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Temario del curso
IA para la modelización predictiva en la atención médica
- Limpieza y preparación de datos sanitarios
- Técnicas de ingeniería de características para conjuntos de datos sanitarios
- Manejo de datos faltantes y no estructurados
Estudios de caso con IA en atención médica
- Exploración de modelos predictivos en salud
- Construcción de modelos predictivos mediante aprendizaje automático
- Evaluación de modelos de datos sanitarios
Técnicas avanzadas de IA en atención médica
- Implementación de modelos avanzados de IA
- Exploración del procesamiento del lenguaje natural (NLP) en el sector sanitario
- Sistemas de apoyo a la decisión basados en IA en salud
Preprocesamiento de datos e ingeniería de características
- Introducción a la IA para la imagen médica
- Implementación de modelos de aprendizaje profundo para el análisis de imágenes
- Detección de patrones en imágenes médicas mediante IA
Consideraciones éticas de la IA en atención médica
- Visión general de las aplicaciones de IA en el sector sanitario
- Configuración de Google Colab para proyectos de IA en salud
- Comprensión de los principales conjuntos de datos sanitarios
Análisis de imágenes médicas con IA
- Aplicaciones reales de la IA en el sector sanitario
- Estudios de caso sobre análisis predictivo basado en IA
- Análisis de imágenes médicas con IA en entornos clínicos
Introducción a la IA en atención médica
- Comprensión del impacto ético de la IA en la salud
- Garantía de privacidad y protección de datos
- Equidad y transparencia en los modelos de IA
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimientos básicos de conceptos de IA y aprendizaje automático
- Familiaridad con la programación en Python
- Comprensión de los fundamentos del sector sanitario
Audiencia objetivo
- Científicos de datos que trabajan en el sector sanitario
- Profesionales de la salud interesados en la IA
- Investigadores que exploran soluciones sanitarias impulsadas por IA
14 Horas