Construye las figuras que necesita tu manuscrito
Configura un entorno de trabajo con IA, define límites seguros y genera los gráficos y pósteres que espera una revista o un congreso —reproducibles, no puntuales.
IA para investigación médica: de la pregunta al manuscrito terminado
No es otro curso de prompts: la misma IA da resultados muy distintos según cómo trabajes con ella. Aprenderás a usarla como lo hace un investigador que publica —dentro de un entorno de trabajo real, sin necesidad de programar— para convertir una pregunta clínica en un manuscrito o capítulo de tesis terminado, estadística incluida.
José Daniel Subiela
Jesús López
400 € · reserva reembolsable de 50 €
Reservar por 50 €
400 € en total; reservas con 50 €, reembolsables hasta el 30 de octubre · Vie 13 (17:00–20:00h) y sáb 14 de noviembre (10:30–13:30h) · 15 plazas.
Todo lo que necesita tu manuscrito, construido en dos sesiones.
Escribe una discusión defendible
Pasa de un manuscrito fuente a una lectura crítica trazable, una matriz de evidencia y una síntesis que puedas citar directamente en tu propio manuscrito.
Elabora la tabla descriptiva que necesita tu manuscrito
Construye una hoja recolectora, armoniza fuentes y obtén la tabla de características basales —con las pruebas estadísticas adecuadas— lista para pegar en el manuscrito.
Escribe conclusiones que puedas defender
Recorre análisis de supervivencia y curvas de aprendizaje quirúrgico, con criterios explícitos de validación, sesgo e interpretación —la estadística que sostiene tu discusión.
Para quienes convierten preguntas médicas en conocimiento.
No necesitas programar: necesitas una pregunta, criterio sobre tu área y voluntad de trabajar con un método verificable.
Clínicos
Médicos asistenciales y residentes que quieren convertir preguntas clínicas en trabajos estructurados y revisables.
Investigadores clínicos y biomédicos
Personas que revisan literatura, diseñan estudios, construyen registros o preparan datos para analizarlos y publicarlos.
Estudiantes de posgrado y doctorandos
Estudiantes de máster, doctorandos y académicos en etapas iniciales que desarrollan tesis, manuscritos o proyectos de investigación.
Explora cuatro ejemplos reales de lo que aprenderás a construir.
Cuatro demostraciones del tipo de trabajo que los participantes más aplicados podrán construir al terminar, basadas en la práctica clínica e investigadora de José.
Demostración principal
De un manuscrito fuente a una matriz de evidencia revisable
José plantea la pregunta clínica, Jesús construye el flujo con IA y ambos revisan qué puede concluir el sistema y qué no.
Vídeo en preparación01:24
clinical-review.logTRACE · ON
01 · PreguntaPICO estructurada
02 · Extracción12 variables
03 · Revisión3 alertas
PoblaciónMIBC · cT2–T4a
DesenlaceSupervivencia global
LimitaciónSesgo de selección
Validación humana antes de aceptar conclusiones
Metaanálisis en red
Comparar tratamientos perioperatorios en cáncer de vejiga músculo-invasivo
Tres regímenes relevantes no cuentan con un único ensayo directo que responda cómo se comparan en eficacia y seguridad.
- Entregable
- Comparaciones indirectas interactivas, ranking de tratamientos, seguridad y tabla de ensayos.
- Validación
- El artefacto separa eficacia, seguridad y limitaciones de la evidencia indirecta.
Dos sesiones en directo, un flujo de trabajo listo para publicar.
Dos sesiones de 3 horas (vie 13 y sáb 14 nov), cada una con explicación, práctica guiada y un entregable reutilizable. Cada bloque termina con una pieza de tu manuscrito: una tabla, un conjunto de figuras o una síntesis.
Onboarding grabado desde el 6 nov y office hours diarias (9–13 nov) para resolver setup y dudas. Todas las sesiones quedan grabadas para los participantes.
01
Configuración de Claude Code
Instala y configura Claude Code para desarrollo asistido por IA
- Instalación de Claude Code
- Autenticación
- Primeros Pasos
02
Configuración de VS Code
Instala y configura Visual Studio Code para desarrollo asistido por IA
- Instalación de VS Code
- Crear carpetas y archivos en VS Code
- Instalación de uv
Años construyendo juntos modelos de ML médico, ahora acelerados con IA.
José y Jesús ya validaban modelos con datos clínicos antes de la IA actual. El curso convierte esa experiencia en un método aplicable sin perder trazabilidad ni criterio clínico.
José Daniel Subiela
Urólogo-oncólogo y cirujano de trasplante renal en el Hospital Universitario Ramón y Cajal, y profesor clínico en la Universidad de Alcalá. Su investigación combina datos clínicos reales, bioestadística e inteligencia artificial, incluidos modelos de supervivencia, XGBoost e inferencia causal.
Jesús López
Fundador de datons e instructor en LinkedIn Learning. Años convirtiendo datos médicos en análisis, herramientas y modelos reproducibles.
Formato pensado para practicar.
- Dos sesiones online en directo · 6 h en total
- Vie 13 nov (17:00–20:00h) y sáb 14 nov (10:30–13:30h), 2026
- Vídeos de instalación paso a paso, disponibles el 6 de noviembre
- 1 hora al día para resolver setup y dudas, del 9 al 13 de noviembre
- Todas las sesiones grabadas e incluidas
- Máximo 15 participantes
- Depósito de 50 €, reembolsable hasta el 30 de octubre; los 350 € restantes antes de esa fecha (400 € en total)
- Certificado de aprovechamiento de datons. Es un curso privado: no otorga créditos de formación continuada
- Algunas plazas becadas para residentes; escríbenos a hello@datons.com antes de reservar
- 400 €
- 50 € Reembolsable y descontada del precio final
Reserva tu plaza
Reserva con un depósito de 50 €, reembolsable hasta el 30 de octubre y descontado de los 400 €; los 350 € restantes se abonan antes de esa fecha para mantener tu plaza. Trabajamos solo con datos sintéticos o derivados de publicaciones, nunca con datos reales de pacientes.