Del Dato al Impacto: casos reales de IA en salud

Del Dato al Impacto: casos reales de IA en salud

Un encuentro donde la innovación tecnológica se conecta con la práctica sanitaria. A través de ponencias de startups y empresas líderes, exploraremos cómo la inteligencia artificial revoluciona la atención sanitaria, desde el cuidado y tratamiento de los pacientes hasta la administración y el análisis de sus datos.

Un espacio para descubrir experiencias reales, aprender de quienes ya aplican estas soluciones y explorar juntos el futuro de la salud.

Fecha: 30 de octubre de 2025 a las 18:30

Lugar: Utopicus Paseo de la Habana - Oficinas & Salas de Eventos

¡Únete a esta jornada llena de aprendizaje e inspiración! ¡Te esperamos!

Info: En esta charla descubriremos cómo la IA puede convertirse en una capa estratégica que dota de agencia a los productos de salud digital, no solo como herramienta de análisis. Hablaremos de cómo los sistemas pueden anticiparse, adaptarse y actuar, apoyando decisiones de pacientes, clínicos y gestores de salud. Exploraremos casos reales de detección temprana, asistentes clínicos inteligentes y motivadores de adherencia basada en IA, y explicaremos cómo los modelos de razonamiento (deducción, inducción y abducción) impactan en la ética, la UX y la estrategia digital. Una mirada actualizada con los últimos avances en IA que ya están transformando el futuro de la salud.

Info: Vivimos una era en la que la salud mental constituye uno de los mayores retos sociales y económicos. Con los avances en neurociencia, computación e IA, se abre un nuevo paradigma: identificar de forma empírica los problemas psicoemocionales y ofrecer soluciones más eficaces y eficientes, acercando el bienestar tanto a las personas como a los profesionales sanitarios.

Info: La inteligencia artificial está abriendo nuevas posibilidades en la forma en que usamos los datos clínicos. Sin embargo, para que estas tecnologías funcionen de manera segura, escalable y útil, es fundamental contar con datos organizados bajo estándares comunes.
En esta presentación exploraremos cómo el modelo de datos común OMOP (Observational Medical Outcomes Partnership) permite construir entornos interoperables que facilitan el análisis, la investigación y el desarrollo de soluciones basadas en IA. Veremos cómo los modelos de inteligencia artificial pueden contribuir tanto a la estructuración de los datos clínicos como a su análisis, habilitando casos de uso relevantes en la industria de la salud.
A través de ejemplos concretos, discutiremos el valor de combinar estandarización e IA en el contexto de la salud digital, así como los desafíos que esta integración plantea en términos de calidad de datos, privacidad y validación clínica.

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