✦ Diplomado · Nutrición Clínica e Inteligencia Artificial

Diplomado en Nutrición Clínica Práctica
con Herramientas de Inteligencia Artificial

8 Oct 2026 · Próxima Fecha de Inicio

Nutrición clínica basada en evidencia con apoyo de inteligencia artificial: valoración, diagnóstico PES, prescripción y seguimiento digital en patologías cardiometabólicas, renales y gastrointestinales.

15
Módulos
120
Horas curriculares
12
Puntos Educación Médica Continua
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Información general
8 Octubre 2026Fecha de inicio
En línea · Videoclases en vivoCampus Monterrey
Jueves · 18:00–20:00 hrs4 meses · 15 sesiones
Nutriólogos · Médicos Generales y EspecialistasPerfil de ingreso
Objetivo

¿Qué aprenderás?

Desarrollar en el nutriólogo y el médico clínico las competencias para aplicar el Proceso de Atención Nutricional con soporte de herramientas de inteligencia artificial: desde la valoración y diagnóstico PES hasta el diseño de planes de alimentación y seguimiento digital, con base en evidencia y criterios éticos.
Perfil

Perfil del programa

Programa diseñado para profesionales de la salud y la nutrición con cédula profesional activa.

Perfil de Ingreso
✓ Aplica si eres
Lic. en Nutrición con cédula profesional
Lic. en Nutrición Clínica con cédula profesional
Egresado/a de Maestría en Nutrición Clínica
Médico Especialista (con apertura)
Médico General (con apertura)
✗ No aplica para
Personas sin formación en ciencias de la salud o nutrición
Al egresar podrás
Competencias que desarrollarás
  • Aplicar el Proceso de Atención Nutricional asistido por IA de forma ética y basada en evidencia
  • Interpretar datos bioquímicos y antropométricos para emitir diagnósticos PES fundamentados
  • Diseñar y auditar planes de alimentación para patologías cardiometabólicas, renales y gastrointestinales
  • Utilizar herramientas de IA para búsqueda de evidencia, automatización y seguimiento digital de pacientes
  • Implementar estrategias de adherencia, entrevista motivacional y tableros de seguimiento en consulta
Contenido

Contenido Académico · 4 Meses

Jueves · 18:00–20:00 hrs — Videoclases en vivo. Incluye sesiones clínicas en vivo, casos clínicos, material digital y plataforma Google Classroom.

Fases del Proceso de Atención Nutricional (PAN): valoración, diagnóstico, intervención y monitoreo
Conceptos fundamentales de inteligencia artificial aplicada a la salud y la nutrición
Herramientas de IA disponibles para el nutriólogo clínico: panorama actual
Integración de IA en el flujo de trabajo de la consulta nutricional
Principios éticos en el uso de IA en entornos clínicos
Protección de datos del paciente: marco legal mexicano y buenas prácticas
Sesgos algorítmicos y responsabilidad del profesional de la salud
Consentimiento informado en consulta digital y teleconsulta
Evaluación antropométrica avanzada: composición corporal y análisis de bioimpedancia
Historia clínica nutricional y evaluación dietética: métodos y herramientas digitales
Evaluación global subjetiva (EGS) y cribado nutricional en entorno hospitalario
Uso de IA para sistematización y análisis de datos de valoración
Interpretación de marcadores bioquímicos con relevancia nutricional
Formulación del diagnóstico nutricional en formato PES (Problema-Etiología-Signos)
Indicadores de monitoreo y seguimiento nutricional: selección y frecuencia
Automatización del registro y análisis de seguimiento con herramientas digitales
Fundamentos de la práctica basada en evidencia en nutrición clínica
Construcción de preguntas clínicas en formato PICO
Tipos de evidencia científica: jerarquía y aplicabilidad clínica
Lectura crítica de artículos científicos en nutrición: práctica guiada
Búsqueda avanzada en PubMed, Google Scholar y bases de datos nutricionales con IA
Herramientas de IA para síntesis de literatura: Consensus, Elicit y similares
Verificación de información nutricional en redes sociales y fuentes digitales
Construcción de resúmenes de evidencia aplicados a casos clínicos reales
Fisiopatología de la obesidad y su manejo nutricional basado en evidencia
Resistencia a la insulina: diagnóstico, impacto metabólico e intervención dietética
Estrategias nutricionales para reducción de grasa visceral y mejora de sensibilidad a insulina
Diseño de plan de alimentación con apoyo de herramientas de IA
Manejo nutricional de diabetes mellitus tipo 2: conteo de carbohidratos e índice glucémico
Intervención dietética en dislipidemias: grasas, fibra y patrones alimentarios
Nutrición en hipertensión arterial: dieta DASH y restricción de sodio
Prescripción nutricional integrada para el paciente con síndrome metabólico
Microbiota intestinal y su relación con la salud metabólica: intervención nutricional
Manejo nutricional en síndrome de intestino irritable, EII y malabsorción
Nutrición en patología hepatobiliar: hígado graso, cirrosis y colecistitis
Diseño de planes alimentarios adaptados a restricciones gastrointestinales
Fisiopatología renal y adecuación nutricional por estadio de ERC
Manejo de proteínas, fósforo, potasio y líquidos en paciente renal
Nutrición enteral y parenteral: indicaciones, fórmulas y monitoreo
Tamizaje nutricional hospitalario y trabajo interdisciplinario
Cálculo de requerimientos energéticos y proteicos según patología y estado nutricional
Distribución de macronutrientes y diseño de la prescripción nutricional
Herramientas digitales y software para el cálculo y seguimiento de planes
Casos clínicos prácticos: prescripción nutricional en diferentes patologías
Diseño de planes de alimentación personalizados asistidos por IA
Auditoría nutricional del plan: adecuación, viabilidad y adherencia esperada
Adaptación cultural, económica y de preferencias del paciente con herramientas digitales
Documentación clínica del plan nutricional: estándares y formatos
Estructura y gestión de la consulta nutricional en entornos digitales y presenciales
Técnicas de entrevista motivacional aplicadas a la consulta de nutrición
Barreras de adherencia al plan alimentario: identificación y estrategias de abordaje
Herramientas de comunicación digital con el paciente: seguimiento remoto efectivo
Diseño de materiales de educación nutricional con apoyo de IA
Automatización de recordatorios, seguimiento y reportes de evolución del paciente
Construcción de tableros de seguimiento nutricional en Google Sheets, Notion o similares
Indicadores clave de desempeño (KPIs) en la práctica clínica nutricional
Resolución de caso clínico integrador: aplicación del PAN completo con herramientas de IA
Presentación del proyecto de implementación de IA en la práctica clínica personal
Retroalimentación docente y evaluación de competencias desarrolladas
Entrega de diploma y cierre del programa

* Los temas pueden sufrir modificaciones para cumplir con los propósitos académicos del programa.

Preguntas frecuentes

Dudas comunes

Si aún tienes dudas, uno de nuestros asesores te orientará por WhatsApp.

El programa está dirigido principalmente a Licenciados en Nutrición y Nutrición Clínica, así como egresados de la Maestría en Nutrición Clínica. También se abre la inscripción para Médicos Generales y Especialistas que deseen incorporar herramientas de IA y nutrición clínica a su práctica.
Sí. Es un Diplomado a nivel Posgrado Tipo "C" con 12 Puntos y 120 horas curriculares de Educación Médica Continua, acorde a criterios nacionales de educación continua, emitido por EP de México, Institución de Educación Superior.
Las clases se imparten en vivo cada jueves de 18:00 a 20:00 hrs durante 4 meses (15 sesiones). Los participantes acceden desde cualquier lugar con conexión a internet. Incluye sesiones clínicas en vivo, laboratorio aplicado, casos clínicos, material digital y actividades con retroalimentación docente a través de la plataforma Google Classroom.
El programa integra herramientas de IA para búsqueda y síntesis de evidencia científica (Consensus, Elicit), automatización de consulta y seguimiento de pacientes, diseño de planes de alimentación y construcción de tableros de monitoreo. No se requiere experiencia previa en tecnología para ingresar al programa.
Ubicación

¿Cómo llegar?

Miguel Hidalgo y Costilla 330, Piso 7, Centro, Monterrey, N.L.

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