Formación práctica online · primera edición

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

MD, PhD · Urólogo-oncólogo y profesor clínico

Jesús López

IA aplicada, datos y docencia

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.

Un caso del curso en menos de un minuto

Aplicación inmediata

Todo lo que necesita tu manuscrito, construido en dos sesiones.

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.

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.

A quién va dirigido

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.

01

Clínicos

Médicos asistenciales y residentes que quieren convertir preguntas clínicas en trabajos estructurados y revisables.

02

Investigadores clínicos y biomédicos

Personas que revisan literatura, diseñan estudios, construyen registros o preparan datos para analizarlos y publicarlos.

03

Estudiantes de posgrado y doctorandos

Estudiantes de máster, doctorandos y académicos en etapas iniciales que desarrollan tesis, manuscritos o proyectos de investigación.

Casos de investigación y práctica clínica

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.

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.

Programa del curso

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.

Vídeo paso a paso Explicación + vídeo Práctica + vídeo Explicación Práctica
01

Configuración de Claude Code

Instala y configura Claude Code para desarrollo asistido por IA

  1. 1.1 Instalación de Claude Code 5 min
  2. 1.2 Autenticación 5 min
  3. 1.3 Primeros Pasos 5 min
02

Configuración de VS Code

Instala y configura Visual Studio Code para desarrollo asistido por IA

  1. 2.1 Instalación de VS Code 5 min
  2. 2.2 Crear carpetas y archivos en VS Code 5 min
  3. 2.3 Instalación de uv 5 min

Una colaboración probada con datos médicos reales

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.

Equipo docente

José Daniel Subiela

José Daniel Subiela

MD, PhD · Urólogo-oncólogo y profesor clínico

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.

Primera edición

Formato pensado para practicar.

Formato
Dos sesiones online en directo · 6 h en total
Sesiones en directo
Vie 13 nov (17:00–20:00h) y sáb 14 nov (10:30–13:30h), 2026
Onboarding
Vídeos de instalación paso a paso, disponibles el 6 de noviembre
Office hours
1 hora al día para resolver setup y dudas, del 9 al 13 de noviembre
Grabaciones
Todas las sesiones grabadas e incluidas
Grupo
Máximo 15 participantes
Reserva
Depósito de 50 €, reembolsable hasta el 30 de octubre; los 350 € restantes antes de esa fecha (400 € en total)
Certificado
Certificado de aprovechamiento de datons. Es un curso privado: no otorga créditos de formación continuada
Becas
Algunas plazas becadas para residentes; escríbenos a hello@datons.com antes de reservar
Precio
400 €
Reserva
50 € Reembolsable y descontada del precio final

Inscripción

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.

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