Línea temática: Inteligencia artificial y ciencia abierta
Postulante: Marcos Antonio Turruelles Batista
País: Cuba, Holguín
Entidad: Universidad de Ciencias Médicas de Holguín
Organización promotora: Universidad de Ciencias Médicas de Holguín
Dirigido a: Docentes, Estudiantes de pregrado, Investigadores
Modalidad: Virtual
Web de la organización: https://www.ucmho.hlg.sld.cu
Descripción del evento:
Justificación
En los últimos años, la inteligencia artificial (IA) ha pasado de ser una promesa lejana a convertirse en una herramienta que muchos investigadores y profesionales de la salud utilizan a diario. Su capacidad para procesar grandes volúmenes de información, analizar patrones complejos y facilitar la síntesis de datos ha abierto nuevas posibilidades en el diagnóstico, la investigación y la educación médica. Sin embargo, esta rapidez en la adopción ha venido acompañada de retos importantes: sesgos ocultos en algoritmos, resultados sin trazabilidad, sobredependencia tecnológica y, en algunos casos, una preocupante disminución del pensamiento crítico.En ciencias de la salud, la precisión y la integridad no son opcionales. No hablamos solo de cifras y artículos publicados; hablamos de vidas humanas y de la confianza que la sociedad deposita en el conocimiento médico. Usar IA sin un marco ético sólido puede derivar en errores graves, pérdida de credibilidad y desinformación. Por eso, más que aprender a “usar” IA, es urgente aprender a integrarla de manera responsable, con procesos claros, datos abiertos y resultados verificables.
Este taller parte de la convicción de que la IA no sustituye al investigador: lo complementa. Bien utilizada, puede potenciar nuestra capacidad de análisis y abrir caminos antes impensables; mal utilizada, puede desorientar y erosionar la base misma de la ciencia. Apostamos por un enfoque donde la IA esté al servicio de la ciencia abierta, entendida como un compromiso con la transparencia, la colaboración y el acceso equitativo al conocimiento.
Objetivos
General
-Capacitar a investigadores, docentes y estudiantes de ciencias de la salud en el uso ético, reproducible y transparente de herramientas de inteligencia artificial dentro del marco de la ciencia abierta.
Específicos
-Analizar las oportunidades y riesgos de la IA en investigación biomédica.
-Aplicar criterios prácticos para evaluar la validez y trazabilidad de datos generados con IA.
-Diseñar protocolos que integren IA respetando principios éticos y estándares de reproducibilidad.
-Promover estrategias de comunicación y divulgación que fortalezcan la revisión abierta y el acceso libre a los resultados.
Programa tentativo (2 horas)
︎Módulo 1 – 30 min: La IA en salud: promesas y advertencias.
-Casos reales de éxito y fracaso.
-Impacto en investigación clínica y revisiones sistemáticas.
︎Módulo 2 – 30 min: Integrar IA sin perder el rigor científico.
-Herramientas útiles para análisis bibliográfico y de datos clínicos.
-Controles de calidad y detección de sesgos
︎Módulo 3 – 30 min: Taller práctico de trazabilidad.
-Cómo documentar cada paso para garantizar reproducibilidad.
-Ejercicios en pequeños grupos.
︎Módulo 4 – 30 min: Publicación y divulgación abierta.
-Repositorios y licencias abiertas.
-Estrategias para la revisión por pares abierta.
Perfil de facilitadores
︎Marcos Antonio Turruelles Batista – Estudiante de Medicina, alumno ayudante de Fisiología y Urología, con experiencia en revisiones sistemáticas, metaanálisis y microbiología hospitalaria. Ha presentado trabajos en eventos científicos nacionales e internacionales, siempre con un enfoque en la investigación abierta y la transparencia de datos.
︎Experto invitado en ética de IA – Profesional con trayectoria en políticas y buenas prácticas para el uso responsable de inteligencia artificial en investigación biomédica y en proyectos de ciencia abierta.
Metodología:
El taller se desarrollará en un formato participativo, combinando exposiciones breves con análisis de casos y ejercicios prácticos. Cada módulo incluirá un ejemplo real que permitirá discutir tanto los beneficios como los riesgos de la IA en un contexto biomédico.En la parte práctica, los asistentes trabajarán en grupos para desarrollar un mini-protocolo de investigación que incluya una herramienta de IA, documentando el proceso de manera que cualquier otro investigador pueda reproducirlo. La plenaria final permitirá compartir experiencias, identificar mejoras y reflexionar sobre cómo trasladar lo aprendido a proyectos propios.Más que impartir conocimientos, buscamos generar un compromiso colectivo: que cada participante se convierta en un embajador de la ciencia abierta y en un usuario crítico y responsable de la IA.