De la idea al paper: IAG aplicada a la investigación en salud
Hora de Argentina
Online
Programa Académico
Centro de Implementación e Innovación en Políticas de Salud · IECS
8
módulos
8
semanas
32
horas académicas
Presentación
Publicar en ciencia es uno de los desafíos más exigentes del trabajo académico. No porque falten ideas o datos, sino porque el camino entre ambos y un manuscrito publicado está lleno de cuellos de botella: formular bien la pregunta, encontrar y organizar la bibliografía, escribir con claridad, visualizar resultados, resistir la revisión de pares.
Este curso propone recorrer ese camino completo — de la idea al paper — usando herramientas de inteligencia artificial generativa (IAG) como aliadas estratégicas en cada etapa. No como un atajo para evitar el trabajo intelectual, sino como amplificadores de capacidad para quienes ya tienen algo para decir y quieren decirlo bien.
Dirigido a profesionales e investigadores en salud, el curso combina fundamentos conceptuales sobre el proceso científico con aplicaciones prácticas de ChatGPT, Claude, Gemini, NotebookLM y Perplexity. Cada módulo avanza sobre una etapa real del ciclo de investigación y culmina en la producción de una revisión narrativa completa, desde la pregunta hasta la revisión entre pares.
Objetivos
Al finalizar la cursada las/los participantes serán capaces de:
- Comprender el ciclo completo de una investigación científica, de la pregunta al manuscrito publicado.
- Identificar en qué etapas del proceso la IAG puede aportar mayor valor y en cuáles requiere mayor supervisión crítica.
- Explorar el uso de LLM (ChatGPT, Gemini, Claude, NotebookLM, Perplexity) para búsqueda, análisis, redacción y visualización científica.
- Problematizar sobre los resultados de la IAG, verificando fuentes y cuestionando sesgos o alucinaciones del modelo.
- Producir una revisión narrativa completa, desde la formulación de la pregunta hasta la revisión entre pares.
Destinatarios
Profesionales, investigadores y equipos técnicos de diversas disciplinas de la salud que quieran incorporar inteligencia artificial en su trabajo para hacerlo de manera segura, eficiente y orientada en resultados.
Contenidos
Mitos, verdades y limitaciones de los LLM
Cómo funciona un modelo de lenguaje (sin tecnicismos)
Marco ético: autoría, responsabilidad y transparencia en el uso de IAG
Las etapas del proceso científico como mapa de trabajo
Cuellos de botella más frecuentes en investigadores en salud
IA Generativa: introducción práctica a ChatGPT y prompting para investigación
Estructuras para definir preguntas: PICO, PEO, SPIDER
De la inquietud clínica a la pregunta investigable
Inteligencia Artificial: ChatGPT para refinar y testear preguntas
Estrategia de búsqueda: operadores, bases de datos, gestores
Límites del buscador vs. límites del investigador
Inteligencia Artificial: Perplexity para exploración y síntesis inicial
Estructuras clásicas de revisiones narrativas y sistemáticas
Cómo leer un paper con ayuda de IA sin perder criterio
Inteligencia Artificial: NotebookLM para análisis de corpus bibliográfico
Estructura IMRaD: introducción, métodos, resultados, discusión
Cómo usar IA para borradores sin perder la voz propia
Inteligencia Artificial: Claude para redacción, revisión y mejora de textos
Elementos visuales en los papers: cuándo y cómo usarlos
Visualización de datos con apoyo de IA
Inteligencia Artificial: Claude / Gemini para generación y mejora de visualizaciones
Proceso de la revisión de pares: qué esperar y cómo responder
Autoría, declaración de uso de IA y autenticidad intelectual
Cierre: presentación de revisiones narrativas entre pares
Cierre
Elaboración de una revisión narrativa desarrollada a lo largo de la cursada y su revisión entre pares.
Modalidad de cursada
Virtual, con un encuentro sincrónico semanal en modalidad taller y actividades asincrónicas. Además, se contará con un espacio de tutoría para hacer seguimiento del avance del trabajo final y resolver dudas.
Modalidad de evaluación
Para la aprobación del curso se requiere tanto la asistencia del 80% a los encuentros sincrónicos como la elaboración de una revisión narrativa desarrollada a lo largo de la cursada y su revisión entre pares.
Equipo docente
Coordinador
Martín Sabán
Docentes invitados
