Curso Inteligencia Artificial Aplicada

La inteligencia artificial (IA) ha superado la fase exclusivamente exploratoria y se está integrando progresivamente en la práctica clínica y en el desarrollo de dispositivos médicos. Este contexto exige que los físicos médicos dispongan de formación específica no solo para comprender los fundamentos de la IA, sino para desarrollar, validar y evaluar algoritmos aplicados a casos de uso propios de la física médica, garantizando su calidad, seguridad y trazabilidad. 

Tras el curso básico de IA de la SEFM, orientado a proporcionar una visión general de la IA y sus principales aplicaciones, se identifica la necesidad de un curso con un enfoque claramente aplicado, centrado en dotar a los profesionales de competencias prácticas para el diseño, implementación y validación de soluciones de IA en tareas específicas del rol del físico médico, tanto en el ámbito clínico como en investigación. 

A QUIÉN VA DIRIGIDO

Facultativos especialistas en radiofísica hospitalaria, profesionales del campo de la física médica y residentes y demás profesionales del ámbito. 

Para inscribirse a este curso, es recomendable haber cursado alguna de las dos ediciones del curso de IA básico de la SEFM o tener conocimientos básicos en el uso de la IA.

DIRECTOR DEL CURSO

Oliver Díaz Montesdeoca. Profesor en informática de la Universidad de Barcelona.  

OBJETIVO DEL CURSO

El objetivo de este curso es capacitar a los participantes en el desarrollo, implementación y validación de algoritmos de IA aplicados a casos de uso propios de la física médica, tales como reconstrucción y síntesis de imagen, segmentación automática, planificación y predicción de tratamiento, y control de calidad de imagen médica. 

Al finalizar el curso, el alumnado será capaz de analizar conjuntos de datos de imagen médica, implementar y adaptar algoritmos de IA en entornos reproducibles, evaluar su rendimiento y robustez, y realizar una valoración crítica de su aplicabilidad clínica, de acuerdo con los requisitos de calidad, seguridad y trazabilidad exigidos en el ámbito sanitario. 

METODOLOGÍA

El curso está dividido en 5 módulos temáticos. Cada módulo cuenta con un conjunto de videos pregrabados y una sesión síncrona, en directo con el profesorado de la unidad, para resolver dudas, realizar preguntas y fomentar un debate sobre la temática en cuestión.  

Todos los módulos tendrán tareas prácticas (programación) a realizar por parte del alumnado participante, algunas de la cuales serán entregables. Se realizarán sesiones en directo cuyas fechas se publicarán más adelante. 

Todas las sesiones se realizarán a través de la plataforma Zoom y los enlaces estarán disponibles en el Aula Virtual. La grabación de las sesiones estará disponible a las 48 horas del directo para que pueden volver a ser vistas. 

INSCRIPCIÓN

Plazas limitadas a 60 personas.

Para las inscripciones recibidas hasta el próximo 31 de marzo, tendrán prioridad aquellos alumnos que hayan cursado algunos de los cursos de IA básico de la SEFM. A partir del 1 de abril, las inscripciones se gestionarán por orden de llegada y hasta fin de disponibilidad.

EVALUACIÓN

Los participantes serán evaluados a través de un examen final tipo test, con 4 opciones de respuesta y además deberán entregar las prácticas indicadas por el profesorado. Deberán obtener al menos el 80% de la puntuación total de la prueba test para superar el curso y obtener el certificado. Además, será de obligado cumplimiento rellenar la encuesta de satisfacción al final del curso. 

CREDITOS

Solicitados Créditos de Formación Continuada para Profesionales Sanitarios a nivel nacional (EVES) y a nivel europeo (EBAMP). 

A la finalización del curso se enviará un certificado de asistencia. Sin embargo, los certificados de créditos, debido al tiempo de evaluación de los mismos, se enviará unos 9 meses después. Lamentamos las molestias, ajenas a la organización. 

Información

Del 20 de abril al 1 de junio de 2026.
La duración del curso es de 20 horas lectivas (16 horas de trabajo individual y visualización de videos + 4 horas online síncrona).
Aula Virtual SEFM →
CUOTAS INSCRIPCIÓN
Socios 240 €
Joven Socio 125 €
Técnico Socio 215 €
No Socios 375 €
Joven no Socio 220 €
Técnico no Socio 310 €
La cuota de inscripción incluye el acceso a toda la documentación, asistencia a las sesiones online, realizar las actividades de evaluación y los certificados de asistencia y de créditos.

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Programa

MÓDULO 1 | Fundamentos de programación, datos y preprocesado
Sesión síncrona: Miércoles 22 de abril de 17:00 a 18:00 h

Oliver Díaz y Simone Balocco. U. Barcelona

  • Jupyter Notebook y Google Colab.
  • Python científico para imagen médica (NumPy, SciPy, pandas).
  • Librerías de imagen médica (SimpleITK, nibabel, pydicom, MONAI).
  • Preprocesado (normalización, resampling, reducción de ruido, conversión DICOM–NIfTI).
  • Aumento de datos (Básico (flip, rotación, elastic); Avanzado (MedGAN, Medigan, torchio).
  • Extracción de características (Radiómica con PyRadiomics).
  • Ejemplo completo reproducible.
MÓDULO 2 | Síntesis, reconstrucción de imagen y manejo del movimiento
Sesión síncrona: Martes 28 de abril de 17:00 a 18:00 h

Ana María Barragan Montero. U. C. Louvain

  • Teoría (Reconstrucción convencional vs IA, artefactos de movimiento y corrección basada en IA).
  • Código (Denoising, super-resolution, image-to-image).
MÓDULO 3 | Segmentación automática
Sesión síncrona: Miércoles 6 de mayo de 17:00 a 18:00 h

Mercedes Riveira. Radformation

  • TEORÍA (SEGMENTACIÓN SUPERVISADA, MÉTRICAS (DICE, HD,…)).
  • CÓDIGO (INFERENCIA CON MODELO PRE-ENTRENADO (NNU-NET, MONAI; EVALUACIÓN CUANTITATIVA Y VISUAL).
MÓDULO 4 | Soporte a la planificación en radioterápia
Sesión síncrona: Miércoles 13 de mayo de 17:00 a 18:00 h

Pedro Gallego. H. Sant Pau

  • Teoría (Predicción de dosis y DVH; modelos imagen-a-imagen y tabulares; overfitting, generalización y domain shift en radioterapia).
  • Código (predicción de métricas DVH y mapas de dosis mediante modelos de machine learning y deep learning).
MÓDULO 5 | Control de calidad en imagen médica
Sesión síncrona: Miércoles 20 de mayo de 17:00 a 18:00 h

Tristán Suárez. H. Negrín

  • Teoría básica (Fundamentos de QA, métricas, IA en QA (detección de artefacto, evaluación automática).
  • Cálculo automático de métricas de calidad de imagen (SNR, CNR, homogeneidad).


Información [PDF] →