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.
Formación práctica online · primera edición
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 €
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.
Aplicación inmediata
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.
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.
Construye una hoja recolectora, armoniza fuentes y obtén la tabla de características basales —con las pruebas estadísticas adecuadas— lista para pegar en el manuscrito.
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
No necesitas programar: necesitas una pregunta, criterio sobre tu área y voluntad de trabajar con un método verificable.
Médicos asistenciales y residentes que quieren convertir preguntas clínicas en trabajos estructurados y revisables.
Personas que revisan literatura, diseñan estudios, construyen registros o preparan datos para analizarlos y publicarlos.
Estudiantes de máster, doctorandos y académicos en etapas iniciales que desarrollan tesis, manuscritos o proyectos de investigación.
Casos de investigación y práctica clínica
Cuatro demostraciones del tipo de trabajo que los participantes más aplicados podrán construir al terminar, basadas en la práctica clínica e investigadora de José.
José plantea la pregunta clínica, Jesús construye el flujo con IA y ambos revisan qué puede concluir el sistema y qué no.
Metaanálisis en red
Tres regímenes relevantes no cuentan con un único ensayo directo que responda cómo se comparan en eficacia y seguridad.
Programa del curso
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.
Instala y configura Claude Code para desarrollo asistido por IA
Instala y configura Visual Studio Code para desarrollo asistido por IA
Una colaboración probada con datos médicos reales
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

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.

IA aplicada, datos y docencia
Fundador de datons e instructor en LinkedIn Learning. Años convirtiendo datos médicos en análisis, herramientas y modelos reproducibles.
Primera edición
Inscripción
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.