Volver al inicioInteligencia Artifical Aplicada al Laboratorio Clínico 02

Inteligencia Artifical Aplicada al Laboratorio Clínico 02

Aprendé a diseñar, desarrollar y publicar tus propias herramientas digitales para el laboratorio de análisis clínicos utilizando inteligencia artificial y Vibe Coding. Descubrí cómo transformar una idea en una aplicación funcional con agentes como Codex y Claude Code, sin necesidad de saber programa

$27.500

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Curso de FundaLab · Nivel 2 de 2

Creá herramientas para tu laboratorio con IA, sin saber programar

Partís de un problema real de tu trabajo y terminás con una aplicación pequeña, probada, documentada y publicada en la web, construida junto a un agente de código como Codex o Claude Code.

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  • 12 clases de 2 horas
  • Sin conocimientos de programación
  • Proyecto propio de principio a fin
Ficha de productoEjemplo
Problema
Los presupuestos se arman a mano y tardan
Usuario
Recepción y administración del laboratorio
Versión inicial
Catálogo, selección de prácticas, total y exportación
Pruebas
Casos normales y límite Precios faltantes y datos inválidos Cálculos verificados aparte
Probado antes de publicar

Para quienes conocen los problemas del laboratorio

Vos sabés dónde se pierde tiempo: presupuestos manuales, seguimiento de insumos, registro de incidencias, búsqueda de protocolos, indicadores. Este curso te enseña a convertir eso en una herramienta.

  • Técnicos de laboratorio
  • Extraccionistas
  • Bioquímicos
  • Personal administrativo
  • Estudiantes y otros trabajadores del laboratorio

Se recomienda haber cursado IA 01 o tener competencias equivalentes, además de manejo básico de computadora, archivos, navegador y alguna IA conversacional como ChatGPT.

Qué vas a poder hacer al terminar

  • Describir un problema real con usuarios, objetivos, entradas, salidas, reglas y restricciones.
  • Definir un producto mínimo viable y escribir una especificación que se pueda verificar.
  • Entender para qué sirven HTML, CSS, JavaScript, Python, SQL, las APIs y el frontend y backend, sin escribir código a mano.
  • Dirigir a un agente como Codex o Claude Code para crear y modificar un proyecto.
  • Inspeccionar el resultado, pedir correcciones y ejecutar pruebas que se puedan repetir.
  • Usar Git y GitHub, y entender qué hacen una base de datos, Supabase y Vercel.
  • Distinguir localhost, URL pública, dominio y DNS.
  • Detectar riesgos de seguridad, privacidad, costos y mantenimiento.
  • Presentar tu herramienta con documentación de uso y evidencia de pruebas.

Un solo proyecto que crece clase a clase

No son ejercicios sueltos. Tu herramienta avanza de la idea a la publicación en ocho entregas.

  1. DefiniciónProblema, usuarios, alcance y beneficio esperado.
  2. DiseñoPantallas, flujos, reglas y criterios de aceptación.
  3. ArquitecturaTecnologías y decisión sobre almacenamiento.
  4. PrototipoVersión local que ya funciona.
  5. CalidadCasos de prueba, errores y correcciones.
  6. VersionadoRepositorio y documentación.
  7. PublicaciónDespliegue web cuando corresponda.
  8. PresentaciónDemostración, límites y próximos pasos.

Programa: doce clases, un entregable en cada una

Tocá una clase para ver los contenidos, la práctica y lo que te llevás.

1

Pensamiento de producto: detectar un problemaQué vale la pena resolver y qué no
  • Diferencia entre problema, síntoma y solución.
  • Usuarios, contexto de uso, alcance e impacto.
  • Qué es un producto mínimo viable y cómo elegir un proyecto para principiantes.

PrácticaIdentificar tres problemas cotidianos y elegir uno según utilidad, complejidad y riesgo.

EntregableFicha de oportunidad: problema, usuario, situación actual, objetivo y alcance.

2

De la idea a la especificaciónDecir con precisión qué tiene que hacer la herramienta
  • Entradas, salidas, reglas, flujos de usuario y pantallas.
  • Casos límite y criterios de aceptación.
  • Cómo expresar lo que todavía es ambiguo.

PrácticaDiseñar una calculadora de presupuestos con catálogo, total, observaciones y exportación, anticipando precios faltantes y datos inválidos.

EntregableEspecificación v1 y boceto de la interfaz.

3

Tecnología para no programadores ICómo está hecho un programa por dentro
  • Archivos, carpetas, navegador y servidor; frontend y backend.
  • HTML y CSS para estructura y estilo; JavaScript y TypeScript para comportamiento; Python para automatizar.
  • Frameworks y dependencias.

PrácticaInspeccionar un proyecto pequeño y reconocer qué archivo controla cada parte.

EntregableMapa comentado de componentes y tecnologías elegidas.

4

Tecnología para no programadores IIDatos, bases de datos y APIs
  • Tablas, filas, columnas, claves y relaciones; nociones de SQL.
  • Almacenamiento local frente a remoto; APIs; autenticación y permisos.
  • Decisiones de arquitectura mínima.

PrácticaDiseñar el modelo de datos de presupuestos o incidencias y decidir si tu herramienta realmente necesita base de datos.

EntregableEsquema de datos y decisión justificada de almacenamiento.

5

Agentes de código y preparación del entornoTu primer trabajo en equipo con un agente
  • Vibe coding y desarrollo asistido con Codex y Claude Code.
  • Instrucciones, contexto y archivos de proyecto; terminal a nivel conceptual.
  • Permisos del agente, revisión de sus acciones, costos y límites de uso.

PrácticaAbrir un proyecto de ejemplo y pedir una modificación controlada.

EntregableEntorno funcionando y registro de una iteración con el agente.

6

Primer prototipo en localhostTu herramienta funcionando en tu computadora
  • Convertir la especificación en tareas y generar de forma incremental.
  • Componentes de interfaz y ejecución local.
  • Diferencia entre prototipo y producto terminado.

PrácticaConstruir la primera versión de tu herramienta y recorrer su flujo principal.

EntregableVersión local ejecutable y captura o demostración de funcionamiento.

7

Iteraciones, depuración y pruebasCómo saber si la herramienta funciona de verdad
  • Errores de compilación, de ejecución y de lógica; cómo reportarle un fallo al agente.
  • Pruebas manuales y automatizadas simples: casos normales, límite e inválidos.
  • Verificación independiente de cálculos y accesibilidad básica.

PrácticaArmar una tabla de casos de prueba y corregir los defectos que aparezcan.

EntregableBitácora de incidencias, pruebas y correcciones.

8

Git, GitHub y control de versionesGuardar, volver atrás y trabajar seguro con agentes
  • Repositorios, commits y ramas a nivel introductorio.
  • Sincronización y recuperación de versiones.
  • Archivos que no deben publicarse y cómo escribir un README.

PrácticaGuardar el proyecto en un repositorio, documentar su instalación y recuperar una versión anterior.

EntregableRepositorio y README inicial.

9

Bases de datos y SupabaseCuándo hace falta guardar datos y cómo hacerlo
  • PostgreSQL, tablas y relaciones; conexión desde la aplicación.
  • Autenticación, permisos y políticas de acceso; manejo de secretos.
  • Copias de seguridad, límites y costos. Supabase es un ejemplo de plataforma, no una obligación.

PrácticaDemostración guiada con datos ficticios. Solo los proyectos que lo necesitan incorporan almacenamiento remoto.

EntregablePrototipo con almacenamiento justificado o demostración documentada.

10

Despliegue: de localhost a VercelQue otras personas puedan abrir tu herramienta
  • Desarrollo frente a producción; hosting, build y variables de entorno.
  • Errores de despliegue y URL pública.
  • Diferencia entre estar disponible y ser seguro; mantenimiento y costos.

PrácticaPublicar una aplicación apta para la web, sin información sensible ni funciones clínicas sin validar.

EntregableURL funcional del proyecto, o un despliegue de demostración si hay restricciones técnicas.

11

Dominio, DNS, seguridad y mantenimientoQué pasa después de publicar
  • Dominio y subdominio, DNS y registros comunes, HTTPS.
  • Usuarios y roles, datos sensibles, dependencias y copias de seguridad.
  • Monitoreo, continuidad y costos operativos.

PrácticaSimular la configuración de un dominio y hacer una revisión básica de seguridad y mantenimiento.

EntregableLista de verificación de publicación y plan mínimo de mantenimiento.

12

Taller integrador y presentación finalMostrás lo que construiste
  • Revisión de alcance, pruebas finales y limitaciones conocidas.
  • Documentación, evaluación del proyecto y próximos pasos.

PrácticaPresentar la herramienta, el problema que resuelve, tus decisiones técnicas, la evidencia de pruebas y las mejoras futuras.

EntregableAplicación funcional, ficha del producto, README, pruebas y presentación final.

Qué podés construir

Todos arrancan con una calculadora de presupuestos o un registro de incidencias, con datos ficticios. Después adaptás el proyecto a tu interés.

Calculadora de presupuestos

Catálogo, selección de análisis, suma y exportación.

Dificultad baja

Registro de incidencias preanalíticas

Alta de incidencias, filtros, conteos y porcentajes.

Baja a media

Control de stock y vencimientos

Insumos, lotes, cantidades, fechas y alertas.

Dificultad media

Panel de indicadores

Carga de datos simulados, gráficos y tendencias.

Dificultad media

Selector de tubos y aditivos

Consulta desde un catálogo previamente validado.

Dificultad media

Calculadora de diluciones

Fórmulas, unidades y resultados de ejemplo.

Dificultad media

Generador de indicaciones preanalíticas

Reglas de preparación basadas en protocolos aprobados.

Media a alta

Los proyectos de mayor riesgo son opcionales. Ninguna herramienta que afecte la preparación del paciente, la elección de muestras o cálculos técnicos se usa en el trabajo real sin validación profesional.

Hacer una app con IA no la vuelve segura

Aprendés a construir, y también a verificar, proteger y mantener lo que construís.

Cómo trabajamos

  • Primero el problema, después la herramienta.
  • El agente escribe el código; vos especificás y verificás.
  • Datos ficticios o anonimizados, sin información de pacientes.
  • Aplicaciones pequeñas, con pocas pantallas y reglas claras.
  • Conceptos antes que marcas, con alternativas a cada servicio.

Lo que el curso no hace

  • No te certifica como desarrollador de software profesional ni como validador de sistemas clínicos.
  • No promete que toda aplicación generada con IA sea segura o apta para uso clínico.
  • No exige comprar un dominio propio: el DNS se practica en demostración.
  • No publica claves privadas, contraseñas ni datos identificables.

Cómo se cursa y cómo se evalúa

Teórico-práctico

12 clases de 2 horas, 24 horas en vivo, con taller de proyecto y acompañamiento entre encuentros.

Proyecto propio

Una misma herramienta evoluciona durante todo el curso, con un entregable por clase.

Evaluación

Se evalúa la definición del problema, el funcionamiento, las pruebas, la documentación y la presentación final.

Material de apoyo

Plantillas de especificación, datos simulados, listas de verificación, proyectos base y rúbricas.

Qué necesitás para cursar

  • Una computadora personal, preferentemente portátil, con internet estable y permiso para instalar programas.
  • Un navegador actualizado.
  • Una cuenta en un servicio de IA con herramientas de desarrollo asistido, según lo que haya disponible en el momento.
  • Para algunas prácticas, cuentas de GitHub, Vercel y Supabase. Te contamos los límites y costos de los planes gratuitos antes de pedirte usarlas.

Sumate a la próxima cohorte

Escribinos y te contamos fechas, valor y cómo reservar tu lugar.

Inicio: a confirmar
Horarios: a confirmar
Valor: a confirmar

Preguntas frecuentes

¿Necesito saber programar?

No. El agente escribe el código. Vos aprendés a definir el problema, dirigir al agente, probar el resultado y publicarlo.

¿Tengo que haber hecho IA 01?

Se recomienda como base, pero se puede ingresar directo si acreditás competencias equivalentes. Cada nivel se certifica por separado.

¿Tengo que comprar un dominio?

No. La práctica de dominio y DNS se hace por demostración, y la publicación en una URL de Vercel alcanza para el curso.

¿La aplicación que construya puede usarse con pacientes?

No durante el curso. Las herramientas que tocan indicaciones, muestras o cálculos técnicos necesitan protocolos institucionales y validación profesional antes de cualquier uso real.

¿Mi herramienta va a usar inteligencia artificial?

No necesariamente. La IA te ayuda a construirla, pero lo que resulta puede ser software convencional. Eso también se explica en el curso.

¿Qué pasa si mi computadora es limitada?

Contemplamos alternativas guiadas para quienes tienen equipos limitados o restricciones para instalar programas.

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