IA Multimodal para la Salud
La AI multimodal en la atención médica integra diversas fuentes de datos—como imágenes médicas, registros electrónicos de salud (EHR), datos genómicos y entradas de voz del paciente—para mejorar el diagnóstico, las recomendaciones de tratamiento y los análisis predictivos.
Esta formación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está orientada a profesionales de la salud, investigadores médicos y desarrolladores de AI de nivel intermedio a avanzado que deseen aplicar AI multimodal en diagnóstico médico y aplicaciones de atención médica.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender el papel de la AI multimodal en la atención médica moderna.
- Integrar datos médicos estructurados y no estructurados para diagnóstico impulsado 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 de voz y lenguaje natural (NLP) para transcripción médica e interacción con pacientes.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, comuníquese con nosotros para organizarlo.
Temario del curso
Introducción a la IA Multimodal en Salud
- Visión general de las aplicaciones de IA en diagnóstico médico
- Tipos de datos de salud: estructurados vs. no estructurados
- Desafíos y consideraciones éticas en la atención médica impulsada por IA
Imágenes Médicas y AI
- Introducción a formatos de imágenes médicas (DICOM, PACS)
- Aprendizaje profundo para el análisis de rayos X, RMN y tomografías computarizadas
- Estudio de caso: radiología asistida por IA para la detección de enfermedades
Registros Electrónicos de Salud (EHR) y AI
- Procesamiento y análisis de registros médicos estructurados
- Procesamiento del lenguaje natural (PLN) para notas clínicas no estructuradas
- Modelos predictivos para los resultados del paciente
Integración Multimodal para Diagnósticos
- Combinar imágenes médicas, EHR y datos genómicos
- Sistemas de apoyo a la decisión impulsados por IA
- Estudio de caso: diagnóstico de cáncer utilizando IA multimodal
Aplicaciones de Voz y PLN en Salud
- Reconocimiento de voz para la transcripción médica
- Chatbots impulsados por IA para la interacción con pacientes
- Automatización de documentación clínica
AI para Análisis Predictivos en Salud
- Detección temprana de enfermedades y evaluación de riesgos
- Recomendaciones personalizadas de tratamiento
- Estudio de caso: modelos predictivos impulsados por IA para la gestión de enfermedades crónicas
Implementación de Modelos AI en Sistemas de Salud
- Preprocesamiento de datos y entrenamiento del modelo
- Implementación en tiempo real de IA en hospitales
- Desafíos en la implementación de AI en entornos médicos
Consideraciones Regulatorias y Éticas
- Cumplimiento de IA con regulaciones de salud (HIPAA, GDPR)
- Biases y equidad en modelos de IA médicos
- Mejores prácticas para la implementación responsable de AI en la atención médica
Tendencias Futuras en la Salud Impulsada por IA
- Avances en IA multimodal para diagnósticos
- Nuevas técnicas de AI para medicina personalizada
- El papel de la IA en el futuro de la atención médica y la telemedicina
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de los fundamentos de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático
- Conocimientos básicos de formatos de datos médicos (DICOM, EHR, HL7)
- Experiencia con programación en Python y marcos de aprendizaje profundo
audiencia
- Profesionales de la salud
- Investigadores médicos
- Desarrolladores de IA en la industria de la salud
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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- Explicar los conceptos y las restricciones de la IA agente en contextos sanitarios.
- Diseñar flujos de trabajo seguros de agentes con planificación, memoria y uso de herramientas.
- Construir agentes mejorados por recuperación sobre documentos clínicos y bases de conocimiento.
- Evaluar, monitorear y gobernar el comportamiento del agente con barreras de seguridad y controles humanos en lazo cerrado.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión facilitada.
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- Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para arreglarlo.
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Al final de este entrenamiento, los participantes serán capaces de:
- Entender el papel y beneficios de Edge AI en la salud.
- Desarrollar y desplegar modelos de IA en dispositivos periféricos para aplicaciones sanitarias.
- Implementar soluciones de Edge AI en dispositivos portátiles y herramientas diagnósticas.
- Diseñar y desplegar sistemas de monitoreo de pacientes utilizando Edge AI.
- Abordar consideraciones éticas y regulatorias en aplicaciones de IA sanitaria.
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- Ajustar finamente modelos de IA en conjuntos de datos de salud, incluyendo EMRs, imágenes y datos de series temporales.
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- Implementar y monitorear modelos ajustados finamente en entornos de atención médica del mundo real.
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- Comprender los fundamentos de la IA generativa y la ingeniería de prompts.
- Aplicar herramientas de AI para simplificar tareas clínicas, administrativas e investigativas.
- Asegurar el uso ético, seguro y conforme a normativas de la IA en salud.
- Optimizar prompts para obtener resultados consistentes y precisos.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos y estudios de casos.
- Experimentación práctica con herramientas de AI.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para coordinar.
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Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:
- Explicar los principios y aplicaciones de la IA generativa en el ámbito de la salud.
- Identificar oportunidades para que la IA generativa mejore el descubrimiento de fármacos y la medicina personalizada.
- Utilizar técnicas de IA generativa para imágenes médicas y diagnóstico.
- Evaluar las implicaciones éticas de la IA en entornos médicos.
- Desarrollar estrategias para integrar tecnologías de IA en sistemas de salud.
LangGraph en la Salud: Orquestación de Flujos de Trabajo para Entornos Regulados
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Esta formación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está destinada a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, implementar y gestionar soluciones basadas en LangGraph para la salud, abordando desafíos regulatorios, éticos y operativos.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Diseñar flujos de trabajo específicos del sector sanitario con LangGraph, teniendo en cuenta la conformidad y la auditoría.
- Integrar aplicaciones LangGraph con ontologías médicas y estándares (FHIR, SNOMED CT, ICD).
- Aplicar las mejores prácticas para confiabilidad, trazabilidad y explicabilidad en entornos sensibles.
- Distribuir, supervisar y validar aplicaciones LangGraph en entornos de producción sanitaria.
Formato del Curso
- Conferencias interactivas y discusiones.
- Ejercicios prácticos con estudios de casos reales.
- Ejercitación en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor póngase en contacto con nosotros para coordinar.
AI Multimodal: Integrando Sentidos para Sistemas Inteligentes
21 HorasEsta formación en vivo, dirigida por un instructor (en línea o presencial) en Costa Rica, está destinada a investigadores de IA intermedios, científicos de datos y ingenieros de aprendizaje automático que desean crear sistemas inteligentes capaces de procesar e interpretar datos multimodales.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender los principios de la IA multimodal y sus aplicaciones.
- Implementar técnicas de fusión de datos para combinar diferentes tipos de información.
- Construir y entrenar modelos que puedan procesar información visual, textual y auditiva.
- Evaluar el rendimiento de los sistemas de IA multimodal.
- Abordar las preocupaciones éticas y de privacidad relacionadas con datos multimodales.
Aplicaciones de Ollama en la Salud
14 HorasOllama es una plataforma ligera para ejecutar modelos de lenguaje grandes localmente.
Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a profesionales de la salud y equipos de TI intermedios que deseen implementar, personalizar y operacionalizar soluciones AI basadas en Ollama dentro de entornos clínicos y administrativos.
Al completar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:
- Instalar y configurar Ollama para su uso seguro en entornos de salud.
- Integrar modelos de lenguaje locales (LLMs) en flujos de trabajo clínicos y procesos administrativos.
- Personalizar los modelos para la terminología específica del sector de la salud y las tareas correspondientes.
- Aplicar 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 aislado.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para hacer los arreglos necesarios.
Ingeniería de Prompts para la Salud
14 HorasEsta formación en vivo dirigida por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está destinada a profesionales de la salud y desarrolladores de IA de nivel intermedio que desean aprovechar las técnicas de ingeniería de prompts para mejorar los flujos de trabajo médicos, la eficiencia de la investigación y los resultados del paciente.
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- Comprender los fundamentos de la ingeniería de prompts en salud.
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TinyML en la Salud: IA en Dispositivos Portátiles
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Este curso dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a practicantes intermedios que deseen implementar soluciones TinyML para aplicaciones de monitoreo y diagnóstico en el sector de la salud.
Después de completar este curso, los participantes podrán:
- Diseñar e implementar modelos TinyML para el procesamiento en tiempo real de datos de salud.
- Recopilar, preprocesar e interpretar datos de biosensores para obtener insights impulsados por IA.
- Optimizar modelos para dispositivos portátiles de bajo consumo y memoria limitada.
- Evaluar la relevancia clínica, fiabilidad y seguridad de las salidas generadas por TinyML.
Formato del Curso
- Conferencias respaldadas por demostraciones en vivo y discusiones interactivas.
- Práctica práctica con datos de dispositivos portátiles y marcos TinyML.
- Ejercicios de implementación en un entorno de laboratorio guiado.
Opciones de Personalización del Curso
- Para un entrenamiento a medida que se alinee con dispositivos médicos específicos o flujos de trabajo regulatorios, por favor contáctenos para personalizar el programa.