Uso correcto de inteligencia artificial en economía de la salud y evaluación de tecnologías sanitarias
Taller magistral aplicado para equipos de evaluación de tecnologías sanitarias en Ecuador.
Avalado por Universidad San Francisco de Quito USFQ
Acceso a la plataforma
El problema
¿Por qué este taller es necesario?
Un problema concreto identificado en los equipos de evaluación de tecnologías sanitarias requiere acción inmediata.
Uso inadecuado de IA generalista
Modelos generativos generales producen textos fluidos pero metodológicamente débiles, con afirmaciones no verificadas y síntesis incompletas.
Reprocesos y pérdida de eficiencia
El uso no supervisado genera ciclos de revisión innecesarios, aumentando costos y retrasando entregas críticas.
Erosión del rigor técnico
La delegación improcedente del análisis experto a herramientas no especializadas compromete la calidad de las evaluaciones.
Lentitud en trámites aprobatorios
Los procesos de aprobación se ralentizan cuando los análisis carecen de la profundidad y trazabilidad requeridas.
Propósito
Enfoque del taller
Fortalecer el uso crítico, responsable y técnicamente útil de la inteligencia artificial en los procesos de economía de la salud y ETES.
Gobernanza institucional
Protocolos claros para la incorporación de IA en flujos de evaluación.
Trazabilidad
Cada intervención de IA debe ser rastreable, documentable y auditable.
Validación humana
El juicio experto no se delega: la IA apoya, no reemplaza.
Adopción responsable
De herramientas generalistas a arquitecturas especializadas con método.
Estructura temática
Núcleo común del taller
Ambas versiones de la agenda comparten estos ejes temáticos fundamentales.
IA en salud
Panorama del uso de inteligencia artificial en el ámbito de la salud.
ETES en América Latina
Rol estratégico de la economía de la salud y la evaluación de tecnologías sanitarias en la región.
Riesgos del uso inadecuado
Peligros del uso indiscriminado de modelos generativos generales en procesos evaluativos.
Uso correcto de IA
La IA como herramienta de soporte en análisis técnico, con límites claros.
IA generalista vs. especializada
Diferencia entre modelos generativos generales y agentes especializados como PegaXus.
Conclusiones y lineamientos
Recomendaciones prácticas y lineamientos institucionales para la adopción de IA.
Agendas diferenciales
Programa del taller
Dos versiones de agenda con enfoques complementarios. Seleccione la versión para explorar su estructura.
Énfasis inicial en IA en salud → cierre en uso correcto de IA en ETES
Bienvenida y contextualización del problema identificado en los procesos de evaluación
Uso de la inteligencia artificial en el ámbito de la salud: oportunidades, límites y riesgos
Preguntas y conversación guiada
Importancia de los conceptos de economía de la salud y evaluaciones de tecnologías en LATAM
Prof. Dr. Diego Rosselli Cock
Preguntas y conversación guiada
Pausa
Economía de la salud, evaluación de tecnologías sanitarias y uso correcto de la IA
Preguntas y conversación guiada
Conclusiones, recomendaciones y lineamientos prácticos
Espacio final de integración con asistentes
Instructores
Equipo docente
Luis Eduardo Pino V.
Fundador y CEO OxLER
- Médico Internista
- Hematólogo y Oncólogo
- MSc Biología Molecular
- MBA en Salud
- MSc en IA/ML
- Profesor Ingeniería Uniandes
- Fundador Alpocrates
Diego Rosselli Cock
Editor, Acta Neurológica Colombiana
- Médico Neurólogo
- Maestría en educación — Harvard
- Maestría en políticas de salud — London School of Economics
- Ex-profesor de Economía de la Salud y Epidemiología Clínica — Universidad Javeriana
- Editor Revista Indexada Acta Neurológica Colombiana
Tecnología
PegaXus — HEOR Agent
Agente de IA especializado en Health Economics and Outcomes Research, desarrollado por OxLER.
Más que un modelo generativo generalista, PegaXus representa una lógica de IA especializada: una herramienta diseñada para organizar, estructurar y asistir el análisis de evidencia clínica, económica y de resultados, dentro de un marco más controlado, trazable y útil para la toma de decisiones.
Diseñado específicamente para análisis en economía de la salud
Cada paso documentado y auditable
Organiza y estructura el análisis de resultados
Arquitectura especializada con límites claros
Contenidos
Módulos del taller
Cada módulo contiene las presentaciones y materiales visuales correspondientes. Haz clic para explorar.
Resultados de aprendizaje
Competencias esperadas
Al finalizar el taller, los participantes serán capaces de:
Comprender el papel adecuado de la IA
Dentro de los procesos técnico-evaluativos en salud.
Identificar errores frecuentes de uso
Y sus impactos sobre calidad y oportunidad de los análisis.
Aplicar criterios de gobernanza
Criterios básicos de gobernanza y validación humana obligatoria.
Valorar arquitecturas especializadas
Frente a herramientas generalistas, comprender la ventaja de agentes especializados.
"En evaluación de tecnologías sanitarias, la inteligencia artificial no reemplaza el juicio experto. Su valor real aparece cuando se integra con método, límites claros, trazabilidad y responsabilidad técnica."
Mensaje del taller