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Temario del curso

Fundamentos de la IA autónoma para el sector salud

  • Diferencias entre aplicaciones de LLM con IA autónoma y solo con herramientas.
  • Límites de autonomía, políticas y supervisión humana.
  • Panorama de los datos de salud y limitaciones (EHR, FHIR, PHI).

Diseño de flujos de trabajo de agentes

  • Planificación, memoria, uso de herramientas y bucles de reflexión.
  • Ingeniería de prompts, funciones/herramientas y selección de acciones.
  • Patrones de gestión del estado y orquestación.

Agentes con recuperación aumentada

  • Ingestión y segmentación de documentos médicos.
  • Incrustaciones (embeddings), almacenes vectoriales y evaluación de relevancia.
  • Contextualización de respuestas y estrategias de citación.

Integraciones e interoperabilidad en el sector salud

  • Conceptos básicos de FHIR/SMART para la conectividad de agentes.
  • Trabajo con datos clínicos estructurados y no estructurados.
  • Eventos, APIs y registros de auditoría.

Seguridad, riesgos y gobernanza

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  • Barreras de seguridad, pruebas de penetración (red-teaming) y diseño de respaldo de seguridad.
  • Manejo de PHI, desidentificación y controles de acceso.
  • Revisión con intervención humana y rutas de escalación.

Evaluación y monitoreo

  • Evaluaciones fuera de línea, conjuntos de referencia y definición de KPI.
  • Detección de alucinaciones y verificación de veracidad.
  • Observabilidad, registro de eventos y gestión de costos/latencia.

Patrones de implementación y laboratorio práctico

  • Opciones de modelos basados en API frente a on-premise.
  • Construcción de un agente con recuperación aumentada utilizando LangChain, FastAPI y ChromaDB.
  • Respuesta simulada a incidentes y procedimientos de reversión.

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión básica de la programación en Python.
  • Experiencia con flujos de trabajo de análisis de datos o aprendizaje automático (ML).
  • Familiaridad con conceptos de datos de salud (por ejemplo, EHR, FHIR).

Audiencia

  • Científicos de datos de salud e ingenieros de ML.
  • Equipos de informática clínica y productos de salud digital.
  • Líderes de TI y gerentes de innovación en el sector de la salud.
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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