Inteligencia Artificial en la Salud

La inteligencia artificial (IA) agente es una metodología en la que los sistemas de IA planifican, razonan y ejecutan acciones utilizando herramientas para alcanzar objetivos dentro de parámetros establecidos.

Este entrenamiento dirigido por un instructor, ya sea en línea o presencial, está diseñado para equipos intermedios de atención sanitaria y datos que deseen crear, evaluar y gestionar soluciones de IA agente para casos de uso clínicos y operativos.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Explicar los conceptos y limitaciones de la IA agente en el ámbito sanitario.
• Diseñar flujos de trabajo seguros de agentes que incluyan planificación, memoria y uso de herramientas.
• Desarrollar agentes mejorados mediante la recuperación de información de documentos clínicos y bases de conocimiento.
• Evaluar, monitorear y gestionar el comportamiento del agente con barreras de seguridad y controles humanos en un bucle cerrado.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión moderada.
• Laboratorios guiados y demostraciones de código en un entorno de prueba.
• Ejercicios basados en escenarios sobre seguridad, evaluación y gobernanza.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para organizarlo.

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 dirigida por un instructor en Colombia (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la salud de nivel intermedio que deseen aplicar soluciones de IA y AR/VR para la formación médica, simulaciones quirúrgicas y rehabilitación.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

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

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Implementar modelos de IA para la salud utilizando 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 salud basadas en IA.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o presencial) en Colombia está destinado a profesionales de la salud e investigadores que desean aprovechar ChatGPT para mejorar el cuidado de los pacientes, optimizar flujos de trabajo y mejorar los resultados de la atención médica.

Al final de este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de ChatGPT y sus aplicaciones en el sector de la salud.
• Utilizar ChatGPT para automatizar procesos y interacciones en el ámbito de la salud.
• Proporcionar información médica precisa y apoyo a los pacientes utilizando ChatGPT.
• Aplicar ChatGPT para la investigación y análisis médicos.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a profesionales de la salud, ingenieros biomédicos y desarrolladores de IA de nivel intermedio que desean aprovechar Edge AI para soluciones innovadoras en el sector sanitario.

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.

Este curso de formación dirigido por un instructor (en línea o presencial) en Colombia está destinado a desarrolladores de IA médica y científicos de datos de nivel intermedio a avanzado que deseen ajustar modelos para diagnóstico clínico, predicción de enfermedades y pronóstico de resultados del paciente utilizando datos médicos estructurados y no estructurados.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Ajustar finamente modelos de IA en conjuntos de datos de salud, incluyendo EMRs, imágenes y datos de series temporales.
• Aplicar transfer learning, adaptación de dominio y compresión de modelos en contextos médicos.
• Abordar la privacidad, el sesgo y el cumplimiento normativo en el desarrollo de modelos.
• Implementar y monitorear modelos ajustados finamente en entornos de atención médica del mundo real.

La inteligencia artificial generativa es una tecnología que crea contenido nuevo, como texto, imágenes y recomendaciones, basada en prompts y datos.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (tanto en línea como presencial) está diseñado para profesionales de la salud principiantes e intermedios que desean aprovechar la IA generativa y la ingeniería de prompts para mejorar la eficiencia, precisión y comunicación en contextos médicos.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de la inteligencia artificial generativa y la ingeniería de prompts.
• Aplicar herramientas de IA para simplificar tareas clínicas, administrativas e investigativas.
• Garantizar el uso ético, seguro y conforme a las normativas de la IA en el sector de la salud.
• Optimizar los 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 IA.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para coordinar.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o presencial) en Colombia está orientado a profesionales de la salud, analistas de datos y formuladores de políticas con nivel principiante e intermedio que desean entender y aplicar la IA generativa en el contexto de la atención sanitaria.

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 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 sector de la salud, estas capacidades son esenciales 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 (tanto en línea como presencial) está diseñada para 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, considerando la conformidad y la auditoría.
• Integrar aplicaciones LangGraph con ontologías médicas y estándares (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Aplicar las mejores prácticas para la confiabilidad, trazabilidad y explicabilidad en entornos sensibles.
• Distribuir, supervisar y validar aplicaciones LangGraph en entornos de producción sanitaria.

Formato del Curso

• Sesiones interactivas y debates.
• Ejercicios prácticos con estudios de casos reales.
• Práctica 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.

Ollama es una plataforma ligera diseñada para ejecutar modelos de lenguaje grandes en entornos locales.

Este entrenamiento dirigido por un instructor, que puede ser en línea o presencial, está orientado a profesionales de la salud y equipos de TI intermedios que desean implementar, personalizar y operacionalizar soluciones AI basadas en Ollama dentro de los entornos clínicos y administrativos.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes estarán capacitados para:

• Instalar y configurar Ollama para su uso seguro en entornos de salud.
• Integrar modelos de lenguaje locales (LLMs) en los flujos de trabajo clínicos y procesos administrativos.
• Personalizar los modelos para adaptarlos a la terminología específica del sector de la salud y las tareas correspondientes.
• Aplicar las 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, póngase en contacto con nosotros para hacer los arreglos necesarios.

Este entrenamiento dirigido por un instructor y en vivo en Colombia (en línea o presencial) está dirigido 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 en la investigación y los resultados del paciente.

Al final de este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

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

TinyML es la integración del aprendizaje automático en dispositivos portátiles y médicos de bajo consumo y con recursos limitados.

Este curso, dirigido por un instructor (tanto en línea como presencial), está diseñado para profesionales intermedios que deseen implementar soluciones TinyML para aplicaciones de monitoreo y diagnóstico en el sector de la salud.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• 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 la inteligencia artificial.
• Optimizar modelos para dispositivos portátiles con bajo consumo y memoria limitada.
• Evaluar la relevancia clínica, fiabilidad y seguridad de las salidas generadas por TinyML.

Formato del Curso

• Conferencias apoyadas por demostraciones en vivo y discusiones interactivas.
• 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.