¿Cómo regulamos la IA en salud sin frenar la innovación ni poner en riesgo derechos? Comunidad de Conocimiento del CLIAS
Calidad de datos en salud: la base para una IA responsable en América Latina Sin datos sólidos, interoperables y bien gobernados, no hay IA responsable.
¿Reinventar la rueda o aprender del camino recorrido? Una hoja de ruta práctica para América Latina y el Caribe. El documento sugiere aprender de marcos regulatorios ya probados y adaptarlos…
Experiencias у aprendizajes sobre prácticas de producción, estandarización y uso de datos en salud en unacomunidad de conocimiento Este documento muestra cómo se producen, organizan y utilizan los datos en la práctica cotidiana, y qué tensiones, decisiones y dilemas emergen…
Hacia una Gobernanza Responsable de la Inteligencia Artificial en Salud: ideas para crear marcos regulatoriosflexibles y adaptativos paraAmérica Latina. Guía práctica para la construcción de marcos regulatorios flexibles y adaptativos para la IA en salud en América Latina.
Webinar: La Comunidad de Conocimiento del CLIAS abre su agenda 2026 con un nuevo encuentro sobre IA responsable en salud
