Curso de Inteligencia Artificial en la Salud

La Agentic AI es un enfoque donde los sistemas de IA planifican, razonan y realizan acciones utilizando herramientas para alcanzar objetivos dentro de restricciones definidas.

Esta capacitación en vivo dirigida por instructores (en línea o presencial) está orientada a equipos intermedios de salud y datos que desean diseñar, evaluar y gobernar soluciones de Agentic AI para casos de uso clínicos y operativos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Explicar los conceptos y restricciones de Agentic AI en contextos de salud.
• Diseñar flujos de trabajo seguros con agentes que incluyan 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 human-in-the-loop.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión facilitada.
• Laboratorios guiados y recorridos de código en un entorno sandbox.
• Ejercicios basados en escenarios sobre seguridad, evaluación y gobernanza.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar.

Este entrenamiento en vivo y guiado por un instructor en Colombia (en línea o presencial) está dirigido a profesionales de la salud y desarrolladores de IA de nivel intermedio a avanzado que deseen implementar soluciones de salud impulsadas por IA.

Al finalizar este entrenamiento, 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 el diagnóstico predictivo.
• Integrar la IA con registros electrónicos de salud (EHR) y flujos de trabajo clínicos.
• Garantizar el cumplimiento con las regulaciones de atención médica y prácticas éticas de IA.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está destinada a profesionales de la salud de nivel intermedio que desean aplicar soluciones de IA y AR/VR para el entrenamiento médico, simulaciones quirúrgicas y rehabilitación.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender el papel de la IA en mejorar las experiencias AR/VR en salud.
• Utilizar AR/VR para simulaciones quirúrgicas y entrenamiento médico.
• Aplicar herramientas AR/VR en rehabilitación y terapia de pacientes.
• Explorar las preocupaciones éticas y de privacidad en herramientas médicas potenciadas por IA.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Colombia (en línea o presencial) está destinado a científicos de datos intermedios y profesionales de la salud que desean aprovechar la IA para aplicaciones avanzadas de salud utilizando Google Colab.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Implementar modelos de IA para la atención sanitaria usando Google Colab.
• Utilizar IA para el modelado predictivo en datos de salud.
• Analizar imágenes médicas con técnicas impulsadas por IA.
• Explorar consideraciones éticas en soluciones de atención sanitaria basadas en IA.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o presencial) está diseñada para profesionales y investigadores del sector de la salud que desean aprovechar ChatGPT para mejorar el cuidado de los pacientes, optimizar procesos y mejorar los resultados de atención médica.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de ChatGPT y sus aplicaciones en la salud.
• Utilizar ChatGPT para automatizar procesos e interacciones de atención médica.
• Proporcionar información médica precisa y apoyo a los pacientes mediante el uso de ChatGPT.
• Aplicar ChatGPT en la investigación y análisis médico.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o presencial) está destinada a profesionales de la salud de nivel intermedio, ingenieros biomédicos y desarrolladores de IA que desean aprovechar la IA Edge para soluciones innovadoras en salud.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el papel y los beneficios de la IA Edge en la salud.
• Desarrollar e implementar modelos de IA en dispositivos edge para aplicaciones de salud.
• Implementar soluciones de IA Edge en dispositivos wearables y herramientas diagnósticas.
• Diseñar y desplegar sistemas de monitoreo de pacientes utilizando IA Edge.
• Abordar consideraciones éticas y regulatorias en aplicaciones de IA en salud.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a desarrolladores de IA médica y científicos de datos con nivel intermedio a avanzado que desean perfeccionar modelos para diagnóstico clínico, predicción de enfermedades y pronóstico de resultados del paciente utilizando datos médicos estructurados e inestructurados.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Perfeccionar modelos de IA en conjuntos de datos de atención sanitaria que incluyen EMRs, imágenes y datos de series temporales.
• Aplicar el aprendizaje por transferencia, adaptación del dominio y compresión de modelos en contextos médicos.
• Abordar la privacidad, el sesgo y la conformidad normativa durante el desarrollo de los modelos.
• Implementar y monitorear modelos perfeccionados en entornos de atención sanitaria del mundo real.

La IA generativa es una tecnología que crea contenido nuevo como texto, imágenes y recomendaciones basadas en prompts y datos.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor (en línea o presencial) está orientado a profesionales de la salud principiantes e intermedios que desean utilizar la IA generativa y el ingeniería de prompts para mejorar la eficiencia, precisión y comunicación en contextos médicos.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• 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.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o presencial) está destinada a profesionales de la salud, analistas de datos y tomadores de decisiones políticas de nivel principiante a intermedio que desean entender y aplicar la inteligencia artificial generativa en el contexto de la atención médica.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Explicar los principios y aplicaciones de la inteligencia artificial generativa en la salud.
• Identificar oportunidades para mejorar la descubrimiento de medicamentos y la medicina personalizada con la IA generativa.
• Utilizar técnicas de IA generativa para imágenes médicas y diagnósticos.
• Evaluar las implicaciones éticas de la IA en entornos médicos.
• Desarrollar estrategias para integrar tecnologías de IA en sistemas de salud.

LangGraph habilita flujos de trabajo multiactor y con estado, impulsados por LLMs, con un control preciso sobre las rutas de ejecución y la persistencia del estado. En el ámbito de la salud, estas capacidades son cruciales para cumplir con los requisitos normativos, garantizar la interoperabilidad y desarrollar sistemas de apoyo a la toma de decisiones que se alineen con los flujos de trabajo médicos.

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.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o presencial) está destinada a profesionales de la salud, investigadores médicos y desarrolladores de IA de nivel intermedio a avanzado que deseen aplicar AI multimodal en diagnósticos médicos y aplicaciones de atención sanitaria.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender el papel de la IA multimodal en la atención sanitaria actual.
• 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 de voz y lenguaje natural (NLP) para transcripción médica e interacción con pacientes.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (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.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de la ingeniería de prompts en salud.
• Utilizar prompts de IA para la documentación clínica y las interacciones con pacientes.
• Aprovechar la IA para la investigación médica y el análisis de literatura.
• Mejorar el descubrimiento de medicamentos y la toma de decisiones clínicas mediante prompts impulsados por IA.
• Garantizar el cumplimiento con los estándares regulatorios y éticos en la IA de la salud.