Programa del Curso

IA para Modelado Predictivo en Salud

  • Limpieza y preparación de datos de salud
  • Técnicas de ingeniería de características para conjuntos de datos de salud
  • Manejo de datos faltantes e irregulares

Estudios de Caso en Salud Potenciados por IA

  • Exploración de modelos predictivos de salud
  • Construcción de modelos predictivos mediante aprendizaje automático
  • Evaluación de modelos de datos de salud

Técnicas Avanzadas de IA en Salud

  • Implementación de modelos avanzados de IA
  • Exploración del procesamiento de lenguaje natural en salud
  • Sistemas de apoyo a la toma de decisiones impulsados por IA en salud

Preprocesamiento y Ingeniería de Características de Datos

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

Consideraciones Éticas en la IA para Salud

  • Visión general de las aplicaciones de IA en salud
  • Configuración de Google Colab para proyectos de AI en salud
  • Comprendiendo conjuntos de datos clave de salud

Medicina con IA Image Analysis

  • Aplicaciones reales de IA en salud
  • Estudios de caso sobre análisis predictivo impulsado por AI
  • Análisis de imágenes médicas con IA en entornos clínicos

Introducción a la IA en Salud

  • Comprender el impacto ético de la IA en salud
  • Garantizar privacidad y protección de datos
  • Equidad y transparencia en modelos de IA

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Conocimientos básicos de conceptos de IA y aprendizaje automático
  • Familiaridad con el programa Python
  • Comprendimiento de los fundamentos del sector de la salud

Público Objetivo

  • Científicos de datos que trabajan en el área de la salud
  • Profesionales de la salud interesados en la IA
  • Investigadores explorando soluciones de salud impulsadas por IA
 14 Horas

Número de participantes


Precio por Participante​

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