Curso de Gemini para Medicina y Ciencias de la Salud

Clasificar usos aceptables: resumen de literatura, documentación no identificativa, formación, simulación y comunicación institucional.

Marcar como restringidos los usos con datos clínicos reales, decisiones asistenciales, triaje, diagnóstico o tratamiento.

Identificar tareas administrativas de menor riesgo: actas, agendas, protocolos internos, materiales de formación y FAQs.

Separar apoyo al profesional de interacción directa con paciente.

Evitar que Gemini interprete pruebas diagnósticas reales sin validación, certificación y marco regulatorio.

No usar prompts con datos identificativos de pacientes durante prácticas.

Crear matrices de riesgo por tipo de tarea, dato, usuario y consecuencia.

Definir cuándo se debe consultar a DPO, comité de IA, dirección médica o legal.

Documentar excepciones y aprobaciones.

Construir una política clara de “permitido, condicionado y no permitido”.

Formular prompts con contexto clínico o científico suficiente, pero sin datos identificativos.

Pedir que Gemini separe hechos, supuestos, dudas, limitaciones y fuentes pendientes.

Solicitar formatos revisables: tabla, checklist, resumen, guion, protocolo o material docente.

Evitar prompts que pidan diagnóstico, tratamiento o decisión final.

Usar casos ficticios para entrenamiento y simulación.

Pedir siempre advertencias sobre incertidumbre y necesidad de verificación profesional.

Solicitar versiones para público sanitario, paciente, estudiante o dirección.

Evitar lenguaje ambiguo que lleve a respuestas demasiado concluyentes.

Crear prompts de doble revisión: generación y crítica del propio resultado.

Mantener biblioteca de prompts aprobados por tipo de tarea.

Entender que los datos de salud son especialmente sensibles.

Identificar información directa e indirectamente identificativa.

Anonimizar correctamente edad, fechas, ubicaciones, patologías raras, imágenes y combinaciones de datos.

Evitar copiar historias clínicas, informes, pruebas o notas reales en Gemini sin base legal y autorización.

Revisar permisos de Drive, documentos compartidos y fuentes conectadas.

Diferenciar datos asistenciales, docentes, administrativos, investigación y salud pública.

Aplicar principio de minimización: usar solo los datos imprescindibles.

Documentar propósito, base de uso, responsable y revisión.

Crear una checklist de privacidad antes de usar IA en salud.

Coordinar DPO, seguridad, legal y dirección médica en casos sensibles.

Usar Gemini en Gmail para redactar comunicaciones internas no clínicas.

Resumir hilos largos de coordinación asistencial sin incluir datos identificativos.

Crear documentos en Docs para protocolos, guías y materiales revisables.

Preparar presentaciones en Slides para sesiones clínicas, formación y comités.

Usar Sheets para seguimiento agregado de indicadores, formación o procesos.

Preparar actas de reuniones en Meet cuando esté autorizado.

Ordenar Drive para documentación sanitaria, formación y conocimiento interno.

Evitar permisos excesivos sobre carpetas con información sensible.

Tener en cuenta que Workspace con Gemini ofrece protecciones empresariales y que las interacciones permanecen dentro de la organización según la documentación de Google Workspace.

Crear flujos de revisión antes de compartir cualquier contenido.

Crear notebooks por protocolo, área, curso, línea de investigación o proyecto.

Subir fuentes autorizadas: guías, artículos, protocolos, manuales, documentos públicos o materiales internos aprobados.

Preguntar sobre fuentes concretas sin mezclar asuntos clínicos sensibles.

Generar resúmenes, glosarios, FAQs, mapas de conceptos y materiales de estudio.

Preparar sesiones clínicas docentes basadas en bibliografía.

Detectar contradicciones entre documentos internos.

Mantener fuentes actualizadas y retirar versiones obsoletas.

Evitar subir datos de pacientes o documentos protegidos sin autorización.

Usar NotebookLM como asistente de síntesis, no como autoridad clínica.

Crear un sistema de trazabilidad: fuente, fecha, versión y responsable.

Usar Deep Research para identificar contexto, tendencias, líneas de investigación y bibliografía preliminar.

Delimitar pregunta, población, intervención, comparador, desenlace y periodo cuando proceda.

Pedir informes con fuentes, metodología, limitaciones y preguntas abiertas.

Diferenciar revisión narrativa, revisión sistemática, scoping review y búsqueda exploratoria.

No usar Deep Research como sustituto de búsqueda bibliográfica formal en bases especializadas.

Contrastar resultados con PubMed, Cochrane, guías oficiales u otras fuentes científicas.

Detectar estudios preprint, baja calidad, conflicto de interés o evidencia indirecta.

Crear tablas de evidencia preliminar.

Preparar preguntas para bibliotecarios, metodólogos o investigadores senior.

Documentar búsqueda, fecha y criterios usados.

Resumir objetivo, diseño, población, intervención, resultados y limitaciones.

Extraer variables, endpoints, tamaño muestral y métodos estadísticos.

Pedir evaluación preliminar de sesgos y generalización.

Distinguir significación estadística, relevancia clínica y aplicabilidad.

Identificar conclusiones que no se sostienen en los resultados.

Crear tablas comparativas entre varios estudios.

Preparar preguntas para club de lectura o sesión bibliográfica.

Evitar aceptar interpretaciones sin leer el artículo original.

Revisar cifras, intervalos, p-values y definiciones.

Convertir el análisis en material docente o de investigación.

Crear agendas para sesiones clínicas, comités de calidad o reuniones científicas.

Preparar resúmenes de casos ficticios o anonimizados para docencia.

Diseñar preguntas de discusión para residentes, estudiantes o equipo multidisciplinar.

Generar tablas de puntos clave, dudas, riesgos y próximos pasos.

Crear presentaciones con estructura clara y revisión profesional.

Evitar datos identificativos o casos reales sin autorización.

Preparar material de apoyo para comités de seguridad del paciente.

Documentar decisiones y acuerdos de reunión.

Diferenciar discusión docente de decisión asistencial real.

Crear plantillas de sesión clínica asistida por IA.

Usar Gemini solo para borradores no identificativos o plantillas genéricas.

Crear modelos de informe, estructura SOAP, notas de evolución ficticias o guías de redacción.

Revisar claridad, coherencia y completitud de documentación simulada.

No generar informes clínicos reales sin sistemas aprobados, trazabilidad y revisión profesional.

Evitar que Gemini invente antecedentes, síntomas, pruebas o tratamientos.

Usar ejemplos sintéticos para formar en documentación.

Crear checklists para mejorar calidad de informes.

Diferenciar documentación administrativa, clínica, docente e investigadora.

Preparar criterios de revisión humana obligatoria.

Diseñar un flujo seguro para documentación sanitaria asistida.

Transformar información médica revisada en lenguaje comprensible.

Crear borradores de folletos, instrucciones generales y materiales educativos.

Adaptar nivel de lectura, tono y formato.

Evitar personalizar recomendaciones clínicas sin valoración profesional.

Incluir advertencias de cuándo consultar con un profesional o servicio urgente.

Revisar que el material no minimiza riesgos ni genera falsa tranquilidad.

Preparar versiones multilingües con revisión sanitaria.

Crear FAQs sobre procesos administrativos o educativos.

Evitar consejos de tratamiento individualizados.

Validar cualquier material con equipo clínico, comunicación y legal.

Crear materiales para prevención, hábitos saludables, adherencia y educación general.

Diseñar infografías, guías, vídeos breves y presentaciones.

Adaptar mensajes a edad, cultura, nivel educativo y contexto.

Evitar culpabilizar al paciente o usar lenguaje estigmatizante.

Preparar contenidos sobre cribados, vacunación, autocuidado y señales de alarma con revisión.

Crear actividades de educación para grupos.

Evaluar comprensión con preguntas sencillas.

Usar Gemini para simplificar sin perder precisión.

Validar materiales contra guías oficiales actualizadas.

Medir utilidad y claridad del contenido educativo.

Diseñar casos clínicos ficticios para aprendizaje.

Crear escenarios de simulación para comunicación, seguridad del paciente o razonamiento clínico.

Preparar rúbricas de evaluación para estudiantes o residentes.

Crear preguntas tipo test, casos de desarrollo y feedback formativo.

Diseñar itinerarios de aprendizaje por nivel.

Adaptar materiales para grado, posgrado, formación continuada o empresa sanitaria.

Generar guiones de role-play para entrevistas clínicas.

Evitar que los casos ficticios parezcan pacientes reales identificables.

Revisar exactitud científica y adecuación docente.

Crear bancos de recursos formativos con control de calidad.

Preparar hipótesis, objetivos, preguntas de investigación y justificación.

Redactar borradores de introducción, métodos, limitaciones y discusión.

Crear tablas de variables, endpoints y criterios de inclusión/exclusión.

Preparar abstracts, pósteres, presentaciones y resúmenes divulgativos.

Revisar coherencia entre objetivo, metodología y resultados.

No inventar resultados, citas, datasets ni conclusiones.

Usar Gemini para estructurar, no para fabricar evidencia.

Preparar respuestas a revisores como borrador.

Traducir y adaptar textos científicos con revisión.

Mantener trazabilidad de fuentes y versiones.

Preparar resúmenes de informes epidemiológicos públicos.

Crear materiales de comunicación de riesgo claros y proporcionales.

Analizar datos agregados sin identificar personas.

Redactar mensajes para campañas, alertas o educación comunitaria.

Evitar alarmismo, falsa seguridad o simplificación excesiva.

Crear tablas de indicadores, tendencias y limitaciones.

Revisar fuentes oficiales y fecha de actualización.

Preparar preguntas frecuentes para población general.

Coordinar mensajes con comunicación institucional y autoridades sanitarias.

Evaluar impacto del mensaje en colectivos vulnerables.

Resumir actas, reuniones, procesos y protocolos internos.

Crear mapas de proceso de admisión, citación, derivación, alta o seguimiento.

Detectar cuellos de botella en información agregada.

Preparar informes para dirección, calidad o unidades clínicas.

Crear checklists de mejora operativa.

Diseñar comunicaciones internas sobre cambios de procedimiento.

Analizar encuestas agregadas de satisfacción o clima.

Evitar incluir datos identificativos de pacientes o profesionales.

Convertir hallazgos en acciones, responsables y fechas.

Medir mejora con indicadores antes y después.

Preparar materiales para cultura de seguridad, notificación y aprendizaje.

Resumir incidentes ficticios o anonimizados con enfoque no punitivo.

Crear matrices de causa, impacto, barreras y acciones correctivas.

Apoyar análisis de procesos y documentación de mejoras.

Evitar que Gemini determine causalidad sin revisión del equipo.

Crear guías de comunicación de incidentes con lenguaje prudente.

Preparar sesiones formativas sobre seguridad del paciente.

Usar datos agregados para detectar patrones.

Documentar recomendaciones sujetas a comité o responsable de calidad.

Integrar IA en mejora continua, no en juicio automático.

Crear materiales educativos generales sobre uso seguro de medicamentos con revisión farmacéutica.

Resumir fichas técnicas o documentos públicos como apoyo docente.

Preparar tablas comparativas no prescriptivas para formación interna.

Evitar recomendaciones individualizadas de tratamiento, dosis o interacciones.

Revisar siempre fuentes oficiales, fecha y contexto.

Crear checklists de seguridad para conciliación o educación, usando casos simulados.

Preparar guías de comunicación para pacientes revisadas por farmacéuticos.

Analizar procesos de dispensación o logística con datos agregados.

Evitar copiar datos de pacientes o tratamientos reales.

Documentar límites de uso en farmacia clínica y comunitaria.

Crear planes docentes de cuidados basados en casos ficticios.

Preparar materiales generales sobre autocuidado, signos de alarma y seguimiento.

Diseñar guías de educación sanitaria revisadas por profesionales.

Crear checklists de procedimientos no invasivos como material formativo.

Evitar instrucciones clínicas individualizadas fuera del marco profesional.

Adaptar lenguaje a pacientes, familiares y cuidadores.

Preparar sesiones de formación para equipos de enfermería.

Resumir protocolos internos autorizados.

Crear materiales de seguridad y prevención de eventos adversos.

Validar todo contenido con responsables asistenciales.

Usar Gemini únicamente para materiales educativos generales, formación y comunicación no asistencial.

No pedir diagnóstico, intervención terapéutica ni evaluación de riesgo individual.

Crear guías de lenguaje no estigmatizante.

Preparar contenidos sobre bienestar, autocuidado y recursos de ayuda con revisión profesional.

Diseñar role-plays formativos para comunicación empática.

Evitar simplificar trastornos, crisis o situaciones de vulnerabilidad.

Incluir indicaciones claras de acudir a profesionales o servicios de emergencia cuando proceda.

Proteger especialmente confidencialidad y datos de salud mental.

Revisar sesgos, tono y riesgo de daño.

Coordinar cualquier uso con profesionales cualificados y políticas internas.

Entender que analizar imágenes médicas reales implica riesgo clínico y regulación.

No usar Gemini generalista para diagnóstico por imagen.

Usar ejemplos públicos o simulados solo con fines docentes y con advertencias claras.

Diferenciar interpretación educativa de imagen y lectura diagnóstica.

Conocer que Google ha presentado MedGemma como modelo abierto para comprensión de texto e imagen médica, orientado a desarrolladores que necesitan adaptar modelos para aplicaciones sanitarias.

Revisar requisitos regulatorios si se desarrolla software con imágenes médicas.

Exigir validación clínica, evaluación de rendimiento y supervisión humana.

Documentar dataset, población, limitaciones y sesgos.

Evitar extrapolar resultados de modelos a contextos no evaluados.

Crear matriz de riesgo para cualquier uso multimodal sanitario.

Diferenciar Gemini generalista, Vertex AI, MedGemma, MedLM y modelos especializados.

Entender MedGemma como familia de modelos abiertos entrenados para comprensión de texto e imagen médica, útil como punto de partida para desarrollo sanitario.

Analizar cuándo un modelo especializado es más adecuado que un modelo general.

Diseñar casos de uso de investigación, apoyo documental o prototipado no clínico.

Evaluar datasets, validación, sesgos, seguridad y cumplimiento antes de desarrollar.

No desplegar aplicaciones sanitarias con modelos sin evaluación clínica y regulatoria.

Integrar MLOps, trazabilidad y control de versiones.

Preparar evaluaciones de seguridad, rendimiento y gobernanza.

Crear documentación técnica y clínica del sistema.

Coordinar desarrollo con IT, clínicos, legal, DPO y calidad.

Entender cuándo una organización sanitaria necesita Vertex AI o Gemini Enterprise frente al uso general de Gemini App.

Diseñar agentes internos para documentación, formación, búsqueda o gestión administrativa.

Usar agentes solo en flujos con permisos, trazabilidad y revisión.

No permitir acciones clínicas autónomas sin marco validado.

Conectar fuentes internas mediante RAG con control de acceso.

Registrar prompts, respuestas, fuentes y decisiones cuando proceda.

Establecer human-in-the-loop para acciones sensibles.

Evaluar riesgos de agentes que acceden a correo, Drive, sistemas internos o datos sanitarios.

Crear pruebas con casos sintéticos antes de cualquier piloto.

Medir precisión, utilidad, seguridad y aceptación profesional.

Entender Cloud Healthcare API como puente gestionado para almacenar y acceder a datos sanitarios en Google Cloud.

Revisar estándares como FHIR, HL7v2 y DICOM en arquitecturas sanitarias.

Conectar datos sanitarios a analítica e IA solo con gobierno adecuado.

Separar interoperabilidad técnica de autorización para uso de datos.

Diseñar casos de uso con datos agregados, anonimizados o sintéticos.

Evaluar permisos, auditoría, cifrado, retención y trazabilidad.

Preparar arquitecturas con BigQuery, Vertex AI y controles de seguridad cuando proceda.

Evitar accesos directos desde agentes a datos clínicos sin capas de control.

Documentar flujos de datos y responsables.

Crear una checklist de interoperabilidad segura.

Diseñar asistentes basados en protocolos, guías y documentación autorizada.

Indexar solo fuentes aprobadas, vigentes y con owner.

Mantener control de permisos por servicio, unidad o rol.

Pedir respuestas con referencia a la fuente consultada.

Evitar mezclar guías antiguas y nuevas sin control de versión.

Evaluar preguntas frecuentes de profesionales y administrativos.

Medir exactitud, cobertura y utilidad de respuestas.

Definir qué preguntas debe rechazar el asistente.

Crear proceso de actualización de fuentes.

Documentar límites: consulta documental, no consejo clínico autónomo.

Trabajar con datos agregados, anonimizados o sintéticos.

Crear tablas de seguimiento de formación, procesos, calidad o actividad.

Usar Gemini para fórmulas, resúmenes, gráficos e insights preliminares.

Validar resultados con estadística y conocimiento sanitario.

Evitar análisis sobre individuos identificables sin base legal.

Separar observación de causalidad.

Crear dashboards sencillos para gestión.

Documentar fuente, fecha, definición de indicadores y limitaciones.

Detectar sesgos de captura o datos incompletos.

Preparar informes revisados para dirección o equipos.

Pedir explicaciones didácticas de conceptos estadísticos.

Revisar diferencias entre riesgo relativo, odds ratio, sensibilidad, especificidad y valor predictivo.

Interpretar intervalos de confianza, p-values y tamaño del efecto.

Evitar conclusiones con muestras pequeñas o sesgadas.

Crear material docente sobre metodología de investigación.

Revisar supuestos de tests estadísticos.

Pedir ayuda para presentar resultados de forma clara.

No aceptar cálculos sin reproducirlos en herramientas estadísticas o revisión experta.

Preparar secciones de limitaciones y discusión.

Convertir resultados en mensajes prudentes y útiles.

Preparar abstracts estructurados a partir de resultados revisados.

Redactar introducciones, métodos, resultados, discusión y conclusiones con supervisión.

Crear pósteres, diapositivas y guiones de presentación.

Adaptar lenguaje para congreso, revista, comité o divulgación.

Revisar estilo, claridad, coherencia y precisión.

Evitar citas inexistentes o referencias no verificadas.

Traducir textos científicos con revisión de terminología.

Preparar respuestas a revisores como borrador.

Generar resúmenes divulgativos para públicos no expertos.

Mantener autoría, integridad científica y trazabilidad.

Redactar comunicados internos sobre cambios de protocolo, formación o campañas.

Preparar FAQs para profesionales, pacientes o ciudadanía.

Adaptar mensajes a lenguaje claro y tono institucional.

Evitar alarmismo o promesas no demostradas.

Revisar mensajes con dirección médica, comunicación y legal.

Crear versiones para web, email, cartelería, intranet o presentación.

Preparar argumentarios para portavoces.

Controlar tiempos, fechas, responsables y canales.

Evaluar comprensión e impacto del mensaje.

Archivar versiones finales aprobadas.

Traducir materiales sanitarios manteniendo precisión terminológica.

Adaptar contenido a población, cultura, edad y nivel de alfabetización.

Crear glosarios multilingües revisados por profesionales.

Evitar traducciones literales de términos clínicos.

Preparar instrucciones claras para pacientes internacionales.

Revisar medicación, unidades, fechas, abreviaturas y contexto local.

Validar traducciones críticas con profesional sanitario o traductor especializado.

Crear versiones inclusivas y accesibles.

Documentar idioma, versión y responsable de revisión.

Mantener coherencia terminológica en materiales de salud.

Identificar sesgos por edad, sexo, género, etnia, idioma, discapacidad, nivel socioeconómico o acceso digital.

Revisar materiales para evitar estigmatización.

Crear versiones accesibles con lectura clara y estructura sencilla.

Evaluar si un output puede excluir o perjudicar a colectivos vulnerables.

No inferir atributos sensibles no proporcionados.

Pedir a Gemini revisión de lenguaje inclusivo, pero validar con criterio humano.

Controlar sesgos en datos de entrenamiento, evaluación y uso.

Documentar limitaciones de representatividad.

Incorporar accesibilidad desde el diseño.

Crear checklist de equidad y lenguaje sanitario.

Entender que en la UE los usos de IA con impacto en salud pueden entrar en categorías de alto riesgo.

Diferenciar herramienta de productividad, software clínico, software como producto sanitario y sistema de apoyo a decisión.

Revisar que la Comisión Europea considera high-risk los sistemas de IA que pueden suponer riesgos serios para salud, seguridad o derechos fundamentales.

Analizar relación entre AI Act, MDR, IVDR, RGPD y normativa sectorial.

Documentar finalidad prevista del sistema.

Definir supervisión humana, gestión de riesgos, calidad de datos y trazabilidad.

No desplegar software sanitario sin evaluación regulatoria.

Involucrar legal, calidad, DPO, dirección médica y fabricantes/proveedores.

Crear matriz de clasificación preliminar.

Preparar evidencias para auditoría y comité de IA.

Entender el Espacio Europeo de Datos Sanitarios como marco para acceso, intercambio y reutilización de datos electrónicos de salud.

Revisar que el Reglamento EHDS se publicó en el Diario Oficial de la UE el 5 de marzo de 2025 y entró en vigor el 26 de marzo de 2025, iniciando fase transitoria.

Diferenciar uso primario asistencial y uso secundario para investigación, innovación o políticas públicas.

Aplicar RGPD, minimización, finalidad, base jurídica y derechos de los pacientes.

Diseñar procesos de anonimización o seudonimización cuando proceda.

Evaluar acceso a datos por investigadores, agentes o sistemas de IA.

Documentar permisos, trazabilidad y controles.

Coordinar con DPO y comités internos.

Evitar reutilizar datos sanitarios porque “la IA puede hacerlo” sin marco legal.

Crear checklist de datos sanitarios para proyectos con Gemini.

Definir roles: usuario sanitario, investigador, docente, IT, DPO, calidad y dirección.

Crear política de uso de Gemini en salud por niveles de riesgo.

Establecer logs, revisión, permisos y trazabilidad según criticidad.

Controlar fuentes conectadas, Drive, notebooks y documentos.

Revisar configuraciones empresariales y condiciones de privacidad.

Prohibir datos de pacientes en herramientas no aprobadas.

Crear proceso de aprobación para nuevos casos de uso.

Establecer revisión periódica de prompts, outputs y errores.

Preparar formación obligatoria para usuarios.

Medir adopción, incidentes, utilidad y cumplimiento.

Comprobar exactitud clínica, científica, lingüística y contextual.

Validar contra guías oficiales, literatura revisada y protocolos internos.

Crear revisión por pares para materiales de alto impacto.

Medir errores, omisiones, sesgos y exceso de confianza.

Documentar cambios realizados al output de Gemini.

Establecer criterios de aceptación antes de publicar materiales.

Crear pruebas con casos sintéticos y escenarios adversos.

Revisar que el contenido no induce conductas peligrosas.

Mantener historial de versiones.

Convertir validación en parte obligatoria del flujo.

Diagnosticar necesidades reales: documentación, formación, investigación, administración o conocimiento interno.

Empezar con pilotos de bajo riesgo y alto valor.

Seleccionar usuarios formados y casos de uso controlados.

Crear comité o grupo de revisión de IA sanitaria.

Definir política de datos, permisos y fuentes autorizadas.

Medir ahorro de tiempo, calidad, satisfacción y seguridad.

Recoger errores y ajustar prompts o procesos.

Escalar solo después de validar utilidad y riesgo.

Integrar con formación, compliance y mejora continua.

Crear roadmap de adopción por áreas.

Usarlo para diagnóstico o tratamiento individualizado.

Introducir datos identificativos de pacientes en prompts.

Publicar materiales sin revisión sanitaria.

Confundir resumen de fuente con evidencia clínica válida.

Usar Deep Research como revisión sistemática formal.

Mezclar documentos desactualizados en NotebookLM.

No documentar fuentes ni fecha de consulta.

Asumir que una respuesta bien escrita es correcta.

Olvidar RGPD, AI Act, EHDS y normativa sanitaria.

Implantar IA sin formación, gobierno ni control de calidad.

Seleccionar un caso ficticio o anonimizado de formación, investigación, gestión o comunicación sanitaria.

Definir objetivo, usuarios, datos permitidos, riesgos y criterios de revisión.

Crear un flujo de trabajo con Gemini App, Workspace, NotebookLM o Deep Research.

Preparar materiales, resumen, informe, presentación o recurso educativo.

Diseñar prompts seguros y revisables.

Aplicar checklist de privacidad, ética, sesgos, fuentes y revisión profesional.

Crear matriz de riesgo del caso de uso.

Documentar fuentes, versiones, limitaciones y responsables.

Preparar plan de implantación controlada para una unidad o equipo.

Presentar el proyecto como modelo replicable de IA sanitaria responsable.