IA Generativa e Ingeniería de Prompts en Salud

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.

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.

Esta capacitación en vivo en Costa Rica ayuda a los profesionales de la salud y a los equipos de TI a implementar Ollama para LLM locales. Aprenda a integrar la IA en los flujos de trabajo clínicos, a personalizar modelos para tareas específicas y a garantizar estricta privacidad de los datos y cumplimiento regulatorio dentro de entornos sanitarios seguros.

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.

Esta capacitación en vivo con instructor en Costa Rica cubre la implementación de soluciones de TinyML para el monitoreo y diagnóstico en el ámbito de la salud. Los participantes aprenden a diseñar modelos para datos de salud en tiempo real, optimizarlos para dispositivos portátiles de bajo consumo y garantizar la confiabilidad clínica. Incluye ejercicios de laboratorio prácticos.