Duración
3 meses
Fecha de Inicio
14-08-2026
Modalidad
online
Dificultad
Avanzado
Precio
396 €
El Curso de Inteligencia Artificial para Investigación Clínica de Academia IA está diseñado para formar profesionales capaces de aplicar IA en ensayos clínicos, gestión de datos y optimización de protocolos. El programa aborda desde el reclutamiento de pacientes asistido por IA hasta el uso de digital twins y plataformas como Medidata Rave EDC para acelerar la investigación biomédica real.
Te enseñaremos técnicas aplicadas que utilizan los equipos de Clinical Operations y Data Management: diseño adaptativo de estudios, brazos de control sintéticos con Unlearn.ai, detección temprana de señales de seguridad, automatización de edit checks en EDC, análisis predictivo de endpoints y cumplimiento con la directriz ICH E6 (R3).
El curso incluye un Proyecto Final donde aplicarás estas competencias críticas a un caso real de investigación clínica, consolidando un perfil altamente demandado en el sector biomédico actual.
El Curso de Inteligencia Artificial para Investigación Clínica responde a la transformación acelerada del sector biomédico, donde la IA aplicada a ensayos clínicos permite reducir los timelines entre un 30% y un 50%, además de optimizar radicalmente el reclutamiento de pacientes. Hoy en día, los sponsors y las CRO buscan perfiles capaces de integrar modelos predictivos y digital twins en el diseño estratégico de estudios.
El propósito de la formación es capacitarte para intervenir en todas las fases del ciclo de un ensayo clínico utilizando la IA de manera rigurosa. Aprenderás a diseñar estrategias de reclutamiento basadas en datos reales de pacientes (Real World Data), modelar brazos de control sintéticos, automatizar la limpieza y monitorización de datos, detectar valores anómalos con algoritmos no supervisados y construir paneles analíticos que soporten decisiones regulatorias con trazabilidad completa.
La formación profundiza en el manejo de herramientas punteras como Medidata Clinical Data Studio, Rave EDC, Unlearn digital twins, y flujos avanzados con ChatGPT para la optimización de protocolos y narrativas médicas, culminando con un Proyecto Final donde diseñarás una solución de IA de extremo a extremo para un ensayo clínico real.
El Curso de Inteligencia Artificial para Investigación Clínica te capacita para trabajar en CROs, departamentos de Clinical Operations de la industria farmacéutica, hospitales con unidades de investigación y biotech startups. Podrás ejercer como Clinical Data Manager con IA, especialista en reclutamiento digital de pacientes, AI Clinical Research Associate (CRA) o consultor en transformación digital de ensayos clínicos.
La formación te prepara para ejecutar tareas críticas del sector: diseñar protocolos adaptativos optimizados con IA, aplicar brazos de control sintéticos para reducir el tamaño muestral, automatizar procesos de query management en EDC, generar narrativas de seguridad asistidas por LLMs, construir dashboards de Risk-Based Quality Management (RBQM), y auditar la calidad de datos clínicos con algoritmos de detección de anomalías plenamente alineados con la directriz ICH E6 (R3).
También adquirirás competencias clave para liderar la adopción de una IA clínicamente fluida en tu organización, evaluar proveedores tecnológicos con criterio, interpretar outputs de digital twins frente a comités regulatorios y proponer mejoras de eficiencia operativa medibles en el cronograma y el presupuesto de cualquier estudio clínico.
admisiones@academiaia.ai +34 603 10 53 37
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 ) 603 10 53 37
Completar el Curso de Inteligencia Artificial para Investigación Clínica te posiciona en un sector biomédico que demanda profesionales capaces de modernizar ensayos clínicos con IA. Las farmacéuticas y CROs priorizan perfiles híbridos que dominen tanto la metodología GCP como las nuevas herramientas de inteligencia artificial aplicadas a datos de pacientes.
Aceleración medible de los timelines de estudio: Aprenderás a aplicar IA para acortar las fases de reclutamiento, limpieza de datos y database lock. Dominarás técnicas que la industria ya utiliza para reducir entre un 30% y un 50% la duración de los ensayos, generando un impacto directo en el coste total del desarrollo del fármaco y en la rapidez de acceso al paciente.
Diferenciación profesional en Clinical Operations: El dominio de la IA aplicada a la investigación clínica te distingue en los procesos de selección en CROs y big pharma. Los sponsors buscan específicamente profesionales que sepan integrar digital twins, Medidata AI y flujos predictivos sin depender de equipos de data science externos, aportando un valor estratégico desde el primer día.
Capacidad para liderar proyectos de innovación regulatoria: Desarrollarás competencias para proponer metodologías alineadas con la directriz ICH E6 (R3), el Quality by Design y el Risk-Based Monitoring.
Acceso a una comunidad de profesionales en IA: Al formarte con Academia IA te integras en una red de profesionales que comparten casos de uso reales, oportunidades en farma y biotech, y proyectos aplicados al sector clínico, ampliando tu networking en un área de altísima especialización y demanda creciente.
La inteligencia artificial está redefiniendo la forma en que se diseñan y ejecutan los ensayos clínicos en todo el mundo. Según análisis recientes, la IA puede incrementar las tasas de reclutamiento hasta un 65% y habilitar una monitorización de seguridad en tiempo real con sensibilidades superiores al 90%. La entrada en vigor de la directriz ICH E6 (R3) consolida la necesidad de profesionales preparados para este nuevo paradigma.
Transformación regulatoria del sector clínico: La guía ICH E6 (R3) exige Quality by Design (Calidad por Diseño), gestión de riesgos proporcional y una supervisión basada en la evidencia. Los equipos que no incorporen herramientas de IA quedarán rezagados frente a competidores que ya automatizan edit checks, detectan inconsistencias mediante modelos predictivos y gestionan la calidad de los datos en tiempo real a través de plataformas avanzadas como Medidata Clinical Data Studio.
Demanda creciente de perfiles híbridos en farma: La industria ya no separa de forma estricta a los perfiles clínicos de los analistas: hoy busca profesionales capaces de interpretar resultados de digital twins, optimizar protocolos con LLMs y dialogar con los reguladores sobre evidencia sintética. Saber aplicar la IA en la investigación clínica se está convirtiendo en una competencia tan básica como dominar las GCP (Good Clinical Practice) o la bioestadística descriptiva.
Ventana de oportunidad para liderar la innovación biomédica: Formarte hoy en IA aplicada a ensayos clínicos te sitúa por delante de la mayoría de los profesionales del sector, que aún están iniciando su curva de adopción. Esta ventana de especialización no durará para siempre: cuanto antes domines estas herramientas, mayor será tu impacto en una industria donde cada mes de adelanto en el database lock salva vidas.
El plan de estudios del Curso de Inteligencia Artificial para Investigación Clínica sigue una estructura progresiva alineada con el ciclo completo de un ensayo clínico: desde el diseño del protocolo hasta el database lock y la sumisión regulatoria. Esta lógica permite aplicar cada técnica de IA en su fase natural dentro del flujo de trabajo real de un equipo clínico.
La formación arranca con los fundamentos de IA aplicada a datos biomédicos y la normativa ICH E6 (R3). Se abordan la optimización de los criterios de inclusión/exclusión con modelos predictivos, el reclutamiento digital de pacientes basado en la historia clínica electrónica y el uso de prompting clínico con ChatGPT para redactar documentos regulatorios, sinopsis de protocolo y narrativas de safety.
Los contenidos avanzados abordan los digital twins de Unlearn.ai, los brazos de control sintéticos, la automatización de edit checks y el query management en Medidata Rave EDC, la detección de anomalías mediante algoritmos no supervisados y la construcción de paneles de Risk-Based Monitoring. El curso culmina con un Proyecto Final en el que diseñarás una solución completa de IA aplicada a un ensayo clínico real con un impacto medible.
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
No, no necesitas ningún conocimiento de programación. El Curso de Inteligencia Artificial para Investigación Clínica de Academia IA está diseñado para profesionales clínicos, data managers, CRAs, farmacéuticos y bioestadísticos sin un perfil técnico avanzado.La filosofía del curso es que la IA trabaje por ti: aprenderás a dirigir modelos con instrucciones precisas aplicadas a datos de pacientes, protocolos y documentación regulatoria. Incluso cuando trabajemos con análisis predictivo o digital twins, no escribirás código manualmente, sino que aprenderás a solicitar, interpretar y validar outputs clínicamente relevantes.Tenemos alumnos procedentes de investigación hospitalaria y CROs que nunca habían utilizado IA y hoy integran estas herramientas en sus estudios con total autonomía.
El curso cubre en profundidad ChatGPT aplicado a la redacción clínica y regulatoria, Unlearn.ai para generar digital twins y brazos de control sintéticos, y el ecosistema Medidata Rave EDC junto con Medidata Clinical Data Studio para una gestión de datos asistida por IA.Aprenderás a diseñar edit checks automatizados, configurar dashboards de Risk-Based Monitoring y aplicar modelos predictivos al reclutamiento de pacientes. También trabajaremos prompting clínico avanzado para narrativas de safety, sinopsis de protocolo y documentación técnica plenamente alineada con la directriz ICH E6 (R3).El enfoque es siempre práctico: dominarás cada herramienta mediante casos reales de ensayos clínicos, asegurando que adquieras competencias directamente aplicables a tu entorno profesional inmediato.
Absolutamente sí, y ese es precisamente el objetivo del curso. La IA aplicada a la investigación clínica es una competencia transversal que aporta valor en cualquier entorno investigador: hospitales con unidades de ensayos, CROs de todos los tamaños, farmacéuticas, biotechs, consorcios académicos y sites independientes.Durante el curso trabajarás con ejemplos adaptados a distintos escenarios clínicos y en el Proyecto Final desarrollarás una solución específica para tu contexto real.Muchos alumnos implementan lo aprendido en sus estudios desde la primera semana, optimizando tareas de data management, reclutamiento o redacción regulatoria sin necesidad de grandes inversiones tecnológicas ni de contar con equipos de data science dedicados.
La diferencia principal está en la especialización, profundidad regulatoria y casos reales del sector biomédico. Mientras los cursos genéricos enseñan IA sin contexto clínico, el Curso de Inteligencia Artificial para Investigación Clínica de Academia IA está enfocado exclusivamente en ensayos clínicos reales, digital twins, plataformas EDC y el cumplimiento estricto de la directriz ICH E6 (R3).El contenido está desarrollado por profesionales en activo que trabajan con IA aplicada a farma y se actualiza constantemente con las últimas funcionalidades de herramientas como Medidata, Unlearn y los nuevos modelos clínicos.Además, cuentas con acceso a una comunidad activa de profesionales en Skool donde podrás resolver dudas, compartir proyectos y seguir aprendiendo en red. No es un curso genérico de IA: es un ecosistema de aprendizaje continuo orientado 100% a la investigación clínica.
