1. Fundamentos de IA y salud mental: Proporcionar una comprensión sólida de las tecnologías de IA, incluyendo el aprendizaje automático y las redes neuronales, y su aplicación en el campo de la salud comportamental.
2. Tendencias y Avances: Mantener a profesionales del ámbito de formación informados/as sobre las últimas investigaciones y desarrollos en la IA aplicada a la salud mental, preparando a los profesionales para un entorno en constante evolución.
3. Ética y Regulaciones: Sensibilizar sobre las consideraciones éticas y legales cruciales en el uso de IA, asegurando una práctica profesional responsable y conforme a las normativas vigentes.
4. Herramientas y Técnicas: Capacitar en el uso de herramientas diagnósticas basadas en IA, mejorando la precisión y eficiencia en la identificación y tratamiento de trastornos mentales.
5. Intervenciones Terapéuticas: Explorar las terapias digitales impulsadas por IA, como chatbots y terapeutas virtuales, y su eficacia en tratamientos complementarios..
6. Evaluación y Mejora Continua: Implementar métodos de evaluación rigurosos para medir la efectividad de las herramientas de IA y los programas de formación, promoviendo la mejora continua.

El programa combina módulos en línea, talleres presenciales y laboratorios prácticos, ofreciendo una experiencia de aprendizaje “learning by doing” flexible y adaptada a profesionales en activo. 

• Aprendizaje basado en problemas: Resolución de casos clínicos reales.
• Talleres prácticos: Uso de herramientas de IA en entornos simulados.
• Estudio de casos: Análisis de ejemplos de implementación exitosa de IA en salud mental.
• Mentoría: Acompañamiento personalizado por expertos en el campo.

Entre 8 a 12 semanas, un total de 80 horas teórico – prácticas con ejercicios, proporcionando acceso a herramientas de IA y estudios de caso para un aprendizaje práctico y contextualizado.

Competencias Clínicas

• Aplicación de IA en la práctica clínica:
  • Identificación de escenarios clínicos adecuados para la implementación de herramientas de IA.
  • Selección y uso de herramientas de IA de acuerdo a las necesidades del paciente.
  • Interpretación de los resultados proporcionados por las herramientas de IA.
• Evaluación de la eficacia de las intervenciones:
  • Diseño de protocolos de evaluación para medir el impacto de las intervenciones basadas en IA.
  • Análisis de datos cualitativos y cuantitativos para evaluar la efectividad de las herramientas.

Competencias Éticas

• Privacidad y seguridad de los datos:
  • Comprensión de las regulaciones de protección de datos y su aplicación en el contexto de la salud comportamental.
  • Implementación de medidas de seguridad para proteger la información de los pacientes.
• Sesgos algorítmicos:
  • Identificación y mitigación de sesgos presentes en los algoritmos de IA.
  • Evaluación de la equidad y la justicia en el uso de herramientas de IA.
• Responsabilidad profesional:
  • Toma de decisiones éticas en relación con el uso de IA en la práctica clínica.
  • Asesoramiento a pacientes sobre los beneficios y riesgos de las herramientas de IA.

Competencias Docentes

• Diseño de materiales de formación:
  • Creación de materiales de formación adaptados a diferentes niveles de conocimiento y necesidades de los profesionales.
  • Desarrollo de actividades prácticas y casos clínicos para facilitar el aprendizaje.
• Facilitación de talleres y cursos:
  • Diseño y ejecución de talleres y cursos sobre IA en salud comportamental.
  • Gestión de grupos de aprendizaje y resolución de dudas.
• Evaluación del aprendizaje:
  • Diseño y aplicación de instrumentos de evaluación para medir el aprendizaje de los participantes.

Competencias Transversales

• Comunicación efectiva:
  • Capacidad para comunicar de manera clara y concisa conceptos complejos relacionados con la IA a diferentes audiencias.
• Trabajo en equipo:
  • Colaboración con otros profesionales de la salud y de la tecnología.
  • Liderazgo y gestión de proyectos.
• Pensamiento crítico:
  • Evaluación de la evidencia científica y toma de decisiones informadas sobre la implementación de herramientas de IA.
  • Resolución de problemas complejos.