Auditoría Médica – Sanitaria e Inteligencia Artificial

Brindar herramientas conceptuales, metodológicas y operativas para el ejercicio integral de la auditoría médica y sanitaria en contextos de creciente complejidad organizacional, tecnológica y regulatoria.

Sobre el curso

Objetivos Específicos
● Evaluar la calidad, seguridad, eficiencia y pertinencia de la atención médica en los distintos niveles y servicios de salud, mediante metodologías de auditoría clínica, administrativa y sanitaria.
● Diseñar, implementar y monitorear sistemas de auditoría médica y sanitaria adaptados a financiadores, prestadores, obras sociales, empresas de medicina prepaga, hospitales y organismos públicos.
● Analizar la utilización de recursos, tecnologías, medicamentos, prácticas diagnósticas y Incorporar principios de protección de datos, confidencialidad, ciberseguridad,
trazabilidad y uso responsable de la información sanitaria en entornos digitales.
● Gestionar con una visión centrada en el paciente, promoviendo la equidad, la
solidaridad, la continuidad de cuidados y la adecuada extensión de cobertura, en el
marco de una concepción humanista del acto médico y sanitario.
● Favorecer la capacidad de trabajar en equipos interdisciplinarios donde conviven
médicos, auditores, economistas, actuarios, ingenieros, especialistas en datos y
desarrolladores de tecnologías sanitarias.
procedimientos terapéuticos, promoviendo su uso racional y basado en evidencia.
● Elaborar, seleccionar e interpretar indicadores de desempeño clínico, sanitario,
económico y organizacional para evaluar con rigor científico la calidad de la atención y
los resultados alcanzados.
● Desarrollar capacidades para identificar desvíos, ineficiencias, fraude, sobreprestación,
subprestación y problemas de calidad en los procesos asistenciales.
● Comprender el funcionamiento, alcances, limitaciones y riesgos de la inteligencia
artificial aplicada a la salud, incluyendo herramientas de apoyo diagnóstico, auditoría
automatizada, predicción de riesgos, análisis de gasto y monitoreo de prestaciones.
● Aprender a utilizar herramientas de inteligencia artificial para apoyar tareas de
auditoría, gestión y evaluación, incluyendo lectura de tableros, interpretación de
alertas, análisis de patrones y construcción de escenarios.
● Adquirir criterios para cuestionar y auditar algoritmos, identificando posibles sesgos,
errores de diseño, problemas de calidad de datos, riesgos éticos y limitaciones en la
toma de decisiones automatizadas.

El curso está dirigido a profesionales de diversas disciplinas de la salud que se desempeñan en el área de auditoría, gestión, coordinación y asuntos jurídicos de entidades aseguradoras y prestadoras de servicios de salud o interesados en la temática.

  • Mag. Carlos Vassallo Sella Contador / Magister – Profesor Titular Salud Pública
    Facultad de Ciencias Médicas UNL / Director
  • Méd. Esp. José Sturniolo Especialista en Auditoría Médica Facultad de Ciencias Médicas UNL
  • Bioing. Lucas Costa Bioingeniero – Magister / Facultad de Ciencias Médicas UNL / Co Coordinador
  • Lic. Gustavo Muñoz Lic. Economía /Magister Universidad Nacional de Cuyo
  • Méd. Esp. Raúl Etchepare Médico / Facultad de Ciencias Médicas UNL
  • Méd. Esp. Gonzalo Soria Especialista en Auditoría Médica / Facultad de Ciencias Médicas UNL / Co Coordinador
  • Mag. Graciela Luraschi Farmacéutica / Magister / Universidad Kennedy
  • Mag. Estela Izquierdo Farmacéutica / Magister / SADAN (Sociedad Argentina de Auditoría Médica)
  • Méd. Esp. Esteban Vergara ESpecialistas en Auditoría Médica / Facultad de Ciencias Médicas UNL
  • Méd. Esp. Federico Gallucio Especialista en Auditoria Médica / Facultad de Ciencias Médicas UNL
  • Dr. Enrique Majul Médico / Doctor en Medicina / Universidad Católica de Córdoba
  • Lic. TO Maria Cecilia Matta Lic. en Terapia Ocupacional / Magister / Facultad de Ciencias Médicas UNL
  • Mag. Bruno Boietti Médico /Magister FCM UBA

Para otorgar la certificación del curso el requisito es cumplir con la asistencia obligatoria al
encuentro de cierre del curso y asistencia del 80% a las clases sincrónicas.

Contacto

Secretaría de Posgrado e Investigación – FCMUNL
E-mail: informesposgrado@fcm.unl.edu.ar
Teléfono: 0342 4511670
WhatsApp: 0342 5765767