Aplicaciones de Ollama en el sector salud
Ollama es una plataforma ligera para ejecutar modelos de lenguaje de gran escala localmente.
Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de la salud y equipos de TI de nivel intermedio que deseen implementar, personalizar y operar soluciones de inteligencia artificial basadas en Ollama dentro de entornos clínicos y administrativos.
Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Instalar y configurar Ollama para su uso seguro en establecimientos de salud.
- Integrar LLM locales en flujos de trabajo clínicos y procesos administrativos.
- Personalizar modelos para terminología y tareas específicas del sector salud.
- Aplicar mejores prácticas en privacidad, seguridad y cumplimiento regulatorio.
Formato del Curso
- Clases interactivas y discusiones.
- Demonstraciones prácticas y ejercicios guiados.
- Implementación práctica en un entorno de simulación médica aislado (sandbox).
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.
Temario del curso
Introducción a Ollama en el Sector Salud
- Comprensión de la implementación local de LLM
- Por qué el sector salud se beneficia de los modelos en el dispositivo
- Características clave y limitaciones de Ollama
Instalación y Configuración de Ollama
- Requisitos del sistema y configuración inicial
- Selección de modelos y flujo de instalación
- Configuración del entorno para aplicaciones de salud
Casos de Uso Específicos en Salud
- Apoyo a la documentación clínica
- Comunicación con pacientes y resúmenes
- Automatización de flujos de trabajo en hospitales y clínicas
Personalización y Ajuste Fino de Modelos
- Ingeniería de prompts para escenarios de salud
- Ampliación de modelos con datos específicos del dominio
- Gestión del rendimiento y la calidad de inferencia
Integración con Sistemas de Salud
- Consideraciones sobre APIs e interoperabilidad
- Conexión con entornos EHR (Historia Clínica Electrónica) e HIS (Sistemas de Información Hospitalarios)
- Automatización y scripting para operaciones diarias
Privacidad de Datos, Seguridad y Cumplimiento Normativo
- Ventajas de los modelos locales para la protección de datos
- Consideraciones sobre HIPAA y regulaciones regionales
- Patrones de implementación seguros
Pruebas, Validación y Aseguramiento de la Calidad
- Evaluación de la precisión y fiabilidad del modelo
- Evaluación de la seguridad clínica y los riesgos
- Estrategias de mejora continua
Despliegue Operativo y Mantenimiento
- Monitoreo del rendimiento y el uso
- Actualización de modelos y dependencias
- Resolución de problemas comunes
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de los flujos de trabajo clínicos
- Experiencia en análisis de datos o sistemas de TI de la salud
- Conocimiento de conceptos básicos de IA
Público Objetivo
- Profesionales de la salud
- Personal de TI médica
- Analistas y administradores técnicos
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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- 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.
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- Comprender el papel de la IA en la mejora de las experiencias de AR/VR en el sector salud.
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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.
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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.
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- Realizar ajustes finos en modelos de IA con conjuntos de datos de salud, incluyendo EMR, imágenes y datos de series temporales.
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- Comprender el papel de la IA multimodal en la atención médica moderna.
- Integrar datos médicos estructurados y no estructurados para diagnósticos impulsados por IA.
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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.
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- 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.
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