TinyML en el sector de la salud: IA en dispositivos portátiles

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 formación en vivo con instructor en Ecuador (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la salud y científicos de datos de nivel intermedio que desean comprender y aplicar tecnologías de IA en entornos sanitarios.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Identificar los principales desafíos sanitarios que la IA puede abordar.
• Analizar el impacto de la IA en la atención al paciente, la seguridad y la investigación médica.
• Comprender la relación entre la IA y los modelos de negocio en el sector de la salud.
• Aplicar conceptos fundamentales de IA a escenarios sanitarios.
• Desarrollar modelos de aprendizaje automático para el análisis de datos médicos.

TinyML es la práctica de desplegar modelos de aprendizaje automático optimizados en dispositivos edge con recursos limitados.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales técnicos de nivel avanzado que deseen diseñar, optimizar y desplegar pipelines completos de TinyML.

Al finalizar esta formación, los participantes aprenderán cómo:

• Recopilar, preparar y gestionar conjuntos de datos para aplicaciones TinyML.
• Entrenar y optimizar modelos para microcontroladores de bajo consumo.
• Convertir modelos a formatos ligeros adecuados para dispositivos edge.
• Desplegar, probar y monitorear aplicaciones TinyML en entornos de hardware real.

Formato del curso

• Conferencias guiadas por el instructor y discusión técnica.
• Laboratorios prácticos y experimentación iterativa.
• Despliegue práctico en plataformas basadas en microcontroladores.

Opciones de personalización del curso

• Para personalizar la formación con toolchains específicos, placas de hardware o flujos de trabajo internos, contáctenos para organizarlo.

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.