IV Simposio de Imágenes Diagnósticas — Democratización del uso de Inteligencia Artificial en Radiología: De la formación a la práctica
Un día completo de casos clínicos, demos en vivo y herramientas que corren hoy
en hospitales reales. Sin presentaciones vacías. Sin hype.
Diseñado para el radiólogo que quiere actuar, no solo escuchar.
Certificado de asistencia con aval académico · Universidad El Bosque
—Días
—Horas
—Minutos
—Segundos
En alianza con
Los Cobos Medical Center/Universidad El Bosque
Objetivos del Simposio
1
Estado del arte global y latinoamericano
Presentar el estado actual de la IA en radiología a nivel global y latinoamericano — qué funciona hoy, qué está en investigación y cuál es la brecha real de adopción en Colombia.
2
Demos sobre casos clínicos reales
Demostrar el uso de herramientas de IA (agentes clínicos) sobre casos radiológicos reales, con demostración en vivo en el taller práctico del cierre.
3
Capacitación práctica — te llevas el modelo funcionando
Capacitar a radiólogos en el uso práctico de modelos MHub.ai sin necesidad de programar. Los asistentes al taller instalan y configuran los modelos directamente en su computador. Sales del evento con la herramienta instalada y un caso procesado.
4
Sentar las bases de un modelo replicable
Sentar las bases de un modelo de evento replicable para educación médica continua en IA clínica en Colombia y Latinoamérica.
Aval académico
Respaldo académico internacional
Universidad El Bosque
Aval académico y certificación del evento a través de su Facultad de Medicina y programa de Radiología.
Maastricht University
Vínculo académico internacional a través del AIM Program y la participación de Leonard Nuernberg.
El simposio en video
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Ponentes
Quién estará en el escenario
DL
Ponente
Dra. Diana Patricia Leal Contreras
Jefa de Imágenes Diagnósticas · Los Cobos Medical Center · Miembro ACR y RSNA · Profesora Universidad El Bosque
Moderadora de paneles y clausura
11:30 AM · 2:00 PM · Clausura 5:00 PM
MO
Ponente
Dra. Martha Hoyuela
Radióloga · Experta en IA Radiología Latinoamérica
"Marco legal del uso de AI en Radiología"
10:50 AM
LJ
Ponente
Dra. Lina María Jaimes
Médica especialista en Medicina del deporte · Grado de honor · Universidad El Bosque
"Herramientas de IA para el wellness en Radiología"
Research Scholar · AIM Program · Mass General Brigham · Harvard Medical School
Research Scholar · AIM Program · Mass General Brigham · Harvard Medical School. Cum Laude RSNA 2025, Chicago. Creador de MHub.ai. Dos conferencias + taller práctico.
8:40 AM — "Retos y desafíos de la IA en imágenes médicas"
8:40 AM · Taller 3:20 PM
DJ
Ponente
Dr. Diego Jaramillo
Imagen Cardiaca · Los Cobos Medical Center
"Agentes de IA en Radiología: del caso clínico al reporte en cardiología"
"IA en Radiología hoy" · "Entre la Firma y el Error" · Taller práctico
8:00 AM · 9:20 AM · 3:00 PM · Taller 3:20 PM
CP
Ponente
Carlos Alberto Pérez
Investigador y metodólogo
"Modelos de IA para la investigación en radiología"
10:30 AM
FA
Ponente
Dr. Felipe Aluja
Médico Radiólogo · Director de la Especialización en Docencia Universitaria, Universidad Javeriana
"Residencia en Radiología en la era de la IA"
11:10 AM
El Evento
No más slides. Aquí la IA corre en vivo.
Diseñado para el radiólogo que quiere actuar hoy
Radiólogos, residentes, líderes de tecnología médica e investigadores. Creado por radiólogos, para radiólogos — con casos clínicos reales y herramientas que funcionan desde el primer día.
Al terminar el simposio podrás
Evaluar y seleccionar modelos de IA para tu especialidad. Correr un modelo sobre imágenes médicas reales desde tu propio computador. Aplicar herramientas validadas en casos clínicos reales desde el día siguiente.
Entre tanto, el hospital se alista
Los hospitales colombianos avanzan en la adopción institucional de IA. Entre tanto, el radiólogo puede empezar hoy: alistarse, generar sus propias habilidades y aprender a actuar con IA de forma responsable. La mayoría de los cursos disponibles son demasiado técnicos para el radiólogo clínico. Este simposio hace fácil el acceso: modelos de vanguardia, sobre imágenes médicas reales, en tu propio computador.
Investigador invitado desde Harvard
Leonard Nuernberg — Research Scholar, AIM Program · Mass General Brigham · Harvard Medical School. Cum Laude RSNA 2025, Chicago. Creador de MHub.ai, plataforma open-source para correr modelos de IA sobre imágenes médicas sin necesidad de programar.
Invitado Internacional · Cum Laude RSNA 2025
🏆 Premio Cum Laude
RSNA 2025 Annual Meeting · Chicago
"MHub.ai — Simple and Reproducible AI for Medical Imaging"
Award Cum Laude · NEE-40 · Top 3% de todos los trabajos
Leonard Nürnberg, MSc
Research Scholar · AIM Program · Mass General Brigham · Harvard Medical School
Leonard Nürnberg es Research Scholar del AIM Program en Mass General Brigham (Harvard Medical School), donde trabaja en aplicaciones de deep learning en imagen cardiovascular e investigación oncológica. Es candidato a PhD en la Universidad de Maastricht (GROW School for Oncology and Reproduction, Países Bajos).
Anteriormente fue Research Assistant en Maastro Clinic (Países Bajos), enfocado en segmentación de imágenes médicas con deep learning — específicamente segmentación de subestructuras cardíacas en CT de planificación para radioterapia.
Cree que la IA puede ser el componente clave para aprovechar el crecimiento exponencial de datos en medicina — pero solo si adoptamos estándares abiertos y acuerdos sobre semántica y estructura de datos.
Formación
BSc en Ingeniería de la Información y Gestión — Karlsruhe Institut of Technologies (KIT), Alemania
MSc en Inteligencia Artificial — Universidad de Maastricht, Países Bajos
Deep Learning · Imagen MédicaImagen CardiovascularCreador de MHub.aiPhD Candidate · Maastricht
🏆
Premio Cum Laude — RSNA 2025 Annual Meeting · Chicago
Education Exhibit · Award Cum Laude: NEE-40 — "MHub.ai — Simple and Reproducible AI for Medical Imaging" · El RSNA es el mayor congreso mundial de radiología. El premio Cum Laude es otorgado al top 3% de los trabajos presentados.
Programa
Un día completo. Todo en vivo.
7:30 – 8:00Inauguración del simposioComité Organizador
8:00 – 8:20IA en Radiología hoy: estado del arte y aplicaciones realesDr. Miguel Angarita
8:20 – 8:40Flujos de trabajo en Radiología apoyados por IAJuan F. Orjuela · Ingeniero experto en PACS-RIS
8:40 – 9:00Retos y desafíos de la IA en imágenes médicasLeonard Nuernberg · AIM Program · Universidad de Maastricht
9:00 – 9:20Implementación clínica de IA en Tomografía : experiencia y casos de usoGE HealthCare
9:20 – 9:40Entre la Firma y el Error: IA como Segunda Revisión en RadiologíaDr. Miguel Angarita
9:40 – 10:00Panel de preguntas con los conferencistas—
10:00 – 10:30Coffee Break + Preparación del Taller—
10:30 – 10:50Modelos de IA para la investigación en radiologíaCarlos Alberto Pérez
10:50 – 11:10Marco legal del uso de AI en RadiologíaDra. Martha Hoyuela
11:10 – 11:30Residencia en Radiología en la era de la IADr. Felipe Aluja
11:30 – 12:00Panel de preguntas con los conferencistasModeradora: Dra. Diana Patricia Leal Contreras · Dr. Diego Jaramillo
12:00 – 1:00Almuerzo—
1:00 – 1:20Ciberseguridad en IA para RadiologíaClaro Comcel S.A.
1:20 – 1:40Infraestructura en la nube para IA en Radiología: retos y oportunidadesDL Technologies
1:40 – 2:00Herramientas de IA para el wellness en RadiologíaDra. Lina María Jaimes
2:00 – 2:20Panel de preguntas con los conferencistasModeradora: Dra. Diana Patricia Leal Contreras · Jorge Martínez, director TI LCMC
2:20 – 3:00Coffee Break + Preparación del Taller—
3:00 – 3:20Intro al taller — Agentes de IA en Radiología: del caso clínico al reporte en cardiologíaDr. Diego Jaramillo + Dr. Miguel Angarita
3:20 – 5:00★ TALLER PRÁCTICO: Corre tu primer modelo de IA en RadiologíaLeonard Nuernberg + Dr. Miguel Angarita Ver detalles del taller →
Uno de los centros médicos más reconocidos de Colombia, clasificado entre
los top 20 IPS del país por Newsweek. Sede de alta complejidad
en el norte de Bogotá, con infraestructura de clase mundial para ciencias de la salud.
Dirección
Avenida Carrera 9 # 131 A-40, Bogotá DC
Fecha y hora
Viernes, 11 de Septiembre de 2026 · 7:30 AM – 5:30 PM
Certificado digital con aval Universidad El Bosque
400+
Online · Latinoamérica
Transmisión en vivo por YouTube Live
Registro en Luma Events con recordatorio
Acceso a grabaciones post-evento
Certificado de asistencia virtual
Q&A en vivo con los speakers
Certificación oficial · Universidad El Bosque
Todos los asistentes presenciales y online reciben certificado digital con aval académico
de la Universidad El Bosque, válido para créditos de educación médica continuada.
Requisitos del Taller
Taller práctico: Corre tu primer modelo de IA en Radiología · 3:20 – 5:00 PM
Antes de llegar
1
Verificar tu equipo
Mac o PC compatible con Docker. Mínimo 16 GB RAM recomendado y 20 GB de disco libre. Trae tu portátil cargado.
2
Descargar Docker Desktop
Descárgalo en docker.com/products/docker-desktop e instálalo. Verifica con docker --version en la terminal antes de llegar. mhub.ai lo requiere para correr modelos.
3
Crear cuenta en mhub.ai
Regístrate en mhub.ai — plataforma open-source del AIM Program de Harvard. Registro gratuito. Es la herramienta central del taller.
En el taller
4
Configurar mhub.ai — guiado por Leonard
Lo haremos en vivo guiados por Leonard Nuernberg — creador de mhub.ai e investigador del AIM Program de Harvard.
5
Seleccionar y descargar primer modelo
Elegimos un modelo del repositorio AIM Program · Mass General Brigham. Aprox. 2-3 GB. Habrá red disponible en la sede.
6
Procesar primer estudio de imagen médica real
Corremos el modelo sobre un caso clínico real — los mismos modelos que usan los investigadores de Harvard y Mass General Brigham.
