco normativo vigente, la calidad de los datos clínicos, el reclutamiento asistido de pacientes, el diseño de estudios con gemelos digitales y comparadores externos, el análisis estadístico reproducible, la síntesis de literatura y la detección de señales de seguridad.
El enfoque es el del profesional que trabaja en un promotor, una CRO o una unidad de investigación hospitalaria: aprenderás a definir el contexto de uso de un modelo, a validarlo sobre tu propia población, a documentar su credibilidad ante un regulador y a declarar su uso en el protocolo y en la publicación. El curso culmina con un Proyecto Final en el que aplicas todo a un caso real y lo defiendes ante un jurado investigador clínico.
El curso te capacita para trabajar en CROs, departamentos de operaciones clínicas de la industria farmacéutica, unidades de investigación hospitalarias, biotecnológicas y departamentos de farmacovigilancia. Podrás desempeñarte como gestor de datos clínicos con competencias en IA, especialista en reclutamiento y selección de pacientes, analista de datos de ensayo o responsable de la adopción de IA en un equipo de investigación.
Estarás preparado para auditar la calidad de los datos de un estudio y proponer un plan de monitorización basado en riesgo, operacionalizar los criterios de elegibilidad de un protocolo y validar localmente un cribado asistido, valorar la viabilidad de un brazo de control sintético o externo, ejecutar análisis causales y de supervivencia reproducibles, revisar literatura con herramientas asistidas y detectar y validar señales de seguridad sobre bases de notificación espontánea.
También adquirirás el criterio para evaluar proveedores tecnológicos sin dejarte llevar por sus cifras comerciales, para detectar el sesgo que un cribado automático puede introducir en la composición de una cohorte y para documentar cada decisión de forma que resista una inspección.
admisiones@academiaia.ai +34 967 79 32 85
Av Marqués del Turia 14 Valencia
Accede desde cualquier lugar sin desplazamientos. Concilia tu formación en IA clínica con tu trabajo en hospital, CRO o farma.
No necesitas saber programar. Aprendes a dirigir modelos de IA con instrucciones claras aplicadas a datos clínicos y protocolos.
Aprende Medidata Rave EDC, Unlearn digital twins y ChatGPT clínico: herramientas reales que farma y CROs usan hoy en sus ensayos.
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 ) 967 79 32 85
Competencia regulatoria, no solo técnica Saldrás sabiendo encajar el uso de IA en ICH E6(R3), en los principios conjuntos de EMA y FDA, en el AI Act y en el RGPD. Es lo que distingue a un profesional contratable en este sector de alguien que solo maneja herramientas.
Capacidad de validar, no solo de usar Aprenderás a diseñar la validación local de una herramienta con su muestra de referencia y sus métricas. Es la pregunta que te hará tu responsable de calidad y la que la mayoría de perfiles no sabe responder.
Trabajo reproducible y auditable Cada análisis del curso queda en un cuaderno reproducible, con sus datos, su código versionado y sus cifras recalculadas. Entregarás resultados que otra persona puede repetir obteniendo lo mismo.
Comunidad de profesionales Al formarte con Academia IA te integras en una red de profesionales en Skool que comparten casos aplicados, dudas regulatorias y oportunidades en farma, CRO y biotech.
La inteligencia artificial está entrando en todas las fases del ensayo clínico, y los reguladores han respondido fijando expectativas concretas sobre cómo debe usarse. El resultado es un sector que necesita profesionales con un pie en la metodología clínica y otro en el criterio técnico.
Un marco regulatorio que ya está en vigor
ICH E6(R3) introduce la calidad por diseño, la gestión de riesgos proporcional y la supervisión basada en la evidencia. Es tecnológicamente neutra, lo que significa que cualquier herramienta de IA debe cumplir los mismos requisitos que el resto del sistema del ensayo.
La validación es la nueva competencia escasa
Las agencias piden definir el contexto de uso de cada modelo y aportar evidencia proporcional a su riesgo. Los equipos que saben hacerlo pueden adoptar IA en estudios regulados; los que no, se quedan en el piloto.
Perfiles híbridos con demanda real
La industria busca profesionales que entiendan el protocolo y además sepan leer el rendimiento de un modelo, auditar un conjunto de datos y explicar sus límites ante un comité. Esa combinación sigue siendo escasa en el mercado en español.
El Proyecto Final consiste en diseñar, ejecutar y defender una solución de IA aplicada a un caso real de investigación clínica: el reclutamiento de un estudio, la calidad de datos de un ensayo, un análisis estadístico, una revisión de evidencia o la detección de una señal de seguridad. Partirás de una línea base medida y de unos criterios de éxito definidos.
Entregarás el plan de uso de IA con su contexto de uso, su evaluación de riesgo y su estrategia de validación; la documentación del tratamiento de datos; los materiales de ejecución con el código versionado y el registro de decisiones; el informe de resultados frente a la línea base con sus limitaciones; y la auditoría de trazabilidad del expediente. Lo defenderás ante un jurado investigador clínico que preguntará por la validación, el sesgo, el cumplimiento normativo y la viabilidad de implantarlo.
Aprovecha todos nuestros recursos en cualquiera de nuestras formaciones.
El Proyecto Final constituye la etapa culminante de la formación y representa la integración práctica de todas las competencias desarrolladas durante el curso. Consiste en el desarrollo completo de una solución de IA aplicada a un ensayo clínico real, desde la identificación del cuello de botella operativo o metodológico hasta la implementación funcional, aplicando las metodologías y herramientas regulatorias trabajadas en los módulos del programa.
El proyecto puede centrarse en cualquiera de las aplicaciones abordadas en el curso: diseño de una estrategia de reclutamiento digital basada en modelos predictivos, desarrollo de un brazo de control sintético con digital twins, configuración de edit checks automatizados en Medidata Rave EDC, construcción de un dashboard de Risk-Based Monitoring, o un flujo de generación de narrativas de safety con LLMs.
Deberás documentar el problema clínico identificado, la solución propuesta, los prompts y modelos utilizados, la trazabilidad regulatoria y los resultados esperados con métricas de impacto.
El trabajo debe presentarse con un nivel de calidad que permita utilizarlo como portfolio profesional ante CROs, sponsors o comités éticos, o implementarlo directamente en tu unidad de investigación. La documentación final demuestra tu capacidad para identificar oportunidades de aplicación de IA en investigación clínica, diseñar soluciones auditables y ejecutarlas de forma autónoma. Este proyecto tangible te diferenciará en procesos de selección dentro de farma, biotech y CROs de primer nivel.
No te quedes con ninguna duda y revisa todas nuestras preguntas frecuentes!
Academia IA
Sí. Es un curso avanzado dirigido a profesionales que ya trabajan en ensayos clínicos, gestión de datos o farmacovigilancia. No enseña metodología clínica desde cero.
No se programa desde cero, pero sí se lee y se adapta código en R o Python en los módulos de análisis y de señales. Es imprescindible para que el trabajo sea reproducible.
Esas plataformas se contratan por acuerdo corporativo y no ofrecen acceso individual. El curso enseña a interpretar sus salidas, evaluar al proveedor y validar el modelo, y la práctica se realiza con datos de historia clínica sintéticos, registros públicos de ensayos y bases abiertas de farmacovigilancia.
Solo si tu organización lo autoriza y con los datos debidamente seudonimizados. El módulo 2 cubre exactamente qué puede salir del entorno controlado y qué no.
