IA autónoma en el ámbito de la salud
La IA autónoma es un enfoque en el que los sistemas de IA planifican, razonan y realizan acciones utilizando herramientas para alcanzar objetivos dentro de límites definidos.
Esta capacitación en vivo y dirigida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a equipos de salud y datos de nivel intermedio que deseen diseñar, evaluar y gobernar soluciones de IA autónoma para casos de uso clínicos y operativos.
Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Explicar los conceptos y limitaciones de la IA autónoma en contextos de salud.
- Diseñar flujos de trabajo de agentes seguros con planificación, memoria y uso de herramientas.
- Crear agentes con recuperación aumentada sobre documentos clínicos y bases de conocimiento.
- Evaluar, monitorear y gobernar el comportamiento del agente con barreras de seguridad y controles de intervención humana.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión facilitada.
- Laboratorios dirigidos y recorridos por el código en un entorno de pruebas.
- Ejercicios basados en escenarios sobre seguridad, evaluación y gobernanza.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
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
\r- 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.
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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Formato del curso
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Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos con llamadas de API e integraciones.
- Proyectos prácticos que conectan aplicaciones, gráficos y canales de datos.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.
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- Configurar y preparar entornos de WrenAI Cloud.
- Conectar WrenAI Cloud a múltiples fuentes de datos.
- Modelar datos y definir relaciones para el análisis.
- Crear paneles interactivos para obtener información empresarial.
Formato del curso
- Lecciones interactivas y discusión.
- Configuración práctica en la plataforma en la nube y modelado de datos.
- Ejercicios prácticos en la creación de paneles y visualización.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarla.
WrenAI para Análisis Financiero: Modelado de KPIs y Paneles de Control Adaptados a la Regulación
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Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Modelar KPIs y métricas financieras en WrenAI.
- Construir paneles de control alineados con los requisitos regulatorios y de auditoría.
- Integrar WrenAI con las fuentes de datos financieras para informes en tiempo real.
- Aplicar mejores prácticas para el análisis financiero y el monitoreo de riesgos.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos con modelos de datos financieros.
- Laboratorios prácticos sobre diseño de paneles de control e informes de cumplimiento.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.
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- Implementar modelos semánticos para definir métricas consistentes entre equipos.
- Optimizar el rendimiento de la conversión de texto a SQL para mejorar la precisión y la escalabilidad.
- Configurar y hacer cumplir salvaguardas para evitar consultas inválidas o riesgosas.
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Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- 大量的练习和实操环节。
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Opciones de personalización del curso
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- Diseñar flujos de trabajo de análisis conversacional que generen insights de producto confiables.
- Crear y mantener una capa de métricas estandarizada para informes consistentes.
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Formato del Curso
- Conferencia interactiva y debate.
- Prácticas de laboratorio con Wren AI y conjuntos de datos de muestra.
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Opciones de Personalización del Curso
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Despliegue de WrenAI para SaaS: GenBI integrado en productos orientados al cliente
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Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Integrar WrenAI utilizando la API Incrustada para aplicaciones orientadas al cliente.
- Implementar BI conversacional con marca blanca, incluyendo personalización y ajuste de imagen corporativa.
- Diseñar despliegues multitenant seguros y escalables.
- Monitorear el uso, optimizar el rendimiento y garantizar el cumplimiento normativo en entornos SaaS.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión grupal.
- Prácticas hands-on utilizando la API Incrustada de WrenAI.
- Taller: Diseño e implementación de una funcionalidad de análisis con marca blanca para un caso de uso SaaS.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.
Análisis operativo con hojas de cálculo de WrenAI y biblioteca de métricas
14 HorasLas hojas de cálculo de WrenAI y la biblioteca de métricas permiten informes rápidos mediante flujos de trabajo de hojas de cálculo potenciados por inteligencia artificial y una biblioteca de métricas empresariales predefinidas y compatibles con múltiples plataformas.
Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de operaciones de nivel principiante e intermedio que desean acelerar los informes y el análisis utilizando las hojas de cálculo de WrenAI y la biblioteca de métricas.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Crear hojas de cálculo potenciadas por IA para análisis y generación de informes.
- Aprovechar la biblioteca de métricas de WrenAI para indicadores clave de rendimiento (KPI) estandarizados.
- Conectar hojas de cálculo a múltiples fuentes de datos para obtener actualizaciones en tiempo real.
- Crear flujos de trabajo automatizados para optimizar los informes operativos.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Creación práctica de hojas de cálculo con WrenAI.
- Ejercicios prácticos con métricas e informes de KPI.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para organizarlo.