Duración
1 meses
Fecha de Inicio
31-10-2026
Modalidad
online
Dificultad
Avanzado
Precio
405 €
El curso de Curso de Inteligencia Artificial en Radiología e Imagen Médica de Academia IA es un programa intensivo de 4 semanas que forma a profesionales del sector salud en la selección, configuración y evaluación de las plataformas de IA que están transformando los servicios de radiología a nivel mundial. El programa cubre el ecosistema completo: desde plataformas de triaje inteligente (Aidoc, Viz.ai, Rapid AI), pasando por detección multi-condición (Annalise.ai, Lunit Insight), reconstrucción de imagen (Subtle Medical, GE AIR Recon), reporting con IA generativa (RadAI, PaxeraHealth), hasta frameworks open source (MONAI, NiftyNet). 40 vídeos tutoriales de 8-10 minutos cada uno, con demostraciones en sandbox y entregables prácticos semanales. El curso culmina con un Proyecto Final donde el participante diseña un plan completo de implementación de IA radiológica para un servicio real o simulado.
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.
Al finalizar el curso serás capaz de seleccionar, configurar y evaluar plataformas de IA radiológica con criterio técnico y operativo. Dominarás las interfaces de las 11 plataformas principales del mercado, comprenderás sus métricas de rendimiento y sabrás integrarlas en el flujo de trabajo PACS/RIS existente.
También adquirirás competencias en frameworks open source (MONAI, NiftyNet) para investigación, en reporting asistido con IA generativa controlando alucinaciones, y en planificación de implementaciones con análisis DAFO, cálculo de ROI y cumplimiento normativo.
admisiones@academiaia.ai +34 967 79 32 85
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 ) 967 79 32 85
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.
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.
