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Temario del curso

Inteligencia artificial para el modelado predictivo en la salud

  • Limpieza y preparación de datos de salud
  • Técnicas de ingeniería de características para conjuntos de datos de salud
  • Manejo de datos faltantes y no estructurados

Estudios de caso de inteligencia artificial en la salud

  • Exploración de modelos predictivos en el sector de la salud
  • Construcción de modelos predictivos utilizando aprendizaje automático
  • Evaluación de modelos de datos de salud

Técnicas avanzadas de inteligencia artificial en la salud

  • Implementación de modelos avanzados de inteligencia artificial
  • Exploración del procesamiento del lenguaje natural en la salud
  • Sistemas de soporte a la decisión impulsados por inteligencia artificial en la salud

Preprocesamiento de datos e ingeniería de características

  • Introducción a la inteligencia artificial para imágenes médicas
  • Implementación de modelos de aprendizaje profundo para análisis de imágenes
  • Uso de inteligencia artificial para detectar patrones en imágenes médicas

Consideraciones éticas en la inteligencia artificial para la salud

  • Panorama general de las aplicaciones de la inteligencia artificial en la salud
  • Configuración de Google Colab para proyectos de inteligencia artificial en la salud
  • Comprensión de conjuntos de datos clave en el sector de la salud

Análisis de imágenes médicas con inteligencia artificial

  • Aplicaciones reales de inteligencia artificial en la salud
  • Estudios de caso sobre análisis predictivo impulsado por inteligencia artificial
  • Análisis de imágenes médicas con inteligencia artificial en entornos clínicos

Introducción a la inteligencia artificial en la salud

  • Comprensión del impacto ético de la inteligencia artificial en la salud
  • Garantía de privacidad y protección de datos
  • Equidad y transparencia en los modelos de inteligencia artificial

Resumen y siguientes pasos

Requerimientos

  • Conocimientos básicos de conceptos de inteligencia artificial y aprendizaje automático
  • Familiaridad con la programación en Python
  • Comprensión de los fundamentos de la industria de la salud

Público objetivo

  • Científicos de datos que trabajan en el sector de la salud
  • Profesionales de la salud interesados en la inteligencia artificial
  • Investigadores que exploran soluciones de salud impulsadas por inteligencia artificial
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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