Inteligencia Artificial Generativa e Ingeniería de Prompts en el Sector Salud

Vertex AI proporciona herramientas avanzadas para el ajuste fino de modelos grandes y la gestión de indicaciones, permitiendo a desarrolladores y equipos de datos optimizar la precisión del modelo, agilizar los flujos de trabajo iterativos y garantizar un riguroso análisis mediante bibliotecas y servicios integrados.

Esta formación presencial en vivo (en línea o en las instalaciones) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen mejorar el rendimiento y la confiabilidad de las aplicaciones de inteligencia artificial generativa utilizando el ajuste fino supervisado, el control de versiones de indicaciones y los servicios de análisis en Vertex AI.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Aplicar técnicas de ajuste fino supervisado a los modelos Gemini en Vertex AI.
• Implementar flujos de trabajo de gestión de indicaciones, incluyendo el control de versiones y las pruebas.
• Utilizar bibliotecas de análisis para realizar comparaciones de rendimiento y optimizar la capacidad de la inteligencia artificial.
• Desplegar y monitorear los modelos mejorados en entornos de producción.

Formato del curso

• Clases interactivas y debates.
• Laboratorios prácticos con herramientas de ajuste fino y gestión de indicaciones de Vertex AI.
• Estudios de caso sobre la optimización de modelos empresariales.

Opciones de personalización del curso

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

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 dirigida por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos de nivel intermedio y profesionales de la salud que deseen aprovechar la IA para aplicaciones avanzadas en el sector de la salud usando Google Colab.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Implementar modelos de IA para la atención médica usando Google Colab.
• Utilizar IA para el modelado predictivo en datos de atención médica.
• Analizar imágenes médicas con técnicas impulsadas por IA.
• Explorar consideraciones éticas en soluciones de atención médica basadas en 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.

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.