Oportunidades y riesgos específicos de las tecnologías emergentes: seguridad, sesgos, deuda cognitiva

Transmisión en Vivo

1. Wiesbauer, F., y Elshahati, N. (2026, 16 de julio). AI for medical education and research. LITFL. https://litfl.com/ai-for-medical-education-and-research/
2. Runyon, N. (2025, 15 de octubre). As AI usage accelerates, companies need to avoid cognitive debt & decay among their talent. Thomson Reuters Institute. https://www.thomsonreuters.com/en/institute/articles/avoiding-cognitive-debt-agency-decay
3. World Health Organization. (2024). Ethics and governance of artificial intelligence for health: Guidance on large multi-modal models. World Health Organization. https://www.who.int/publications/i/item/9789240084759
4. U.S. Food and Drug Administration, Health Canada, & Medicines and Healthcare products Regulatory Agency. (2024). Transparency for machine learning-enabled medical devices: Guiding principles. U.S. Food and Drug Administration. https://www.fda.gov/media/179269/download
5. Alderman, J. E., Palmer, J., Laws, E., McCradden, M. D., Ordish, J., Ghassemi, M., Pfohl, S. R., Rostamzadeh, N., Cole-Lewis, H., Glocker, B., Calvert, M., Pollard, T. J., Gill, J., Gath, J., Adebajo, A., Beng, J., Leung, C. H., Kuku, S., Farmer, L.-A., … Liu, X. (2025). Tackling algorithmic bias and promoting transparency in health datasets: The STANDING Together consensus recommendations. The Lancet Digital Health, 7(1), e64–e88. https://doi.org/10.1016/S2589-7500(24)00224-3  
6. Alayola-Sansores A., Campos Castolo, E. M., Durán Pérez, V., Fernández Saldivar, F., Jiménez Flores, E. Yazmín., Martínez Vega, A. L., Martínez López, J. Lineamientos para la implementación, monitoreo y evaluación de tecnologías basadas en inteligencia artificial en el Sistema Nacional de Salud. Dirección General de Modernización del Sector Salud. https://www.linkedin.com/pulse/lineamientos-para-la-implementaci%C3%B3n-monitoreo-y-de-las-fm-unam-sv0hc/ 

Aval Institucional

Al igual que en ediciones previas, esta actividad cuenta con el aval de la Comunidad Salud de CUDI y del Departamento de Salud Digital de la Facultad de Medicina de la UNAM.

Semblanzas

Efraín Cornejo Romero es Licenciado en Administración y Especialista en Finanzas

Profesional con sólida trayectoria en el sector público de salud, especializado en la gestión pública, la logística de la cadena de suministro, la formulación de políticas nacionales y el desarrollo de la arquitectura institucional para la transformación digital del sector. 

Actualmente se desempeña como Director de Salud Digital en la Dirección General de Modernización del Sector Salud (DGMOSS), liderando la elaboración de documentos técnicos, marcos normativos y protocolos estratégicos para el establecimiento y consolidación de la salud digital en México, así como impulsando iniciativas nacionales para la promoción de la alfabetización en salud digital. 

Previamente, en la Dirección General de Planeación y Desarrollo en Salud (DGPLADES), fungió como Subdirector de Coordinación de Modelos de Atención para la Salud y Subdirector de Innovación de Procesos, adscripción desde la cual coordinó el desarrollo e integración de la Política Nacional de Medicamentos e Insumos para la Salud, la estandarización de procesos de la cadena de abasto, la estrategia de distribución de “última milla” y la consolidación de la compra consolidada 2025-2026. Su experiencia se complementa con la gestión operativa y administración de contratos consolidados en el Instituto de Salud para el Bienestar (INSABI) y la administración de unidades de salud en el Estado de México. 

La Dra. Esther Mahuina Campos Castolo es Médica Cirujana y especialista en Ginecología y Obstetricia por la Facultad de Medicina de la UNAM, con una Maestría en Investigación Educativa. Actualmente, es profesora de tiempo completo en el Departamento de Salud Digital, donde imparte asignaturas como Informática Biomédica I y II, así como Actualidades y aplicaciones de la telemedicina. Diseñó e imparte desde 2023 el Taller "Uso de inteligencias artificiales generativas (IAG) en las ciencias de la salud" en la Facultad de Medicina UNAM. También enseña la optativa de Informática Biomédica en la Facultad de Ingeniería de la UNAM. Ha publicado más de 50 artículos científicos y participado en el desarrollo de más de 40 aplicaciones informáticas, entre ellas más de 20 agentes de inteligencia artificial, así como en dos sistemas de algoritmos de inteligencia artificial certificados por INDAUTOR. Su experiencia incluye temas de inteligencia artificial generativa, seguridad del paciente, calidad de la atención médica, prevención de errores médicos y bioética. Además, es líder del Grupo de Estudios en Salud Digital de la Facultad de Medicina, donde impulsa la innovación en el uso de tecnologías en salud.

Participantes