IA en el sector de la salud

La IA agente es un enfoque mediante el cual los sistemas de inteligencia artificial planifican, razonan y ejecutan acciones con herramientas para alcanzar objetivos dentro de restricciones definidas.

Esta formación presencial (en línea o en sitio) está dirigida a equipos intermedios de salud y datos que desean diseñar, evaluar y gobernar soluciones de IA agente para casos de uso clínicos y operativos.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Explicar los conceptos de la IA agente y sus restricciones en contextos sanitarios.
• Diseñar flujos de trabajo de agentes seguros con planificación, memoria y uso de herramientas.
• Construir agentes aumentados por recuperación sobre documentos clínicos y bases de conocimiento.
• Evaluar, monitorear y gobernar el comportamiento de los agentes con controles de seguridad y supervisión humana.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión guiada por facilitadores.
• Laboratorios prácticos y recorridos por el código en un entorno sandbox.
• Ejercicios basados en escenarios sobre seguridad, evaluación y gobernanza.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.

Esta formación en vivo con un instructor en Ecuador (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la salud y desarrolladores de IA de nivel intermedio a avanzado que deseen implementar soluciones de atención médica basadas en inteligencia artificial.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el papel de los agentes de IA en la atención médica y el diagnóstico.
• Desarrollar modelos de IA para el análisis de imágenes médicas y diagnósticos predictivos.
• Integrar la IA con historiales médicos electrónicos (HME) y flujos de trabajo clínicos.
• Asegurar el cumplimiento de las regulaciones sanitarias y las prácticas éticas de IA.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Ecuador (en línea o presencial) está dirigida a profesionales del sector sanitario de nivel intermedio que deseen aplicar soluciones de IA y RA/RV para la formación médica, simulaciones quirúrgicas y rehabilitación.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender el papel de la IA en la mejora de las experiencias de RA/RV en el sector sanitario.
• Utilizar RA/RV para simulaciones quirúrgicas y formación médica.
• Aplicar herramientas de RA/RV en la rehabilitación y terapia de pacientes.
• Explorar las preocupaciones éticas y de privacidad en las herramientas médicas potenciadas por IA.

Esta formación práctica, impartida por un instructor, en Ecuador (en línea o presencial), está dirigida a científicos de datos y profesionales del ámbito sanitario de nivel intermedio que deseen aprovechar la IA para aplicaciones avanzadas en salud mediante Google Colab.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Implementar modelos de IA para la atención médica utilizando Google Colab.
• Utilizar la IA para la modelización predictiva en datos sanitarios.
• Analizar imágenes médicas con técnicas basadas en inteligencia artificial.
• Explorar las consideraciones éticas en las soluciones de salud basadas en IA.

Esta capacitación en vivo dirigida por instructores en Ecuador (en línea o presencial) está orientada a profesionales e investigadores de la salud que desean aprovechar ChatGPT para mejorar la atención al paciente, agilizar las flujos de trabajo y optimizar los resultados sanitarios.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de ChatGPT y sus aplicaciones en el sector sanitario.
• Utilizar ChatGPT para automatizar procesos e interacciones en el ámbito de la salud.
• Proporcionar información médica precisa y apoyo a los pacientes mediante ChatGPT.
• Aplicar ChatGPT para la investigación y el análisis médico.

Esta formación en directo, impartida por un instructor en Ecuador (en línea o presencial), está dirigida a profesionales sanitarios de nivel intermedio, ingenieros biomédicos y desarrolladores de IA que deseen aprovechar la IA en el borde para crear soluciones innovadoras en el ámbito sanitario.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender el papel y los beneficios de la IA en el borde en el sector sanitario.
• Desarrollar e implementar modelos de IA en dispositivos periféricos para aplicaciones sanitarias.
• Implementar soluciones de IA en el borde en dispositivos portátiles y herramientas de diagnóstico.
• Diseñar e implementar sistemas de monitorización de pacientes utilizando IA en el borde.
• Abordar las consideraciones éticas y regulatorias en las aplicaciones de IA para la salud.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Ecuador (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores de IA médica y científicos de datos con un nivel intermedio a avanzado que deseen realizar ajustes finos en modelos para diagnóstico clínico, predicción de enfermedades y pronóstico de resultados del paciente, utilizando datos médicos estructurados y no estructurados.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Realizar ajustes finos en modelos de IA con conjuntos de datos de salud, incluyendo registros electrónicos de salud (EMR), imágenes y datos de series temporales.
• Aplicar aprendizaje por transferencia, adaptación de dominio y compresión de modelos en contextos médicos.
• Abordar la privacidad, el sesgo y el cumplimiento normativo en el desarrollo de modelos.
• Implementar y monitorear modelos ajustados en entornos reales de atención médica.

La IA generativa es una tecnología que crea nuevo contenido, como textos, imágenes y recomendaciones, basándose en indicaciones (prompts) y datos.

Esta formación en vivo con instrucción presencial u online está dirigida a profesionales sanitarios de nivel principiante e intermedio que deseen utilizar la IA generativa y la ingeniería de prompts para mejorar la eficiencia, la precisión y la comunicación en contextos médicos.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de la IA generativa y la ingeniería de prompts.
• Aplicar herramientas de IA para agilizar tareas clínicas, administrativas y de investigación.
• Garantizar un uso ético, seguro y conforme a la normativa de la IA en el sector sanitario.
• Optimizar las indicaciones para obtener resultados consistentes y precisos.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión grupal.
• Ejercicios prácticos y análisis de casos reales.
• Experimentación práctica con herramientas de IA.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para concertarlo.

Esta formación impartida por un instructor en vivo en Ecuador (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la salud, analistas de datos y formuladores de políticas de nivel básico a intermedio que desean comprender y aplicar la inteligencia artificial generativa en el contexto de la atención sanitaria.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Explicar los principios y aplicaciones de la IA generativa en el ámbito de la salud.
• Identificar oportunidades mediante las cuales la IA generativa puede mejorar el descubrimiento de fármacos y la medicina personalizada.
• Utilizar técnicas de IA generativa para la imagen médica y el diagnóstico.
• Evaluación de las implicaciones éticas de la IA en entornos médicos.
• Desarrollar estrategias para integrar tecnologías de inteligencia artificial en los sistemas sanitarios.

LangGraph permite la creación de flujos de trabajo con estado y múltiples actores, impulsados por LLMs, ofreciendo un control preciso sobre las rutas de ejecución y la persistencia del estado. En el sector sanitario, estas capacidades son fundamentales para garantizar el cumplimiento normativo, la interoperabilidad y desarrollar sistemas de apoyo a la decisión que se ajusten a los flujos de trabajo médicos.

Esta formación en vivo con instructor (online o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, implementar y gestionar soluciones sanitarias basadas en LangGraph, abordando al mismo tiempo los desafíos regulatorios, éticos y operativos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar flujos de trabajo de LangGraph específicos para el sector sanitario, teniendo en cuenta el cumplimiento normativo y la auditoría.
• Integrar aplicaciones LangGraph con ontologías y estándares médicos (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Aplicar las mejores prácticas en fiabilidad, trazabilidad y explicabilidad en entornos sensibles.
• Desplegar, monitorizar y validar aplicaciones LangGraph en entornos de producción sanitaria.

Formato del curso

• Ponencias interactivas y discusión.
• Ejercicios prácticos con casos de estudio reales.
• Práctica de implementación en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para concertarlo.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Ecuador (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la salud de nivel intermedio a avanzado, investigadores médicos y desarrolladores de IA que desean aplicar la IA multimodal en diagnósticos médicos y aplicaciones de atención sanitaria.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el papel de la IA multimodal en la atención médica moderna.
• Integrar datos médicos estructurados y no estructurados para diagnósticos impulsados por IA.
• Aplicar técnicas de IA para analizar imágenes médicas y expedientes electrónicos de salud.
• Desarrollar modelos predictivos para el diagnóstico de enfermedades y recomendaciones de tratamiento.
• Implementar procesamiento del habla y lenguaje natural (NLP) para la transcripción médica y la interacción con los pacientes.

Ollama es una plataforma ligera para ejecutar modelos de lenguaje grandes localmente.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la salud y equipos de TI de nivel intermedio que deseen implementar, personalizar y operationalizar soluciones de IA basadas en Ollama dentro de entornos clínicos y administrativos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Instalar y configurar Ollama para un uso seguro en entornos de salud.
• Integrar modelos de lenguaje grandes (LLM) locales en flujos de trabajo clínicos y procesos administrativos.
• Personalizar modelos para terminología y tareas específicas del sector salud.
• Aplicar las mejores prácticas en materia de privacidad, seguridad y cumplimiento normativo.

Formato del curso

• Clase magistral interactiva y discusión.
• Demostraciones prácticas y ejercicios guiados.
• Implementación práctica en un entorno simulado de salud con aislamiento (sandbox).

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.

Este curso en vivo, impartido por instructores en Ecuador (en línea o presencial), está dirigido a profesionales del sector salud y desarrolladores de IA de nivel intermedio que desean aprovechar las técnicas de ingeniería de prompts para mejorar los flujos de trabajo médicos, la eficiencia de la investigación y los resultados de los pacientes.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de la ingeniería de prompts en el sector salud.
• Utilizar prompts de IA para la documentación clínica y las interacciones con los pacientes.
• Aprovechar la IA para la investigación médica y la revisión bibliográfica.
• Mejorar el descubrimiento de fármacos y la toma de decisiones clínicas mediante prompts impulsados por IA.
• Garantizar el cumplimiento de las normativas y estándares éticos en la IA para el sector salud.

TinyML es la integración del aprendizaje automático en dispositivos médicos y portátiles de bajo consumo y recursos limitados.

Esta capacitación presencial impartida por instructores (en línea o en el lugar) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen implementar soluciones de TinyML para monitoreo de la salud y aplicaciones diagnósticas.

Al completar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar e implementar modelos de TinyML para el procesamiento de datos de salud en tiempo real.
• Recopilar, preprocesar e interpretar datos de biosensores para obtener insights impulsados por IA.
• Optimizar los modelos para dispositivos portátiles con bajo consumo energético y memoria limitada.
• Evaluar la relevancia clínica, fiabilidad y seguridad de los resultados generados por TinyML.

Formato del curso

• Conferencias complementadas con demostraciones en vivo y debates interactivos.
• Práctica directa con datos de dispositivos portátiles y frameworks de TinyML.
• Ejercicios de implementación en un entorno de laboratorio guiado.

Opciones de personalización del curso

• Para una capacitación a medida que se adapte a dispositivos sanitarios específicos o flujos de trabajo regulatorios, póngase en contacto con nosotros para personalizar el programa.