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Temario del curso
Introducción a la IA en atención médica
- Visión general de las aplicaciones de IA en diagnósticos médicos
- Monitoreo del paciente y apoyo para la toma de decisiones potenciados por IA
- Consideraciones regulatorias y éticas
IA para el análisis de imágenes médicas
- Técnicas de aprendizaje profundo para imágenes médicas
- Automatización de los flujos de trabajo de radiología y patología
- Prácticas: Implementación de IA para clasificación de imágenes médicas
Analítica predictiva e IA para diagnósticos
- Uso de IA para predicción de enfermedades y diagnóstico temprano
- Modelos de IA para evaluación de riesgos y pronóstico
- Prácticas: Creación de modelos predictivos con datos del paciente
Integración de la IA con Historias Médicas Electrónicas (HME)
- Formatos estandarizados de datos sanitarios (FHIR, HL7)
- Automatización de flujos de trabajo clínicos con IA
- Prácticas: Conexión de modelos de IA a sistemas HME
IA para el descubrimiento de fármacos y la medicina personalizada
- Cómo la IA acelera el descubrimiento y desarrollo de fármacos
- Medicina de precisión basada en IA y recomendaciones de tratamiento
- Estudios de caso de IA en investigación farmacéutica
Cumplimiento, seguridad e IA ética en atención médica
- Asegurar el cumplimiento de HIPAA y GDPR
- Mitigación del sesgo e imparcialidad en la atención médica basada en IA
- Mejores prácticas de seguridad para aplicaciones de IA en salud
Implementación de soluciones de IA en atención médica
- Desafíos y mejores prácticas para el despliegue de IA
- Escala de soluciones de IA en hospitales y clínicas
- Prácticas: Despliegue de un asistente de atención médica impulsado por IA
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimientos básicos de conceptos de IA y aprendizaje automático
- Experiencia en análisis de datos y sistemas de atención médica
- Conocimiento de la terminología médica y los procedimientos de diagnóstico
Público objetivo
- Profesionales de la atención médica
- Desarrolladores de IA
- Investigadores médicos
14 Horas
