Salud Gestiona

Plan de Producción con IA
🩺 Plan de Producción con IA
ESTÍMULO1 / 45
Toolkit Health Management Prompting · Clase II

Metodologías de prompting para el diseño del plan de producción aplicado a la gestión clínica y administrativa en salud.

1 · Estímulo
➜
2 · Saber
➜
3 · Aprendizaje
➜
4 · Logro alcanzado
Elaborado por el Mentor: Felipe Peralta Quispe
Procesos · Producción · Turnos · Recursos humanos · Medicamentos · Inteligencia artificial
Mentor: Felipe Peralta Quispe · Salud Gestiona
ESTÍMULO2 / 45

¿Le resulta familiar este director?

Director de un centro de salud abrumado por papeles, sin planificar la producción ni usar IA
🗺️ Procesos sin mapear
🎯 Metas de producción “a ojo”
📅 Turnos improvisados
👩‍⚕️ Brecha de personal desconocida
💊 Medicamentos agotados
🤖 Sin uso de IA

Cuando la producción no se planifica, el servicio se organiza alrededor de la urgencia y no del valor para el paciente (Porter & Lee, 2013). La IA generativa puede apoyar la gestión, pero solo si se usa con método (Thirunavukarasu et al., 2023).

  1. Porter, M. E., & Lee, T. H. (2013). The strategy that will fix health care. Harvard Business Review, 91(10), 50–70. https://hbr.org/2013/10/the-strategy-that-will-fix-health-care
  2. Thirunavukarasu, A. J., Ting, D. S. J., Elangovan, K., Gutierrez, L., Tan, T. F., & Ting, D. S. W. (2023). Large language models in medicine. Nature Medicine, 29, 1930–1940. https://doi.org/10.1038/s41591-023-02448-8
Mentor: Felipe Peralta Quispe · Salud Gestiona
ESTÍMULO3 / 45

Logro de aprendizaje

Al finalizar, el estudiante será capaz de comprender las metodologías de prompting para el diseño del plan de producción de los servicios de salud, que incluya mapeo de procesos, dimensionamiento y gestión de la producción, programación y gestión de turnos, y dimensionamiento de recursos humanos y medicamentos.
🗺️

Objetivo A · Procesos

Cadena de valor · fichas y flujogramas · guía de práctica clínica

⏱️

Objetivo B · Producción y turnos

Tiempos estándar ASME · producción por UPSS · programación de turnos

👥

Objetivo C · Recursos

Recursos humanos · medicamentos e insumos

El prompting es hoy una competencia profesional en salud: se aprende con práctica guiada y verificación (Meskó, 2023).

  1. Meskó, B. (2023). Prompt engineering as an important emerging skill for medical professionals: Tutorial. Journal of Medical Internet Research, 25, e50638. https://doi.org/10.2196/50638
Mentor: Felipe Peralta Quispe · Salud Gestiona
SABER · OBJETIVO A · 1/104 / 45

Objetivo A: prompting para formular los procesos

Comprender y aplicar metodologías de prompts para formular los procesos del plan de producción asistido por IA.

1¿Qué es un prompt?
2Estructura TCEPFT
3Técnicas que evitan errores
4Elegir la IA correcta
5Tres etapas con Prompt Maestro
1Cadena de valor clínica
➜
2Fichas de proceso y flujogramas
➜
3Guía de práctica clínica estándar

Los cinco componentes siguen la ruta recomendada para aprender prompting en medicina: entender, estructurar, practicar e iterar (Meskó, 2023).

  1. Meskó, B. (2023). Prompt engineering as an important emerging skill for medical professionals: Tutorial. Journal of Medical Internet Research, 25, e50638. https://doi.org/10.2196/50638
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SABER · OBJETIVO A · 2/105 / 45

¿Qué es un prompt? Una “interconsulta” bien escrita

1Usted
(gestor)
➜
2Prompt
instrucción
➜
3IA (LLM)
modelo de lenguaje
➜
4Respuesta
borrador
➜
5Usted verifica
y decide

❌ Prompt pobre

“Hazme los procesos del hospital”.

Resultado genérico, sin norma, con datos inventados.

✅ Prompt estructurado

“Actúa como experto en procesos. Con la hoja adjunta, elabora el mapa de procesos del hospital II-2 según la NT 002-2025-PCM/SGP, en tabla; si falta un dato, escríbelo”.

Un modelo de lenguaje predice texto: responde mejor cuanto más clara es la instrucción (Thirunavukarasu et al., 2023). Ser específico y dar contexto mejora la precisión (Meskó, 2023).

  1. Thirunavukarasu, A. J., Ting, D. S. J., Elangovan, K., Gutierrez, L., Tan, T. F., & Ting, D. S. W. (2023). Large language models in medicine. Nature Medicine, 29, 1930–1940. https://doi.org/10.1038/s41591-023-02448-8
  2. Meskó, B. (2023). Prompt engineering as an important emerging skill for medical professionals: Tutorial. Journal of Medical Internet Research, 25, e50638. https://doi.org/10.2196/50638
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SABER · OBJETIVO A · 3/106 / 45

La estructura TCEPFT: seis piezas en orden

TTareaVerbo: ¿qué hacer?
CContextoTema: ¿sobre qué?
EEspecificaciónDetalles: ¿cómo? pautas y restricciones
PPersonaExperto: ¿qué rol asume la IA?
FFormatoPresentación: ¿en qué formato?
TTonoLenguaje: ¿de qué manera responde?
Prompt Maestro = Tarea + Contexto + Especificación + Persona + Formato + Tono

Es la misma secuencia de la plantilla Excel del curso: la columna I une las seis piezas automáticamente. Asignar un rol, dar contexto y fijar el formato son recomendaciones centrales del prompting médico (Meskó, 2023; Reis et al., 2024).

  1. Meskó, B. (2023). Prompt engineering as an important emerging skill for medical professionals: Tutorial. Journal of Medical Internet Research, 25, e50638. https://doi.org/10.2196/50638
  2. Reis, F., Lenz, C., Gossen, M., Volk, H.-D., & Drzeniek, N. M. (2024). Practical applications of large language models for health care professionals and scientists. JMIR Medical Informatics, 12, e58478. https://doi.org/10.2196/58478
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SABER · OBJETIVO A · 4/107 / 45

Cinco técnicas que reducen errores

🧑‍⚕️

Rol

“Actúa como…” orienta el vocabulario y el criterio.

📄

Ejemplos

Mostrar 1 o 2 ejemplos (few-shot) guía la respuesta.

🪜

Paso a paso

Pedir razonamiento por pasos mejora cálculos.

🚫

No inventar

“Si falta un dato, escribe DATO FALTANTE”.

🔁

Iterar y verificar

Revisar, corregir y volver a preguntar.

El razonamiento paso a paso (chain-of-thought) mejora tareas de varios pasos (Wei et al., 2022). El tipo de prompt cambia la consistencia de las respuestas frente a guías basadas en evidencia (Wang et al., 2024). Ejemplos y verificación reducen alucinaciones (Reis et al., 2024).

  1. Wei, J., Wang, X., Schuurmans, D., Bosma, M., Ichter, B., Xia, F., Chi, E., Le, Q. V., & Zhou, D. (2022). Chain-of-thought prompting elicits reasoning in large language models. Advances in Neural Information Processing Systems, 35. https://proceedings.neurips.cc/paper/2022/hash/9d5609613524ecf4f15af0f7b31abca4-Abstract-Conference.html
  2. Wang, L., Chen, X., Deng, X., Wen, H., You, M., Liu, W., Li, Q., & Li, J. (2024). Prompt engineering in consistency and reliability with the evidence-based guideline for LLMs. npj Digital Medicine, 7, 41. https://doi.org/10.1038/s41746-024-01029-4
  3. Reis, F., Lenz, C., Gossen, M., Volk, H.-D., & Drzeniek, N. M. (2024). Practical applications of large language models for health care professionals and scientists. JMIR Medical Informatics, 12, e58478. https://doi.org/10.2196/58478
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SABER · OBJETIVO A · 5/108 / 45

¿Qué IA elegir? Tres familias

🔎

Buscan evidencia

Perplexity · Consensus · Elicit · Semantic Scholar
Uso: normas, artículos, GPC

💬

Razonan y redactan

ChatGPT · Claude · Gemini · Copilot · DeepSeek · Qwen · Kimi · Grok · Z.AI · Dola
Uso: mapas, fichas, cálculos

📚

Trabajan con sus documentos

NotebookLM (cuaderno con sus PDF)
Uso: preguntar a las normas cargadas

EtapaIA principalApoyo
A1 Cadena de valorClaude / ChatGPTPerplexity, NotebookLM
A2 Fichas y flujogramasClaude / ChatGPTCopilot (Word), Gemini (Docs)
A3 Guía de práctica clínicaConsensus / Elicit / Semantic ScholarClaude o ChatGPT para redactar

Criterio del mentor basado en las funciones de cada herramienta; verifique siempre fuentes y enlaces (Reis et al., 2024). Nunca cargue datos personales de pacientes (MINJUS, 2024).

  1. Reis, F., Lenz, C., Gossen, M., Volk, H.-D., & Drzeniek, N. M. (2024). Practical applications of large language models for health care professionals and scientists. JMIR Medical Informatics, 12, e58478. https://doi.org/10.2196/58478
  2. Ministerio de Justicia y Derechos Humanos. (2024). Decreto Supremo N.° 016-2024-JUS, Reglamento de la Ley N.° 29733, Ley de Protección de Datos Personales. https://www.congreso.gob.pe/Docs/DGP/DIDP/files/ds_016-2024-jus.pdf
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SABER · OBJETIVO A · 6/109 / 45

Etapa A1 · Cadena de valor clínica

Necesidad de salud del paciente
ESTRATÉGICOS · E01 Planeamiento y presupuesto · E02 Calidad y seguridad del paciente · E03 Información e IA
M01 Admisión y referencia
M02 Consulta externa
M03 Emergencia
M04 Hospitalización
M05 Centro quirúrgico
M06 Apoyo al diagnóstico
M07 Alta y contrarreferencia
SOPORTE · S01 Recursos humanos · S02 Farmacia y abastecimiento · S03 Mantenimiento · S04 Finanzas · S05 TIC
Paciente atendido y satisfecho

Los procesos se clasifican en estratégicos, misionales (operativos) y de soporte (PCM, 2025b; PROINVERSIÓN, 2025). El valor se organiza alrededor de las condiciones del paciente (Porter & Lee, 2013). La notación de cadena de valor agregado se usa en hospitales de Brasil (Rodrigues et al., 2015).

  1. Presidencia del Consejo de Ministros. (2025b). Resolución de Secretaría de Gestión Pública N.° 009-2025-PCM-SGP: Lineamientos N.° 001-2025-PCM/SGP “Guía práctica para la gestión por procesos” (desarrolla la Norma Técnica N.° 002-2025-PCM/SGP). El Peruano. https://busquedas.elperuano.pe/api/visor_html/2444878-1
  2. PROINVERSIÓN. (2025). Metodología para la implementación de la gestión por procesos (v. 04), en aplicación de la NT N.° 002-2025-PCM/SGP. https://cdn.www.gob.pe/uploads/document/file/8106228/6795202-rsg-108-2025-metodologia-gestion-por-procesos.pdf
  3. Porter, M. E., & Lee, T. H. (2013). The strategy that will fix health care. Harvard Business Review, 91(10), 50–70. https://hbr.org/2013/10/the-strategy-that-will-fix-health-care
  4. Rodrigues, S. L., Sousa, J. V. de O., & Fortes, P. J. de O. C. (2015). Consultoria em gestão de processos: Estudo de caso de hospital privado em Teresina-PI [Consultoría en gestión de procesos: estudio de caso]. Revista de Administração Hospitalar e Inovação em Saúde, 92–111. https://revistas.face.ufmg.br/index.php/rahis/article/view/2780/1636
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SABER · OBJETIVO A · 7/1010 / 45

Prompt Maestro A1 · Cadena de valor

PROMPT MAESTRO A1
TTareaElabora el mapa de procesos (cadena de valor clínica) del hospital
CContextoHospital II-2 · Plan de Producción 2027 · hoja S1 · NT 002-2025-PCM/SGP
EEspecificaciónEstratégicos · misionales · soporte; códigos E/M/S; dueño, producto y cliente; “DATO FALTANTE”; verificar al final
PPersonaDirector de prompting clínico-administrativo experto en procesos
FFormatoTabla + mapa en código Mermaid + supuestos
TTonoClaro, pedagógico, frases cortas
📎 Adjuntar hoja S1_Cadena_Valor · 🤖 IA sugerida: Claude o ChatGPT (razonar + leer Excel + dibujar en Mermaid) · Texto completo: Excel Prompts_Maestros_TCEPFT, fila 9
Resultado esperado (extracto):
CódigoTipoProcesoDueñoProductoUPSS
M02MisionalConsulta externaJefe de Consulta ExternaPaciente atendidoConsulta Externa
S02SoporteFarmacia y abastecimientoJefe de FarmaciaMedicamento disponibleFarmacia

Estructura alineada a la NT 002-2025-PCM/SGP (PCM, 2025b) y a las recomendaciones de prompting médico (Meskó, 2023).

  1. Presidencia del Consejo de Ministros. (2025b). Resolución de Secretaría de Gestión Pública N.° 009-2025-PCM-SGP: Lineamientos N.° 001-2025-PCM/SGP “Guía práctica para la gestión por procesos” (desarrolla la Norma Técnica N.° 002-2025-PCM/SGP). El Peruano. https://busquedas.elperuano.pe/api/visor_html/2444878-1
  2. Meskó, B. (2023). Prompt engineering as an important emerging skill for medical professionals: Tutorial. Journal of Medical Internet Research, 25, e50638. https://doi.org/10.2196/50638
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SABER · OBJETIVO A · 8/1011 / 45

Etapa A2 · Ficha de proceso y flujograma

13 campos de la ficha

NombreTipoDueñoObjetivoObjetivo estratégicoProveedoresEntradasActividadesProductoReceptorIndicadoresRiesgosRegistros

Símbolos del flujograma

Inicio / FinActividadDecisiónDocumento
AdmisiónEnfermeríaMédicoFarmaciaInicio¿Cita?Registrar FUATriarConsultarEmitir recetaDispensarFinFlujograma con carriles por responsable

Campos de la ficha según la metodología que aplica la NT 002-2025-PCM/SGP (PROINVERSIÓN, 2025); los procesos se desagregan por niveles (PCM, 2025b).

  1. PROINVERSIÓN. (2025). Metodología para la implementación de la gestión por procesos (v. 04), en aplicación de la NT N.° 002-2025-PCM/SGP. https://cdn.www.gob.pe/uploads/document/file/8106228/6795202-rsg-108-2025-metodologia-gestion-por-procesos.pdf
  2. Presidencia del Consejo de Ministros. (2025b). Resolución de Secretaría de Gestión Pública N.° 009-2025-PCM-SGP: Lineamientos N.° 001-2025-PCM/SGP “Guía práctica para la gestión por procesos” (desarrolla la Norma Técnica N.° 002-2025-PCM/SGP). El Peruano. https://busquedas.elperuano.pe/api/visor_html/2444878-1
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SABER · OBJETIVO A · 9/1012 / 45

Prompt Maestro A2 · Ficha y flujograma

PROMPT MAESTRO A2
TTareaElabora la ficha del proceso Consulta Externa y su flujograma
CContextoNarrativa del personal (hoja S2) · Manual de Procesos
EEspecificación13 campos de la ficha; símbolos estándar; “POR VALIDAR”; 3 indicadores con fórmula
PPersonaIngeniero de procesos hospitalarios y auditor de calidad
FFormatoFicha en tabla + flujograma Mermaid con carriles + indicadores
TTonoClaro, pedagógico, frases cortas
📎 Adjuntar hoja S2_Ficha_Flujograma · 🤖 IA sugerida: Claude o ChatGPT (ficha + flujograma Mermaid) · Texto completo: Excel Prompts_Maestros_TCEPFT, fila 10
Truco: pida el flujograma en código Mermaid y péguelo en mermaid.live para verlo como dibujo.
Control: toda actividad debe tener responsable y registro; lo dudoso queda “POR VALIDAR”.

Pedir formatos de salida concretos y dividir tareas complejas mejora la utilidad del resultado (Reis et al., 2024); la ficha sigue la estructura oficial (PROINVERSIÓN, 2025).

  1. Reis, F., Lenz, C., Gossen, M., Volk, H.-D., & Drzeniek, N. M. (2024). Practical applications of large language models for health care professionals and scientists. JMIR Medical Informatics, 12, e58478. https://doi.org/10.2196/58478
  2. PROINVERSIÓN. (2025). Metodología para la implementación de la gestión por procesos (v. 04), en aplicación de la NT N.° 002-2025-PCM/SGP. https://cdn.www.gob.pe/uploads/document/file/8106228/6795202-rsg-108-2025-metodologia-gestion-por-procesos.pdf
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SABER · OBJETIVO A · 10/1013 / 45

Etapa A3 · Guía de práctica clínica estándar

1Priorizar tema
➜
2Grupo elaborador
➜
3Preguntas PICO
➜
4Evidencia + GRADE
➜
5Recomendaciones
➜
6AGREE II y validación
PROMPT MAESTRO A3
TTareaEstructura una GPC de Hipertensión Arterial en adultos
CContextoPerfil local (hoja S3) · R. M. 414-2015/MINSA · AGREE II · GRADE
EEspecificación5 preguntas PICO; solo fuentes verificables; “SIN EVIDENCIA ENCONTRADA”; validación del grupo elaborador
PPersonaMetodólogo de GPC y médico internista
FFormatoSecciones de la GPC + tabla de recomendaciones + algoritmo + AGREE II
TTonoClaro, pedagógico, frases cortas
📎 Adjuntar hoja S3_GPC · 🤖 IA sugerida: Consensus, Elicit, Semantic Scholar y PubMed para la evidencia → Claude o ChatGPT para redactar → Perplexity para verificar cada URL/DOI · Texto completo: Excel Prompts_Maestros_TCEPFT, fila 11
⚠️ Una GPC escrita por IA es solo un borrador: el grupo elaborador valida cada recomendación y cada referencia.

Metodología nacional de GPC (MINSA, 2015, como se cita en INS, 2025); ejemplo vigente del INS (INS, 2026); evaluación con AGREE II (Brouwers et al., 2010); método francés de recomendaciones (HAS, s.f.).

  1. Instituto Nacional de Salud. (2025). Resolución Directoral N.° 000010-2025-INS/CETS (cita la R. M. N.° 414-2015/MINSA, Documento técnico “Metodología para la elaboración de guías de práctica clínica”). https://cdn.www.gob.pe/uploads/document/file/8163123/6832876-resolucion-directoral-n-000010-2025-ins-cets.pdf
  2. Instituto Nacional de Salud. (2026). Resolución de Presidencia Ejecutiva N.° 000163-2026-INS/PE: Guía de práctica clínica para la prevención, diagnóstico y manejo de la enfermedad renal crónica en el primer nivel de atención. El Peruano. https://busquedas.elperuano.pe/dispositivo/NL/2550889-1
  3. Brouwers, M. C., Kho, M. E., Browman, G. P., Burgers, J. S., Cluzeau, F., Feder, G., Fervers, B., Graham, I. D., Grimshaw, J., Hanna, S. E., Littlejohns, P., Makarski, J., & Zitzelsberger, L. (2010). AGREE II: Advancing guideline development, reporting and evaluation in health care. CMAJ, 182(18), E839–E842. https://doi.org/10.1503/cmaj.090449
  4. Haute Autorité de Santé. (s.f.). Méthodes d’élaboration des recommandations de bonne pratique [Métodos de elaboración de recomendaciones de buena práctica]. https://has-sante.fr/jcms/c_418716/fr/methodes-d-elaboration-des-recommandations-de-bonne-pratique
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SABER · OBJETIVO B · 1/1014 / 45

Objetivo B: tiempos, producción y turnos con IA

Comprender y aplicar prompts para medir tiempos estándar, gestionar la producción y programar turnos de las UPSS.

1IA para cálculos
2Método ASME y tiempo estándar
3Producción por UPSS
4Programación de turnos
5Gobernanza y validación
1Medir tiempos (ASME)
➜
2Calcular oferta y metas
➜
3Programar turnos

El tiempo de cada paso del proceso es la base para costear y dimensionar la atención (Kaplan & Porter, 2011).

  1. Kaplan, R. S., & Porter, M. E. (2011). How to solve the cost crisis in health care. Harvard Business Review, 89(9), 46–64. https://hbr.org/2011/09/how-to-solve-the-cost-crisis-in-health-care
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SABER · OBJETIVO B · 2/1015 / 45

La IA que calcula: reglas de oro

🧮

Que calcule con código

Pida: “usa análisis de datos y muestra las fórmulas”.

📎

Adjunte el archivo

La IA debe leer sus datos, no imaginarlos.

🔁

Pregunte dos veces

Si el resultado cambia, revise los datos.

✅

Compruebe a mano

Verifique 2 o 3 cifras con la calculadora o Excel.

EtapaIA principalApoyo
B1 Tiempos ASMEChatGPT / Claude (análisis de datos)Copilot en Excel, Gemini en Sheets
B2 Producción por UPSSChatGPT / ClaudeCopilot, DeepSeek, Qwen
B3 TurnosClaude / ChatGPT (código OR-Tools)Gemini, Copilot

Las respuestas varían entre consultas; repetir preguntas ayuda a evaluar la consistencia (Wang et al., 2024). Verifique siempre cifras y fuentes (Reis et al., 2024).

  1. Wang, L., Chen, X., Deng, X., Wen, H., You, M., Liu, W., Li, Q., & Li, J. (2024). Prompt engineering in consistency and reliability with the evidence-based guideline for LLMs. npj Digital Medicine, 7, 41. https://doi.org/10.1038/s41746-024-01029-4
  2. Reis, F., Lenz, C., Gossen, M., Volk, H.-D., & Drzeniek, N. M. (2024). Practical applications of large language models for health care professionals and scientists. JMIR Medical Informatics, 12, e58478. https://doi.org/10.2196/58478
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SABER · OBJETIVO B · 3/1016 / 45

Método ASME: cinco símbolos y tres fórmulas

OperaciónTransforma o atiende: consultar, triar, dispensar
InspecciónVerifica: revisar SIS, validar receta
TransporteTraslada: paciente a farmacia
DemoraEspera: sala, resultados
AlmacenamientoGuarda: archivar historia
TO = promedio de observaciones
TN = TO × factor de valoración
TE = TN × (1 + suplementos)
Rendimiento (atenciones/hora) = 60 ÷ TE

Cursograma analítico y estudio de tiempos según la ingeniería de métodos (Freivalds & Niebel, 2014). En salud, el tiempo por paso alimenta el costeo por actividades (Kaplan & Porter, 2011).

  1. Freivalds, A., & Niebel, B. W. (2014). Ingeniería industrial de Niebel: Métodos, estándares y diseño del trabajo (13.ª ed.). McGraw-Hill Education.
  2. Kaplan, R. S., & Porter, M. E. (2011). How to solve the cost crisis in health care. Harvard Business Review, 89(9), 46–64. https://hbr.org/2011/09/how-to-solve-the-cost-crisis-in-health-care
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SABER · OBJETIVO B · 4/1017 / 45

Ejemplo ASME: Consulta Externa

N.°ActividadSímboloTO (min)
1Registrar en admisión●4.0
2Esperar en salaD25.0
3Trasladarse a triaje➜1.5
4Tomar funciones vitales●5.0
5Verificar SIS■2.0
6Consulta médica●15.0
7Trasladarse a farmacia➜3.0
8Dispensar●4.0
9Archivar historia▼1.0
Total del proceso60,5
46 %valor agregado
(28 de 60,5 min en operaciones)
Consulta: TE = 15 × 1,00 × (1 + 0,12) = 16,8 min
Rendimiento = 60 ÷ 16,8 = 3,6 consultas/hora
💡 La espera (25 min) es el 41 % del tiempo: primera mejora a trabajar.

Cálculo con el método de estudio de tiempos (Freivalds & Niebel, 2014); datos simulados de la hoja S4.

  1. Freivalds, A., & Niebel, B. W. (2014). Ingeniería industrial de Niebel: Métodos, estándares y diseño del trabajo (13.ª ed.). McGraw-Hill Education.
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SABER · OBJETIVO B · 5/1018 / 45

Prompt Maestro B1 · Tiempos estándar ASME

PROMPT MAESTRO B1
TTareaCalcula el tiempo estándar del proceso Consulta Externa (ASME)
CContexto10 observaciones por actividad (hoja S4) · rendimientos del plan
EEspecificación5 símbolos; TN = TO × valoración; TE = TN × (1 + suplementos); 60/TE; % valor agregado
PPersonaIngeniero industrial en estudio del trabajo en salud
FFormatoCursograma analítico + resumen + Pareto + 3 mejoras
TTonoClaro, pedagógico, frases cortas
📎 Adjuntar hoja S4_ASME_Tiempos · 🤖 IA sugerida: ChatGPT o Claude con análisis de datos (ejecutan cálculos sobre el Excel) · Texto completo: Excel Prompts_Maestros_TCEPFT, fila 12
Pregunta de control: “Muestra la suma de los tiempos y comprueba que el total sea 60,5 min”.
Recursos: la IA debe listar personal, insumos y equipos por actividad (base para RRHH y medicamentos).

Pedir razonamiento paso a paso mejora los cálculos de varios pasos (Wei et al., 2022); fórmulas de tiempo estándar (Freivalds & Niebel, 2014).

  1. Wei, J., Wang, X., Schuurmans, D., Bosma, M., Ichter, B., Xia, F., Chi, E., Le, Q. V., & Zhou, D. (2022). Chain-of-thought prompting elicits reasoning in large language models. Advances in Neural Information Processing Systems, 35. https://proceedings.neurips.cc/paper/2022/hash/9d5609613524ecf4f15af0f7b31abca4-Abstract-Conference.html
  2. Freivalds, A., & Niebel, B. W. (2014). Ingeniería industrial de Niebel: Métodos, estándares y diseño del trabajo (13.ª ed.). McGraw-Hill Education.
Mentor: Felipe Peralta Quispe · Salud Gestiona
SABER · OBJETIVO B · 6/1019 / 45

Producción por UPSS: oferta → demanda → meta

1Recursos
consultorios, camas, salas
➜
2Oferta
recurso × horas × rendimiento
➜
3Demanda proyectada
➜
4Meta = el menor valor
➜
5Indicadores y semáforo
UPSSIndicador claveFórmulaValor esperado MINSA
Consulta externaUtilización de consultoriosConsultorios funcionales ÷ físicos≥ 2 turnos (12 h/día)
Hospitalización% ocupación camaPacientes-día ÷ días-cama × 100≥ 80 % (UCI ≥ 90 %)
Centro quirúrgicoRendimiento de salaCirugías electivas ÷ salas operativas> 85 (II y III con > 2 SOP)
Emergencia / ImágenesAtenciones u estudios por horaProducción ÷ horas operativasEstándar institucional

Fichas técnicas MINSA (MINSA, 2024a; MINSA, 2024b; MINSA, 2024c); las UPSS se definen según la categoría del establecimiento (MINSA, 2011).

  1. Ministerio de Salud. (2024a). Ficha técnica N.° 28: Utilización de consultorios externos. https://cdn.www.gob.pe/uploads/document/file/7833052/6607175-ficha-28-utilizacion-de-consultorios.pdf
  2. Ministerio de Salud. (2024b). Ficha técnica N.° 23: Porcentaje de ocupación cama. https://cdn.www.gob.pe/uploads/document/file/7833047/6607170-ficha-23-ocupacion-cama.pdf
  3. Ministerio de Salud. (2024c). Ficha técnica N.° 22: Rendimiento de sala de operaciones. https://cdn.www.gob.pe/uploads/document/file/7833046/6607169-ficha-22-rendimien-to-sop.pdf
  4. Ministerio de Salud. (2011). NTS N.° 021-MINSA/DGSP-V.03 “Categorías de establecimientos del sector salud” (R. M. N.° 546-2011/MINSA). https://www.saludarequipa.gob.pe/desa/archivos/Normas_Legales/NTS%20021-MINSA-DGSP-V.03%20%E2%80%9CCATEGOR%C3%8DAS%20DE%20ESTABLECIMIENTOS%20DEL%20SECTOR%20SALUD%E2%80%9D%20-%20RM%20546-2011MINSA.pdf
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SABER · OBJETIVO B · 7/1020 / 45

Ejemplo de producción + Prompt Maestro B2

3 802consultas posibles/mes
4 cons. × 2 turnos × 6 h × 22 d × 3,6
81,5 %cumplimiento
(3 100 realizadas)
85 %ocupación cama
765 ÷ 900 días-cama
4,5 dpermanencia
giro cama 5,7
PROMPT MAESTRO B2
TTareaCalcula oferta, demanda, meta e indicadores por UPSS
CContextoProducción 2026 y recursos (hoja S5) · fichas MINSA 22, 23 y 28
EEspecificaciónOferta = recurso × horas × rendimiento; meta = mínimo(demanda; oferta); semáforo
PPersonaEspecialista en gestión de la producción de servicios de salud
FFormatoTabla por UPSS + gráfico + 5 conclusiones
TTonoClaro, pedagógico, frases cortas
📎 Adjuntar hoja S5_Produccion_UPSS · 🤖 IA sugerida: ChatGPT o Claude con análisis de datos · Texto completo: Excel Prompts_Maestros_TCEPFT, fila 13

Indicadores según fichas MINSA (MINSA, 2024a; MINSA, 2024b); datos simulados de la hoja S5.

  1. Ministerio de Salud. (2024a). Ficha técnica N.° 28: Utilización de consultorios externos. https://cdn.www.gob.pe/uploads/document/file/7833052/6607175-ficha-28-utilizacion-de-consultorios.pdf
  2. Ministerio de Salud. (2024b). Ficha técnica N.° 23: Porcentaje de ocupación cama. https://cdn.www.gob.pe/uploads/document/file/7833047/6607170-ficha-23-ocupacion-cama.pdf
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SABER · OBJETIVO B · 8/1021 / 45

Programación de turnos: reglas del juego

🔒 Restricciones duras (no se negocian)

Dotación mínima por turno · 150 h ordinarias/mes · guardia ≤ 12 h · descanso entre turnos · vacaciones

⚖️ Restricciones blandas (se optimizan)

Equidad de noches y fines de semana · preferencias · continuidad del equipo

M 07–13T 13–19N 19–07GD 07–19L libreV vacaciones

Jornada y guardias del personal de salud (SERVIR, 2019); consultorios con ≥ 2 turnos al día (MINSA, 2024a). El rol de enfermería es un problema clásico de optimización (Burke et al., 2004); también la programación de quirófanos (Cardoen et al., 2010).

  1. Autoridad Nacional del Servicio Civil. (2019). Informe Técnico N.° 1277-2019-SERVIR/GPGSC (jornada de 150 h/mes y guardias, Ley N.° 23536). https://cdn.www.gob.pe/uploads/document/file/5685222/5048709-informe-tecnico-1277-2019-servir-gpgsc.pdf
  2. Ministerio de Salud. (2024a). Ficha técnica N.° 28: Utilización de consultorios externos. https://cdn.www.gob.pe/uploads/document/file/7833052/6607175-ficha-28-utilizacion-de-consultorios.pdf
  3. Burke, E. K., De Causmaecker, P., Vanden Berghe, G., & Van Landeghem, H. (2004). The state of the art of nurse rostering. Journal of Scheduling, 7(6), 441–499. https://doi.org/10.1023/B:JOSH.0000046076.75950.0b
  4. Cardoen, B., Demeulemeester, E., & Beliën, J. (2010). Operating room planning and scheduling: A literature review. European Journal of Operational Research, 201(3), 921–932. https://ideas.repec.org/a/eee/ejores/v201y2010i3p921-932.html
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SABER · OBJETIVO B · 9/1022 / 45

Ejemplo de rol + Prompt Maestro B3

EmergenciaLMMJVSD
Enf. 01MMTTNLL
Enf. 02TTNLLMM
Enf. 03NLLMMTT
Enf. 04VVVVVVV
Enf. 05MMTTLLM
Enf. 06LMMTTNL
PROMPT MAESTRO B3
TTareaElabora el rol mensual de turnos de enfermería
CContextoPersonal, vacaciones y dotación mínima (hoja S6) · 150 h/mes · guardia ≤ 12 h
EEspecificaciónRestricciones duras y blandas; tabla de cumplimiento; lista de conflictos
PPersonaJefe de programación con formación en investigación de operaciones
FFormatoMatriz personal × días + horas + cobertura
TTonoClaro, pedagógico, frases cortas
📎 Adjuntar hoja S6_Turnos · 🤖 IA sugerida: Claude o ChatGPT (razonamiento con restricciones + código OR-Tools) · Texto completo: Excel Prompts_Maestros_TCEPFT, fila 14

Las restricciones se verifican al final con una tabla de cumplimiento (Burke et al., 2004); límites de jornada (SERVIR, 2019). Datos simulados de la hoja S6.

  1. Burke, E. K., De Causmaecker, P., Vanden Berghe, G., & Van Landeghem, H. (2004). The state of the art of nurse rostering. Journal of Scheduling, 7(6), 441–499. https://doi.org/10.1023/B:JOSH.0000046076.75950.0b
  2. Autoridad Nacional del Servicio Civil. (2019). Informe Técnico N.° 1277-2019-SERVIR/GPGSC (jornada de 150 h/mes y guardias, Ley N.° 23536). https://cdn.www.gob.pe/uploads/document/file/5685222/5048709-informe-tecnico-1277-2019-servir-gpgsc.pdf
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SABER · OBJETIVO B · 10/1023 / 45

Gobernanza: la IA propone, el gestor decide

1Políticas y gobernanza
2Privacidad y transparencia
3Seguridad de datos
4Monitoreo de calidad
5Reporte de eventos de IA
6Evaluación de riesgo y sesgo
7Educación y entrenamiento
🇵🇪 En Perú, los sistemas de IA que deciden acceso a servicios de salud o sugieren diagnósticos son de riesgo alto: exigen supervisión humana capaz de detener o corregir la decisión.
🌍 La OMS publicó más de 40 recomendaciones para el uso ético de los grandes modelos multimodales en salud.

Siete elementos de uso responsable de IA (The Joint Commission & CHAI, 2025); reglamento peruano de IA (PCM, 2025a); guía de la OMS (OMS, 2024).

  1. The Joint Commission & Coalition for Health AI. (2025). Guidance on the responsible use of artificial intelligence in healthcare. https://www.chai.org/news/joint-commission-and-coalition-for-health-ai-chai-release-initial-guidance
  2. Presidencia del Consejo de Ministros. (2025a). Decreto Supremo N.° 115-2025-PCM que aprueba el Reglamento de la Ley N.° 31814, Ley que promueve el uso de la inteligencia artificial. https://www.congreso.gob.pe/Docs/DGP/DIDP/files/ds_115-2025-pcm.pdf
  3. World Health Organization. (2024). Ethics and governance of artificial intelligence for health: Guidance on large multi-modal models. https://www.who.int/publications/i/item/9789240084759
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SABER · OBJETIVO C · 1/1024 / 45

Objetivo C: recursos humanos, medicamentos e insumos

Comprender y aplicar prompts para estimar los recursos humanos y los medicamentos e insumos que exige la meta de producción.

1Elegir la IA y proteger datos
2Método MINSA de brecha
3WISN y ejemplo
4Métodos para medicamentos
5Prompts maestros y control
1Meta de producción
➜
2Horas de trabajo
➜
3Personal necesario
➜
4Medicamentos e insumos
➜
5Presupuesto

La estimación parte de la demanda de prestaciones y su tiempo estándar (MINSA, 2014), y del consumo o la morbilidad para los medicamentos (MSH, 2012).

  1. Ministerio de Salud. (2014). Guía técnica para la metodología de estimación de las brechas de recursos humanos en salud para los servicios asistenciales del segundo y tercer nivel de atención (R. M. N.° 437-2014/MINSA). https://mef.gob.pe/contenidos/inv_publica/docs/normas/normasv/snip/2015/Documentos_MINSA/36A_RM_N_437_2014_MINSA_Brecha_de_recursos_humanos.pdf
  2. Management Sciences for Health. (2012). MDS-3: Managing access to medicines and health technologies (cap. 20: Quantifying pharmaceutical requirements). https://msh.org/resources/mds-3-managing-access-to-medicines-and-health-technologies/
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SABER · OBJETIVO C · 2/1025 / 45

Elegir la IA y proteger los datos

EtapaIA principalApoyo
C1 Recursos humanosChatGPT / Claude (análisis de datos)Copilot en Excel · Perplexity para normas vigentes
C2 Medicamentos e insumosChatGPT / Claude (análisis de datos)Consensus para esquemas con evidencia · Copilot
🙈

Anonimice

Use códigos (Enf. 01), nunca nombres, DNI ni planillas reales.

🏢

IA institucional

Prefiera cuentas corporativas con acuerdo de protección de datos.

🧾

Registre

Guarde prompt, versión de IA, fecha y quién validó.

Los datos de salud son sensibles y están protegidos por la Ley 29733 y su reglamento (MINJUS, 2024); la IA debe aplicar privacidad desde el diseño (PCM, 2025a). Verifique siempre las salidas (Reis et al., 2024).

  1. Ministerio de Justicia y Derechos Humanos. (2024). Decreto Supremo N.° 016-2024-JUS, Reglamento de la Ley N.° 29733, Ley de Protección de Datos Personales. https://www.congreso.gob.pe/Docs/DGP/DIDP/files/ds_016-2024-jus.pdf
  2. Presidencia del Consejo de Ministros. (2025a). Decreto Supremo N.° 115-2025-PCM que aprueba el Reglamento de la Ley N.° 31814, Ley que promueve el uso de la inteligencia artificial. https://www.congreso.gob.pe/Docs/DGP/DIDP/files/ds_115-2025-pcm.pdf
  3. Reis, F., Lenz, C., Gossen, M., Volk, H.-D., & Drzeniek, N. M. (2024). Practical applications of large language models for health care professionals and scientists. JMIR Medical Informatics, 12, e58478. https://doi.org/10.2196/58478
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SABER · OBJETIVO C · 3/1026 / 45

Método MINSA: brecha de recursos humanos en 3 momentos

1Necesidad
demanda × tiempo estándar
➜
2Disponibilidad
planilla validada
➜
3Brecha
necesidad − disponible
Necesidad = Horas × 1,20 ÷ 1578
Ratio = Disponible ÷ Necesidad
⏳

1578 h/año

1800 h contratadas − 222 h (vacaciones y feriados).

➕

20 % de ajuste

Actividades no asistenciales.

🔢

Redondeo 10 %

2,0–2,2 → 2 · más de 2,2 → 3

Guía técnica de estimación de brechas de RHUS del MINSA para el segundo y tercer nivel (MINSA, 2014). En servicios críticos se calcula cobertura 24 h × 365 días (MINSA, 2014).

  1. Ministerio de Salud. (2014). Guía técnica para la metodología de estimación de las brechas de recursos humanos en salud para los servicios asistenciales del segundo y tercer nivel de atención (R. M. N.° 437-2014/MINSA). https://mef.gob.pe/contenidos/inv_publica/docs/normas/normasv/snip/2015/Documentos_MINSA/36A_RM_N_437_2014_MINSA_Brecha_de_recursos_humanos.pdf
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SABER · OBJETIVO C · 4/1027 / 45

WISN de la OMS: carga de trabajo → personal

1Cuadros prioritarios
➜
2Tiempo disponible
➜
3Componentes de carga
➜
4Estándares de actividad
➜
5Carga estándar
➜
6Factores de ajuste
➜
7Personal requerido
➜
8Ratio WISN
📏 Ratio WISN = personal existente ÷ personal requerido. Menor que 1 = déficit y presión de trabajo.
🇩🇪 Alemania introduce la PPR 2.0 para medir la necesidad real de enfermería en hospitales y reducir la sobrecarga.

Pasos del método WISN (OMS, 2023); experiencia alemana de medición de necesidades de enfermería (Deutsches Ärzteblatt, 2022).

  1. World Health Organization. (2023). Workload Indicators of Staffing Need (WISN): User’s manual (2.ª ed.). https://www.who.int/publications/i/item/9789240070066
  2. Deutsches Ärzteblatt. (2022, 19 de octubre). Messung des Pflegebedarfs im Krankenhaus soll Arbeitsverdichtung reduzieren [La medición de la necesidad de enfermería (PPR 2.0) busca reducir la sobrecarga]. https://www.aerzteblatt.de/nachrichten/138252/Messung-des-Pflegebedarfs-im-Krankenhaus-soll-Arbeitsverdichtung-reduzieren
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SABER · OBJETIVO C · 5/1028 / 45

Ejemplo: médicos para Consulta Externa

112 000 consultas
➜
2× 16,8 min = 3 360 h
➜
3× 1,20 = 4 032 h
➜
4÷ 1578 = 2,56
➜
5Redondeo → 3 médicos
3médicos necesarios
2disponibles
−1brecha · ratio 0,67 🔴
💡 El tiempo de 16,8 min viene del estudio ASME del objetivo B: los objetivos se encadenan.

Cálculo con la metodología del MINSA (MINSA, 2014); datos simulados de la hoja S7.

  1. Ministerio de Salud. (2014). Guía técnica para la metodología de estimación de las brechas de recursos humanos en salud para los servicios asistenciales del segundo y tercer nivel de atención (R. M. N.° 437-2014/MINSA). https://mef.gob.pe/contenidos/inv_publica/docs/normas/normasv/snip/2015/Documentos_MINSA/36A_RM_N_437_2014_MINSA_Brecha_de_recursos_humanos.pdf
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SABER · OBJETIVO C · 6/1029 / 45

Prompt Maestro C1 · Recursos humanos

PROMPT MAESTRO C1
TTareaEstima necesidad y brecha de RHUS por UPSS
CContextoMetas y tiempos (hoja S7) · R. M. 437-2014/MINSA · WISN
EEspecificaciónHoras = meta × tiempo; × 1,20 ÷ 1578; redondeo 10 %; brecha y ratio
PPersonaPlanificador de recursos humanos en salud
FFormatoTabla con semáforo + resumen ejecutivo
TTonoClaro, pedagógico, frases cortas
📎 Adjuntar hoja S7_RRHH · 🤖 IA sugerida: ChatGPT o Claude con análisis de datos · Texto completo: Excel Prompts_Maestros_TCEPFT, fila 15
Pregunta de control: “Rehaz el cálculo de Consulta Externa paso a paso y compáralo con la tabla”.
Plantilla P7: el Excel calcula horas, necesidad, redondeo, brecha y semáforo automáticamente.

Fórmulas de la guía MINSA (MINSA, 2014) y del método WISN (OMS, 2023).

  1. Ministerio de Salud. (2014). Guía técnica para la metodología de estimación de las brechas de recursos humanos en salud para los servicios asistenciales del segundo y tercer nivel de atención (R. M. N.° 437-2014/MINSA). https://mef.gob.pe/contenidos/inv_publica/docs/normas/normasv/snip/2015/Documentos_MINSA/36A_RM_N_437_2014_MINSA_Brecha_de_recursos_humanos.pdf
  2. World Health Organization. (2023). Workload Indicators of Staffing Need (WISN): User’s manual (2.ª ed.). https://www.who.int/publications/i/item/9789240070066
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SABER · OBJETIVO C · 7/1030 / 45

Medicamentos e insumos: tres caminos

📦

Consumo ajustado

Usa el consumo histórico y corrige los meses sin stock. Útil con buenos registros.

🩺

Morbilidad

Casos esperados × esquema de tratamiento. Útil para nuevos servicios.

🏥

Servicios / metas

Producción programada × insumos por atención (p. ej., por cirugía).

🔺 ABC: ordena por valor (pocos ítems = mucho dinero).
🚦 VEN: vital, esencial, no esencial: prioriza lo vital.

Métodos de cuantificación farmacéutica (MSH, 2012; USAID | DELIVER PROJECT, s.f.); aplicación del método por morbilidad en Centroamérica (MINSAL El Salvador, 2015).

  1. Management Sciences for Health. (2012). MDS-3: Managing access to medicines and health technologies (cap. 20: Quantifying pharmaceutical requirements). https://msh.org/resources/mds-3-managing-access-to-medicines-and-health-technologies/
  2. USAID | DELIVER PROJECT. (s.f.). Quantification of health commodities: A guide to forecasting and supply planning for procurement. https://iaphl.org/resources/publications/quantification-guide-for-health-commodities/
  3. Ministerio de Salud de El Salvador. (2015). Guía metodológica: Estimación y programación de medicamentos por morbilidad. Iniciativa Salud Mesoamérica. https://www.saludmesoamerica.org/sites/default/files/2018-10/6.%20Guia%20Metodologica%20Estimacion%20de%20Medicamentos%20por%20Morbilidad.pdf
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SABER · OBJETIVO C · 8/1031 / 45

Ejemplo: enalapril 10 mg

CPM ajustado = 36 000 ÷ (12 − 1) = 3 273 tab/mes
Necesidad anual = 3 273 × 12 = 39 273
Stock de seguridad = 3 273 × 2 = 6 545
Requerimiento = 39 273 + 6 545 − 5 000 = 40 818
Morbilidad = 180 casos × 70 % × 365 = 45 990
17 %diferencia entre métodos
(< 20 %: aceptable ✅)
Si la diferencia supera 20 %, revise datos con el Comité Farmacoterapéutico.

Fórmulas de consumo ajustado y morbilidad (MSH, 2012; MINSAL El Salvador, 2015); datos simulados de la hoja S8.

  1. Management Sciences for Health. (2012). MDS-3: Managing access to medicines and health technologies (cap. 20: Quantifying pharmaceutical requirements). https://msh.org/resources/mds-3-managing-access-to-medicines-and-health-technologies/
  2. Ministerio de Salud de El Salvador. (2015). Guía metodológica: Estimación y programación de medicamentos por morbilidad. Iniciativa Salud Mesoamérica. https://www.saludmesoamerica.org/sites/default/files/2018-10/6.%20Guia%20Metodologica%20Estimacion%20de%20Medicamentos%20por%20Morbilidad.pdf
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SABER · OBJETIVO C · 9/1032 / 45

Prompt Maestro C2 · Medicamentos e insumos

PROMPT MAESTRO C2
TTareaEstima el requerimiento 2027 de medicamentos e insumos
CContextoConsumo, stock y morbilidad (hoja S8) · MSH · USAID | DELIVER
EEspecificaciónCPM ajustado; morbilidad; stock de seguridad; comparar ± 20 %; ABC/VEN
PPersonaQuímico farmacéutico en gestión del suministro
FFormatoTabla por ítem + costo total
TTonoClaro, pedagógico, frases cortas
📎 Adjuntar hoja S8_Medicamentos · 🤖 IA sugerida: ChatGPT o Claude con análisis de datos · Texto completo: Excel Prompts_Maestros_TCEPFT, fila 16
Pregunta de control: “Lista los ítems con diferencia mayor a 20 % y explica por qué”.
Plantilla P8: calcula CPM, ambos métodos, stock de seguridad, requerimiento y costo.

Cuantificación y planificación del suministro (USAID | DELIVER PROJECT, s.f.; MSH, 2012).

  1. USAID | DELIVER PROJECT. (s.f.). Quantification of health commodities: A guide to forecasting and supply planning for procurement. https://iaphl.org/resources/publications/quantification-guide-for-health-commodities/
  2. Management Sciences for Health. (2012). MDS-3: Managing access to medicines and health technologies (cap. 20: Quantifying pharmaceutical requirements). https://msh.org/resources/mds-3-managing-access-to-medicines-and-health-technologies/
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SABER · OBJETIVO C · 10/1033 / 45

Control de calidad: 7 verificaciones antes de usar

✓¿Cada cifra tiene fuente?
✓¿Las fórmulas cuadran?
✓¿Las referencias existen y abren?
✓¿Hay sesgos o supuestos ocultos?
✓¿Se protegieron los datos?
✓¿Lo revisó un responsable humano?
✓¿Se registró versión y fecha?
🌏 Experiencias en China muestran el uso creciente de grandes modelos en decisiones clínicas compartidas y gestión, con retos de seguridad y supervisión.
🇰🇷 🇵🇪 En Corea y Perú se recomienda combinar prompting, documentos de referencia y revisión experta.

Experiencias internacionales (Li et al., 2025; Sun et al., 2025; Park & Kim, 2023); advertencias en Perú sobre respuestas inconsistentes (Váscones-Román et al., 2023); guía OMS (OMS, 2024).

  1. Li, X., Chen, S., Meng, M., Wang, Z., Jiang, H., & Hao, Y. (2025). Research progress and implications of the application of large language model in shared decision-making in China’s healthcare field. Frontiers in Public Health, 13, 1605212. https://doi.org/10.3389/fpubh.2025.1605212
  2. Sun, L., Wang, A., Song, Y., Dong, J., Liu, X., Liang, H., Li, L., Song, X., Fan, Y., Jia, Z., Li, T., & Zhang, Z. (2025). 大语言模型在临床医学中的应用、挑战与展望 [Aplicaciones, desafíos y perspectivas de los grandes modelos de lenguaje en medicina clínica]. 解放军医学院学报 (Academic Journal of Chinese PLA Medical School), 46(1), 50–60. https://doi.org/10.12435/j.issn.2095-5227.24070201
  3. Park, S.-Y., & Kim, C.-E. (2023). 거대언어모델을 활용한 한의학 교육 강화 [Fortalecimiento de la educación médica coreana con grandes modelos de lenguaje]. Journal of Physiology & Pathology in Korean Medicine, 37(5), 134–138. https://doi.org/10.15188/kjopp.2023.10.37.5.134
  4. Váscones-Román, F. F., Zambrano-Sanchez, D. F., Vera Arias, F. J., & Lopez-Villanueva, A. G. (2023). Sobre el uso de modelos de lenguaje basados en inteligencia artificial en la producción científica en ciencias de la salud. Revista Médica Herediana, 34(4), 239–240. https://doi.org/10.20453/rmh.v34i4.5157
  5. World Health Organization. (2024). Ethics and governance of artificial intelligence for health: Guidance on large multi-modal models. https://www.who.int/publications/i/item/9789240084759
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APRENDIZAJE · TALLER · OBJETIVO A · 1/334 / 45

Taller A1 · Construya la cadena de valor

🎯 Misión: obtener el mapa de procesos del Hospital Simulado Santa Rosa en 20 minutos.
1Abra Claude o ChatGPT
➜
2Adjunte la hoja S1
➜
3Pegue el Prompt Maestro A1 (Excel, fila 9)
➜
4Revise con la lista de control
➜
5Pida mejoras
🔍 Prompt de verificación (cópielo después de la respuesta):
“Revisa tu respuesta: ¿inventaste algún proceso o dato? Lista cada proceso con la fila de la hoja S1 que lo sustenta.”
📦 Producto esperado:
Tabla de procesos codificados + mapa en Mermaid + supuestos.

Aprender haciendo e iterando el prompt es la forma recomendada de desarrollar esta competencia (Meskó, 2023); clasificación de procesos (PCM, 2025b).

  1. Meskó, B. (2023). Prompt engineering as an important emerging skill for medical professionals: Tutorial. Journal of Medical Internet Research, 25, e50638. https://doi.org/10.2196/50638
  2. Presidencia del Consejo de Ministros. (2025b). Resolución de Secretaría de Gestión Pública N.° 009-2025-PCM-SGP: Lineamientos N.° 001-2025-PCM/SGP “Guía práctica para la gestión por procesos” (desarrolla la Norma Técnica N.° 002-2025-PCM/SGP). El Peruano. https://busquedas.elperuano.pe/api/visor_html/2444878-1
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APRENDIZAJE · TALLER · OBJETIVO A · 2/335 / 45

Taller A2 · Ficha y flujograma de Consulta Externa

🎯 Misión: convertir la narrativa desordenada del personal en una ficha y un flujograma.
1Abra Claude o ChatGPT
➜
2Adjunte la hoja S2
➜
3Pegue el Prompt Maestro A2 (fila 10)
➜
4Pegue el código en mermaid.live
➜
5Complete la plantilla P2
🔍 Prompt de verificación (cópielo después de la respuesta):
“Señala qué actividades no agregan valor y qué datos quedaron POR VALIDAR.”
📦 Producto esperado:
Ficha con 13 campos, flujograma con carriles y 3 indicadores.

Campos de la ficha (PROINVERSIÓN, 2025); dividir la tarea en pasos mejora el resultado (Reis et al., 2024).

  1. PROINVERSIÓN. (2025). Metodología para la implementación de la gestión por procesos (v. 04), en aplicación de la NT N.° 002-2025-PCM/SGP. https://cdn.www.gob.pe/uploads/document/file/8106228/6795202-rsg-108-2025-metodologia-gestion-por-procesos.pdf
  2. Reis, F., Lenz, C., Gossen, M., Volk, H.-D., & Drzeniek, N. M. (2024). Practical applications of large language models for health care professionals and scientists. JMIR Medical Informatics, 12, e58478. https://doi.org/10.2196/58478
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APRENDIZAJE · TALLER · OBJETIVO A · 3/336 / 45

Taller A3 · Borrador de GPC de hipertensión

🎯 Misión: producir un borrador de GPC con evidencia verificable.
1Busque evidencia en Consensus o Elicit
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2Adjunte la hoja S3 en Claude o ChatGPT
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3Pegue el Prompt Maestro A3 (fila 11)
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4Verifique cada DOI en Perplexity
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5Evalúe con AGREE II (plantilla P3)
🔍 Prompt de verificación (cópielo después de la respuesta):
“Para cada referencia, dame el DOI y confirma si el enlace abre. Si no puedes confirmarlo, elimínala.”
📦 Producto esperado:
Preguntas PICO, tabla de recomendaciones con GRADE, algoritmo y lista AGREE II.

Metodología nacional (MINSA, 2015, como se cita en INS, 2025); AGREE II (Brouwers et al., 2010); el prompt influye en la concordancia con guías (Wang et al., 2024).

  1. Instituto Nacional de Salud. (2025). Resolución Directoral N.° 000010-2025-INS/CETS (cita la R. M. N.° 414-2015/MINSA, Documento técnico “Metodología para la elaboración de guías de práctica clínica”). https://cdn.www.gob.pe/uploads/document/file/8163123/6832876-resolucion-directoral-n-000010-2025-ins-cets.pdf
  2. Brouwers, M. C., Kho, M. E., Browman, G. P., Burgers, J. S., Cluzeau, F., Feder, G., Fervers, B., Graham, I. D., Grimshaw, J., Hanna, S. E., Littlejohns, P., Makarski, J., & Zitzelsberger, L. (2010). AGREE II: Advancing guideline development, reporting and evaluation in health care. CMAJ, 182(18), E839–E842. https://doi.org/10.1503/cmaj.090449
  3. Wang, L., Chen, X., Deng, X., Wen, H., You, M., Liu, W., Li, Q., & Li, J. (2024). Prompt engineering in consistency and reliability with the evidence-based guideline for LLMs. npj Digital Medicine, 7, 41. https://doi.org/10.1038/s41746-024-01029-4
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APRENDIZAJE · TALLER · OBJETIVO B · 1/337 / 45

Taller B1 · Tiempo estándar con ASME

🎯 Misión: calcular el tiempo estándar y el rendimiento de la consulta externa.
1Abra ChatGPT o Claude (análisis de datos)
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2Adjunte la hoja S4
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3Pegue el Prompt Maestro B1 (fila 12)
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4Compare con la plantilla P4
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5Proponga 3 mejoras
🔍 Prompt de verificación (cópielo después de la respuesta):
“Muestra el cálculo de la consulta médica paso a paso y verifica que el total del proceso sea igual a la suma de actividades.”
📦 Producto esperado:
Cursograma analítico, TE por actividad, 3,6 consultas/hora y % de valor agregado.

Estudio de tiempos (Freivalds & Niebel, 2014); razonamiento paso a paso (Wei et al., 2022).

  1. Freivalds, A., & Niebel, B. W. (2014). Ingeniería industrial de Niebel: Métodos, estándares y diseño del trabajo (13.ª ed.). McGraw-Hill Education.
  2. Wei, J., Wang, X., Schuurmans, D., Bosma, M., Ichter, B., Xia, F., Chi, E., Le, Q. V., & Zhou, D. (2022). Chain-of-thought prompting elicits reasoning in large language models. Advances in Neural Information Processing Systems, 35. https://proceedings.neurips.cc/paper/2022/hash/9d5609613524ecf4f15af0f7b31abca4-Abstract-Conference.html
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APRENDIZAJE · TALLER · OBJETIVO B · 2/338 / 45

Taller B2 · Metas de producción por UPSS

🎯 Misión: fijar metas 2027 realistas y su semáforo de eficiencia.
1Abra ChatGPT o Claude
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2Adjunte la hoja S5
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3Pegue el Prompt Maestro B2 (fila 13)
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4Contraste con la plantilla P5
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5Escriba 5 conclusiones
🔍 Prompt de verificación (cópielo después de la respuesta):
“Compara cada indicador con el valor esperado de las fichas MINSA 22, 23 y 28 y marca en rojo los que no cumplen.”
📦 Producto esperado:
Tabla oferta–demanda–meta por UPSS, indicadores con semáforo y gráfico.

Valores esperados MINSA (MINSA, 2024a; MINSA, 2024b; MINSA, 2024c).

  1. Ministerio de Salud. (2024a). Ficha técnica N.° 28: Utilización de consultorios externos. https://cdn.www.gob.pe/uploads/document/file/7833052/6607175-ficha-28-utilizacion-de-consultorios.pdf
  2. Ministerio de Salud. (2024b). Ficha técnica N.° 23: Porcentaje de ocupación cama. https://cdn.www.gob.pe/uploads/document/file/7833047/6607170-ficha-23-ocupacion-cama.pdf
  3. Ministerio de Salud. (2024c). Ficha técnica N.° 22: Rendimiento de sala de operaciones. https://cdn.www.gob.pe/uploads/document/file/7833046/6607169-ficha-22-rendimien-to-sop.pdf
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APRENDIZAJE · TALLER · OBJETIVO B · 3/339 / 45

Taller B3 · Rol de turnos sin conflictos

🎯 Misión: programar un mes de turnos de enfermería que cumpla todas las reglas.
1Abra Claude o ChatGPT
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2Adjunte la hoja S6
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3Pegue el Prompt Maestro B3 (fila 14)
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4Copie el rol a la plantilla P6
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5Revise horas y cobertura
🔍 Prompt de verificación (cópielo después de la respuesta):
“Haz una tabla con cada restricción dura y si se cumple (Sí/No) por persona y por día.”
📦 Producto esperado:
Rol mensual, horas por persona, cobertura por turno y lista de conflictos.
💡 La plantilla P6 marca “SÍ: revisar” cuando alguien supera 150 h (el ejemplo suma 156 h).

Optimización de roles de enfermería (Burke et al., 2004); jornada de 150 h (SERVIR, 2019).

  1. Burke, E. K., De Causmaecker, P., Vanden Berghe, G., & Van Landeghem, H. (2004). The state of the art of nurse rostering. Journal of Scheduling, 7(6), 441–499. https://doi.org/10.1023/B:JOSH.0000046076.75950.0b
  2. Autoridad Nacional del Servicio Civil. (2019). Informe Técnico N.° 1277-2019-SERVIR/GPGSC (jornada de 150 h/mes y guardias, Ley N.° 23536). https://cdn.www.gob.pe/uploads/document/file/5685222/5048709-informe-tecnico-1277-2019-servir-gpgsc.pdf
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APRENDIZAJE · TALLER · OBJETIVO C · 1/340 / 45

Taller C1 · Brecha de recursos humanos

🎯 Misión: calcular cuántas personas faltan para cumplir la meta 2027.
1Abra ChatGPT o Claude
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2Adjunte la hoja S7
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3Pegue el Prompt Maestro C1 (fila 15)
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4Compare con la plantilla P7
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5Priorice las brechas en rojo
🔍 Prompt de verificación (cópielo después de la respuesta):
“Rehaz el cálculo de enfermería de Emergencia con cobertura 24 h × 365 días y explica el redondeo aplicado.”
📦 Producto esperado:
Tabla de necesidad, disponibilidad, brecha y ratio con semáforo.

Metodología MINSA de brechas (MINSA, 2014); ratio WISN (OMS, 2023).

  1. Ministerio de Salud. (2014). Guía técnica para la metodología de estimación de las brechas de recursos humanos en salud para los servicios asistenciales del segundo y tercer nivel de atención (R. M. N.° 437-2014/MINSA). https://mef.gob.pe/contenidos/inv_publica/docs/normas/normasv/snip/2015/Documentos_MINSA/36A_RM_N_437_2014_MINSA_Brecha_de_recursos_humanos.pdf
  2. World Health Organization. (2023). Workload Indicators of Staffing Need (WISN): User’s manual (2.ª ed.). https://www.who.int/publications/i/item/9789240070066
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APRENDIZAJE · TALLER · OBJETIVO C · 2/341 / 45

Taller C2 · Requerimiento de medicamentos e insumos

🎯 Misión: estimar el requerimiento 2027 y su costo total.
1Abra ChatGPT o Claude
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2Adjunte la hoja S8
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3Pegue el Prompt Maestro C2 (fila 16)
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4Compare con la plantilla P8
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5Revise ítems con diferencia > 20 %
🔍 Prompt de verificación (cópielo después de la respuesta):
“Clasifica los ítems por ABC y VEN y explica qué harías primero con un presupuesto limitado.”
📦 Producto esperado:
Tabla por ítem con ambos métodos, stock de seguridad, requerimiento y costo.

Cuantificación farmacéutica (MSH, 2012; USAID | DELIVER PROJECT, s.f.).

  1. Management Sciences for Health. (2012). MDS-3: Managing access to medicines and health technologies (cap. 20: Quantifying pharmaceutical requirements). https://msh.org/resources/mds-3-managing-access-to-medicines-and-health-technologies/
  2. USAID | DELIVER PROJECT. (s.f.). Quantification of health commodities: A guide to forecasting and supply planning for procurement. https://iaphl.org/resources/publications/quantification-guide-for-health-commodities/
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APRENDIZAJE · TALLER · OBJETIVO C · 3/342 / 45

Taller integrador · El Plan de Producción completo

ProcesosA1–A3
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TiemposB1
➜
MetasB2
➜
TurnosB3
➜
PersonalC1
➜
MedicamentosC2
Prompt integrador: “Con los resultados de las etapas A1 a C2 (adjuntos), redacta el resumen ejecutivo del Plan de Producción 2027 del Hospital Simulado Santa Rosa: procesos, metas por UPSS, turnos, brechas de personal y requerimiento de medicamentos con su costo. Señala supuestos, riesgos y decisiones que debe tomar la Dirección. Formato: tabla + 10 viñetas. Tono: ejecutivo y claro”.
✅ Entregable del taller: un Excel con las 8 plantillas completas + el resumen ejecutivo validado por el equipo.

El valor se logra integrando procesos y recursos alrededor del paciente (Porter & Lee, 2013); la decisión final es humana (PCM, 2025a; The Joint Commission & CHAI, 2025).

  1. Porter, M. E., & Lee, T. H. (2013). The strategy that will fix health care. Harvard Business Review, 91(10), 50–70. https://hbr.org/2013/10/the-strategy-that-will-fix-health-care
  2. Presidencia del Consejo de Ministros. (2025a). Decreto Supremo N.° 115-2025-PCM que aprueba el Reglamento de la Ley N.° 31814, Ley que promueve el uso de la inteligencia artificial. https://www.congreso.gob.pe/Docs/DGP/DIDP/files/ds_115-2025-pcm.pdf
  3. The Joint Commission & Coalition for Health AI. (2025). Guidance on the responsible use of artificial intelligence in healthcare. https://www.chai.org/news/joint-commission-and-coalition-for-health-ai-chai-release-initial-guidance
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LOGRO ALCANZADO43 / 45

Conclusiones

🗺️

Objetivo A · Procesos

Un Prompt Maestro TCEPFT, con datos adjuntos y la norma citada, convierte información dispersa en cadena de valor, fichas, flujogramas y un borrador de GPC que siempre valida el equipo humano.

⏱️

Objetivo B · Producción y turnos

Medir tiempos con ASME da rendimientos reales; con ellos la IA calcula oferta, metas e indicadores MINSA y propone turnos que cumplen la jornada y la dotación mínima.

👥

Objetivo C · Recursos

Las metas se traducen en personal (1578 h, 20 %, WISN) y en medicamentos (consumo y morbilidad); la IA acelera el cálculo y el gestor verifica cifras, fuentes y datos sensibles.

Síntesis de (Meskó, 2023; MINSA, 2014; MSH, 2012; Freivalds & Niebel, 2014) y de la normativa peruana de IA (PCM, 2025a).

  1. Meskó, B. (2023). Prompt engineering as an important emerging skill for medical professionals: Tutorial. Journal of Medical Internet Research, 25, e50638. https://doi.org/10.2196/50638
  2. Ministerio de Salud. (2014). Guía técnica para la metodología de estimación de las brechas de recursos humanos en salud para los servicios asistenciales del segundo y tercer nivel de atención (R. M. N.° 437-2014/MINSA). https://mef.gob.pe/contenidos/inv_publica/docs/normas/normasv/snip/2015/Documentos_MINSA/36A_RM_N_437_2014_MINSA_Brecha_de_recursos_humanos.pdf
  3. Management Sciences for Health. (2012). MDS-3: Managing access to medicines and health technologies (cap. 20: Quantifying pharmaceutical requirements). https://msh.org/resources/mds-3-managing-access-to-medicines-and-health-technologies/
  4. Freivalds, A., & Niebel, B. W. (2014). Ingeniería industrial de Niebel: Métodos, estándares y diseño del trabajo (13.ª ed.). McGraw-Hill Education.
  5. Presidencia del Consejo de Ministros. (2025a). Decreto Supremo N.° 115-2025-PCM que aprueba el Reglamento de la Ley N.° 31814, Ley que promueve el uso de la inteligencia artificial. https://www.congreso.gob.pe/Docs/DGP/DIDP/files/ds_115-2025-pcm.pdf
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LOGRO ALCANZADO · REFERENCIAS44 / 45

Referencias (APA 7) verificadas

Autoridad Nacional del Servicio Civil. (2019). Informe Técnico N.° 1277-2019-SERVIR/GPGSC (jornada de 150 h/mes y guardias, Ley N.° 23536). https://cdn.www.gob.pe/uploads/document/file/5685222/5048709-informe-tecnico-1277-2019-servir-gpgsc.pdf

Brouwers, M. C., Kho, M. E., Browman, G. P., Burgers, J. S., Cluzeau, F., Feder, G., Fervers, B., Graham, I. D., Grimshaw, J., Hanna, S. E., Littlejohns, P., Makarski, J., & Zitzelsberger, L. (2010). AGREE II: Advancing guideline development, reporting and evaluation in health care. CMAJ, 182(18), E839–E842. https://doi.org/10.1503/cmaj.090449

Burke, E. K., De Causmaecker, P., Vanden Berghe, G., & Van Landeghem, H. (2004). The state of the art of nurse rostering. Journal of Scheduling, 7(6), 441–499. https://doi.org/10.1023/B:JOSH.0000046076.75950.0b

Cardoen, B., Demeulemeester, E., & Beliën, J. (2010). Operating room planning and scheduling: A literature review. European Journal of Operational Research, 201(3), 921–932. https://ideas.repec.org/a/eee/ejores/v201y2010i3p921-932.html

Deutsches Ärzteblatt. (2022, 19 de octubre). Messung des Pflegebedarfs im Krankenhaus soll Arbeitsverdichtung reduzieren [La medición de la necesidad de enfermería (PPR 2.0) busca reducir la sobrecarga]. https://www.aerzteblatt.de/nachrichten/138252/Messung-des-Pflegebedarfs-im-Krankenhaus-soll-Arbeitsverdichtung-reduzieren

Freivalds, A., & Niebel, B. W. (2014). Ingeniería industrial de Niebel: Métodos, estándares y diseño del trabajo (13.ª ed.). McGraw-Hill Education.

Haute Autorité de Santé. (s.f.). Méthodes d’élaboration des recommandations de bonne pratique [Métodos de elaboración de recomendaciones de buena práctica]. https://has-sante.fr/jcms/c_418716/fr/methodes-d-elaboration-des-recommandations-de-bonne-pratique

Instituto Nacional de Salud. (2025). Resolución Directoral N.° 000010-2025-INS/CETS (cita la R. M. N.° 414-2015/MINSA, Documento técnico “Metodología para la elaboración de guías de práctica clínica”). https://cdn.www.gob.pe/uploads/document/file/8163123/6832876-resolucion-directoral-n-000010-2025-ins-cets.pdf

Instituto Nacional de Salud. (2026). Resolución de Presidencia Ejecutiva N.° 000163-2026-INS/PE: Guía de práctica clínica para la prevención, diagnóstico y manejo de la enfermedad renal crónica en el primer nivel de atención. El Peruano. https://busquedas.elperuano.pe/dispositivo/NL/2550889-1

Kaplan, R. S., & Porter, M. E. (2011). How to solve the cost crisis in health care. Harvard Business Review, 89(9), 46–64. https://hbr.org/2011/09/how-to-solve-the-cost-crisis-in-health-care

Li, X., Chen, S., Meng, M., Wang, Z., Jiang, H., & Hao, Y. (2025). Research progress and implications of the application of large language model in shared decision-making in China’s healthcare field. Frontiers in Public Health, 13, 1605212. https://doi.org/10.3389/fpubh.2025.1605212

Management Sciences for Health. (2012). MDS-3: Managing access to medicines and health technologies (cap. 20: Quantifying pharmaceutical requirements). https://msh.org/resources/mds-3-managing-access-to-medicines-and-health-technologies/

Meskó, B. (2023). Prompt engineering as an important emerging skill for medical professionals: Tutorial. Journal of Medical Internet Research, 25, e50638. https://doi.org/10.2196/50638

Ministerio de Justicia y Derechos Humanos. (2024). Decreto Supremo N.° 016-2024-JUS, Reglamento de la Ley N.° 29733, Ley de Protección de Datos Personales. https://www.congreso.gob.pe/Docs/DGP/DIDP/files/ds_016-2024-jus.pdf

Ministerio de Salud de El Salvador. (2015). Guía metodológica: Estimación y programación de medicamentos por morbilidad. Iniciativa Salud Mesoamérica. https://www.saludmesoamerica.org/sites/default/files/2018-10/6.%20Guia%20Metodologica%20Estimacion%20de%20Medicamentos%20por%20Morbilidad.pdf

Ministerio de Salud. (2011). NTS N.° 021-MINSA/DGSP-V.03 “Categorías de establecimientos del sector salud” (R. M. N.° 546-2011/MINSA). https://www.saludarequipa.gob.pe/desa/archivos/Normas_Legales/NTS%20021-MINSA-DGSP-V.03%20%E2%80%9CCATEGOR%C3%8DAS%20DE%20ESTABLECIMIENTOS%20DEL%20SECTOR%20SALUD%E2%80%9D%20-%20RM%20546-2011MINSA.pdf

Ministerio de Salud. (2014). Guía técnica para la metodología de estimación de las brechas de recursos humanos en salud para los servicios asistenciales del segundo y tercer nivel de atención (R. M. N.° 437-2014/MINSA). https://mef.gob.pe/contenidos/inv_publica/docs/normas/normasv/snip/2015/Documentos_MINSA/36A_RM_N_437_2014_MINSA_Brecha_de_recursos_humanos.pdf

Ministerio de Salud. (2024a). Ficha técnica N.° 28: Utilización de consultorios externos. https://cdn.www.gob.pe/uploads/document/file/7833052/6607175-ficha-28-utilizacion-de-consultorios.pdf

Ministerio de Salud. (2024b). Ficha técnica N.° 23: Porcentaje de ocupación cama. https://cdn.www.gob.pe/uploads/document/file/7833047/6607170-ficha-23-ocupacion-cama.pdf

Ministerio de Salud. (2024c). Ficha técnica N.° 22: Rendimiento de sala de operaciones. https://cdn.www.gob.pe/uploads/document/file/7833046/6607169-ficha-22-rendimien-to-sop.pdf

Park, S.-Y., & Kim, C.-E. (2023). 거대언어모델을 활용한 한의학 교육 강화 [Fortalecimiento de la educación médica coreana con grandes modelos de lenguaje]. Journal of Physiology & Pathology in Korean Medicine, 37(5), 134–138. https://doi.org/10.15188/kjopp.2023.10.37.5.134

Porter, M. E., & Lee, T. H. (2013). The strategy that will fix health care. Harvard Business Review, 91(10), 50–70. https://hbr.org/2013/10/the-strategy-that-will-fix-health-care

Presidencia del Consejo de Ministros. (2025a). Decreto Supremo N.° 115-2025-PCM que aprueba el Reglamento de la Ley N.° 31814, Ley que promueve el uso de la inteligencia artificial. https://www.congreso.gob.pe/Docs/DGP/DIDP/files/ds_115-2025-pcm.pdf

Presidencia del Consejo de Ministros. (2025b). Resolución de Secretaría de Gestión Pública N.° 009-2025-PCM-SGP: Lineamientos N.° 001-2025-PCM/SGP “Guía práctica para la gestión por procesos” (desarrolla la Norma Técnica N.° 002-2025-PCM/SGP). El Peruano. https://busquedas.elperuano.pe/api/visor_html/2444878-1

PROINVERSIÓN. (2025). Metodología para la implementación de la gestión por procesos (v. 04), en aplicación de la NT N.° 002-2025-PCM/SGP. https://cdn.www.gob.pe/uploads/document/file/8106228/6795202-rsg-108-2025-metodologia-gestion-por-procesos.pdf

Reis, F., Lenz, C., Gossen, M., Volk, H.-D., & Drzeniek, N. M. (2024). Practical applications of large language models for health care professionals and scientists. JMIR Medical Informatics, 12, e58478. https://doi.org/10.2196/58478

Rodrigues, S. L., Sousa, J. V. de O., & Fortes, P. J. de O. C. (2015). Consultoria em gestão de processos: Estudo de caso de hospital privado em Teresina-PI [Consultoría en gestión de procesos: estudio de caso]. Revista de Administração Hospitalar e Inovação em Saúde, 92–111. https://revistas.face.ufmg.br/index.php/rahis/article/view/2780/1636

Sun, L., Wang, A., Song, Y., Dong, J., Liu, X., Liang, H., Li, L., Song, X., Fan, Y., Jia, Z., Li, T., & Zhang, Z. (2025). 大语言模型在临床医学中的应用、挑战与展望 [Aplicaciones, desafíos y perspectivas de los grandes modelos de lenguaje en medicina clínica]. 解放军医学院学报 (Academic Journal of Chinese PLA Medical School), 46(1), 50–60. https://doi.org/10.12435/j.issn.2095-5227.24070201

The Joint Commission & Coalition for Health AI. (2025). Guidance on the responsible use of artificial intelligence in healthcare. https://www.chai.org/news/joint-commission-and-coalition-for-health-ai-chai-release-initial-guidance

Thirunavukarasu, A. J., Ting, D. S. J., Elangovan, K., Gutierrez, L., Tan, T. F., & Ting, D. S. W. (2023). Large language models in medicine. Nature Medicine, 29, 1930–1940. https://doi.org/10.1038/s41591-023-02448-8

USAID | DELIVER PROJECT. (s.f.). Quantification of health commodities: A guide to forecasting and supply planning for procurement. https://iaphl.org/resources/publications/quantification-guide-for-health-commodities/

Váscones-Román, F. F., Zambrano-Sanchez, D. F., Vera Arias, F. J., & Lopez-Villanueva, A. G. (2023). Sobre el uso de modelos de lenguaje basados en inteligencia artificial en la producción científica en ciencias de la salud. Revista Médica Herediana, 34(4), 239–240. https://doi.org/10.20453/rmh.v34i4.5157

Wang, L., Chen, X., Deng, X., Wen, H., You, M., Liu, W., Li, Q., & Li, J. (2024). Prompt engineering in consistency and reliability with the evidence-based guideline for LLMs. npj Digital Medicine, 7, 41. https://doi.org/10.1038/s41746-024-01029-4

Wei, J., Wang, X., Schuurmans, D., Bosma, M., Ichter, B., Xia, F., Chi, E., Le, Q. V., & Zhou, D. (2022). Chain-of-thought prompting elicits reasoning in large language models. Advances in Neural Information Processing Systems, 35. https://proceedings.neurips.cc/paper/2022/hash/9d5609613524ecf4f15af0f7b31abca4-Abstract-Conference.html

World Health Organization. (2023). Workload Indicators of Staffing Need (WISN): User’s manual (2.ª ed.). https://www.who.int/publications/i/item/9789240070066

World Health Organization. (2024). Ethics and governance of artificial intelligence for health: Guidance on large multi-modal models. https://www.who.int/publications/i/item/9789240084759

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LOGRO ALCANZADO45 / 45

El director que planifica con método e IA

Director de un centro de salud revisando su tablero del plan de producción con apoyo de IA
🗺️ Procesos mapeados y documentados
🎯 Metas basadas en tiempos reales
📅 Turnos que cumplen la norma
👩‍⚕️ Brechas de personal medidas
💊 Medicamentos asegurados
🤖 IA con supervisión humana

Gestión centrada en el valor para el paciente (Porter & Lee, 2013) y uso responsable de la IA (The Joint Commission & CHAI, 2025).

  1. Porter, M. E., & Lee, T. H. (2013). The strategy that will fix health care. Harvard Business Review, 91(10), 50–70. https://hbr.org/2013/10/the-strategy-that-will-fix-health-care
  2. The Joint Commission & Coalition for Health AI. (2025). Guidance on the responsible use of artificial intelligence in healthcare. https://www.chai.org/news/joint-commission-and-coalition-for-health-ai-chai-release-initial-guidance
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