Inteligenica Artificial Aplicada a la Odontología : de los Fundamentos a la Pràctica

Utilizar herramientas de IA para mejorar la práctica clínica diaria

• Diseñar prompts efectivos para diagnóstico diferencial, planificación de tratamientos y comunicación con pacientes.
• Aplicar técnicas avanzadas de prompting: juego de rol (role-playing), aprendizaje con pocos ejemplos (few-shot learning) y cadena de pensamientos (chain-of-thought reasoning).
• Gestionar conversaciones largas y contextuales con LLM manteniendo coherencia clínica.
• Construir bases de conocimiento especializadas utilizando sistemas RAG y NotebookLM.
• Utilizar herramientas de transcripción automática para estructurar visitas clínicas.
• Aplicar herramientas especializadas para una búsqueda bibliográfica eficiente.
• Utilizar la IA para la generación automatizada de informes clínicos, consentimientos y comunicaciones con pacientes.

Conocer las aplicaciones actuales de IA en odontología

•  Identificar las principales aplicaciones de la IA para el análisis de imágenes dentales (radiología, fotografía clínica y escáner intraoral).
• Conocer el estado actual de la investigación en IA aplicada a diferentes especialidades odontológicas.
• Comprender el concepto de RAG (Retrieval Augmented Generation) y sus ventajas sobre LLM genéricos.
• Conocer las principales plataformas de IA en salud y sus aplicaciones en medicina.
• Identificar aplicaciones de IA en planificación digital y diseño asistido por ordenador

Comprender los fundamentos técnicos de la inteligencia artificial

• Diferenciar entre IA simbólica (basada en reglas) e IA asimbólica (machine learning)
• Explicar el funcionamiento básico de las redes neuronales y su aplicación en odontología.
• Comprender los conceptos esenciales de los LLMs: funcionamiento, limitaciones (alucinaciones, knowledge cutoff) y sesgos.
• Comprender cómo la calidad y el etiquetado de datos afectan al rendimiento de los modelos de IA.
• Reconocer sesgos en los conjuntos de datos y sus implicaciones clínicas. 

Adoptar una actitud crítica y responsable hacia el uso de IA

• Evaluar críticamente las respuestas generadas po la IA antes de aplicarlas clínicamente.
• Reconocer los límites de competencia de las herramientas de IA y complementarlas con juicio clínico.
• Validar resultados de IA en imagen con criterio clínico profesional
• Comprender las implicaciones legales y de privacidad (GDPR) del uso de IA con datos de pacientes.
• Actualizar conocimientos continuamente sobre avances y limitaciones de la IA en odontología.