IA para la atención médica usando Google Colab

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Costa Rica (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean mejorar su conocimiento sobre modelos de aprendizaje automático, perfeccionar sus habilidades en la sintonización de hiperparámetros y aprender a desplegar modelos de manera eficaz mediante Google Colab.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Implementar modelos avanzados de aprendizaje automático utilizando frameworks populares como Scikit-learn y TensorFlow.
• Optimizar el rendimiento de los modelos mediante la sintonización de hiperparámetros.
• Desplegar modelos de aprendizaje automático en aplicaciones del mundo real usando Google Colab.
• Colaborar y gestionar proyectos de aprendizaje automático a gran escala en Google Colab.

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.

Esta formación en vivo dirigida por instructores en Costa Rica (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 impulsadas por IA.

Al finalizar esta formación, 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 historias clínicas electrónicas (HCE) y flujos de trabajo clínicos.
• Asegurar el cumplimiento de las regulaciones de atención médica y las prácticas éticas de IA.

Esta formación en vivo dirigida por instructores en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a profesionales del sector salud de nivel intermedio que desean aplicar soluciones de IA y AR/VR 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 AR/VR en el sector salud.
• Utilizar AR/VR para simulaciones quirúrgicas y formación médica.
• Aplicar herramientas de AR/VR en la rehabilitación y terapia de pacientes.
• Explorar las preocupaciones éticas y de privacidad en las herramientas médicas mejoradas con IA.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la salud y científicos de datos de nivel intermedio que deseen comprender y aplicar tecnologías de IA en entornos sanitarios.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Identificar los principales desafíos de la atención sanitaria 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 del sector sanitario.
• Aplicar conceptos fundamentales de IA a escenarios de atención sanitaria.
• Desarrollar modelos de aprendizaje automático para el análisis de datos médicos.

Esta formación en vivo con instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a profesionales e investigadores del sector salud que desean aprovechar ChatGPT para mejorar la atención al paciente, optimizar los flujos de trabajo y lograr mejores resultados en salud.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

Esta formación en vivo con instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la salud de nivel intermedio, ingenieros biomédicos y desarrolladores de IA que deseen aprovechar la IA en el borde para desarrollar soluciones innovadoras en el ámbito de la salud.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

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

Esta formación en vivo con instructores en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de IA médica y científicos de datos de nivel intermedio a avanzado que desean realizar ajustes finos en modelos para el diagnóstico clínico, la predicción de enfermedades y la previsión de resultados en pacientes, 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 EMR, imágenes y datos de series temporales.
• Aplicar transferencia de aprendizaje, 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 sanitaria.

La inteligencia artificial generativa es una tecnología que crea nuevos contenidos, como textos, imágenes y recomendaciones, a partir de indicaciones (prompts) y datos.

Esta formación en vivo con instructores (en línea o en las instalaciones) está dirigida a profesionales de la salud de nivel principiante a intermedio que deseen utilizar la inteligencia artificial generativa y la ingeniería de prompts para mejorar la eficiencia, la precisión y la comunicación en contextos médicos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de la inteligencia artificial generativa y la ingeniería de prompts.
• Aplicar herramientas de IA para optimizar tareas clínicas, administrativas e investigativas.
• Garantizar el uso ético, seguro y conforme a la normativa de la IA en el sector salud.
• Optimizar las indicaciones para obtener resultados consistentes y precisos.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Ejercicios prácticos y estudios de caso.
• Experimentación práctica con herramientas de IA.

Opciones de Personalización del Curso

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

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Costa Rica (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de la salud, analistas de datos y formuladores de políticas, con conocimientos de nivel principiante a intermedio, que desean comprender y aplicar la IA generativa en el contexto de la atención médica.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Explicar los principios y las aplicaciones de la IA generativa en la salud.
• Identificar oportunidades para que la IA generativa mejore el descubrimiento de fármacos y la medicina personalizada.
• Utilizar técnicas de IA generativa para la imagenología médica y el diagnóstico.
• Evaluar las implicaciones éticas del uso de la IA en entornos médicos.
• Desarrollar estrategias para integrar tecnologías de IA en los sistemas de atención médica.

LangGraph permite diseñar flujos de trabajo con estados y múltiples actores, impulsados por modelos de lenguaje grandes (LLM), con un control preciso sobre las rutas de ejecución y la persistencia del estado. En el sector de la salud, estas capacidades son fundamentales para garantizar el cumplimiento normativo, la interoperabilidad y la creación de sistemas de apoyo a la decisión que se alineen con los flujos de trabajo médicos.

Esta formación, impartida por instructores, en línea o presencial, está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, implementar y gestionar soluciones de salud basadas en LangGraph, abordando al mismo tiempo los desafíos regulatorios, éticos y operativos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Diseñar flujos de trabajo de LangGraph específicos para la salud, teniendo en cuenta el cumplimiento normativo y la trazabilidad.
• Integrar aplicaciones de LangGraph con ontologías y estándares médicos (FHIR, SNOMED CT, CIE).
• Aplicar las mejores prácticas de confiabilidad, trazabilidad y explicabilidad en entornos sensibles.
• Desplegar, monitorear y validar aplicaciones de LangGraph en entornos productivos de atención médica.

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión.
• Ejercicios prácticos con casos de estudio del mundo real.
• Práctica de implementación en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar los detalles.

Esta formación en vivo y con instructores en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la salud, investigadores médicos y desarrolladores de IA de nivel intermedio a avanzado que deseen aplicar la IA multimodal en el diagnóstico médico y en aplicaciones de atención médica.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• 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 registros 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 el paciente.

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

Esta formación en vivo y con instrucción directa (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la salud y equipos de TI de nivel intermedio que deseen implementar, personalizar y operativizar soluciones de IA basadas en Ollama dentro de entornos clínicos y administrativos.

Al completar esta formación, los participantes podrán:

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

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Demostraciones prácticas y ejercicios guiados.
• Implementación práctica en un entorno de simulación de salud en ambiente controlado.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarla.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de la salud y desarrolladores de IA de nivel intermedio que desean aprovechar las técnicas de ingeniería de prompt para mejorar los flujos de trabajo médicos, la eficiencia de la investigación y los resultados de los pacientes.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de la ingeniería de prompt en el ámbito de la salud.
• Utilizar prompts de IA para la documentación clínica y la interacción 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 los estándares regulatorios y éticos en la IA sanitaria.

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

Esta formación en vivo con instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean implementar soluciones de TinyML para aplicaciones de monitoreo y diagnóstico en el ámbito de la salud.

Después de completar esta formación, los participantes podrán:

• 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 información impulsada por IA.
• Optimizar modelos para dispositivos portátiles con restricciones de energía y memoria.
• Evaluar la relevancia clínica, la fiabilidad y la seguridad de los resultados generados por TinyML.

Formato del curso

• Conferencias apoyadas por demostraciones en vivo y discusiones interactivas.
• Práctica 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 formación adaptada que se alinee con dispositivos de atención médica específicos o flujos de trabajo regulatorios, contáctenos para personalizar el programa.