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Duración 21 horas
Temario del curso
Introducción a la IA en la Atención Médica
- Visión general de la IA y el aprendizaje automático en medicina
- Desarrollo histórico de la IA en el sector salud
- Principales oportunidades y desafíos en la adopción de la IA
Datos de Salud e Inteligencia Artificial
- Tipos de datos de salud: estructurados y no estructurados
- Regulaciones de privacidad y seguridad de datos (HIPAA, GDPR)
- Consideraciones éticas en la atención médica impulsada por IA
Fundamentos de Aprendizaje Automático para la Atención Médica
- Aprendizaje supervisado frente a no supervisado
- Ingeniería de características y preprocesamiento de datos para conjuntos de datos médicos
- Evaluación de modelos de IA en aplicaciones de salud
Aplicaciones de la IA en el Cuidado del Paciente
- IA en imagenología y diagnóstico médico
- Análisis predictivo para resultados de pacientes
- Medicina personalizada y recomendaciones de tratamiento
IA para Operaciones Hospitalarias y Clínicas
- Automatización de tareas administrativas con IA
- Sistemas de apoyo a la decisión basados en IA
- Optimización de la gestión de recursos hospitalarios
Ética, Sesgo y Gobernanza de la IA en la Atención Médica
- Comprensión del sesgo en los modelos de IA médica
- Consideraciones regulatorias y de cumplimiento
- Garantía de transparencia y responsabilidad en los sistemas de IA
Proyecto Integrador: Análisis de Datos de Pacientes Impulsado por IA
- Exploración de un conjunto de datos de salud
- Construcción y evaluación de un modelo de IA para predicciones médicas
- Interpretación de los resultados del modelo y mejora de la precisión
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión básica de los conceptos de aprendizaje automático
- Experiencia en programación con Python
- Familiaridad con datos de salud o flujos de trabajo clínicos (se considera una ventaja)
Público Objetivo
- Profesionales de la salud interesados en aplicaciones de IA
- Científicos de datos e ingenieros de IA que trabajan en el sector salud
- Líderes tecnológicos y tomadores de decisiones en el ámbito médico
Reseñas (1)
Profundidad sobre el contexto de fondo y la formulación de prompts.
Olaf Kannt - Helios Klinikum Krefeld
Curso - Generative AI and Prompt Engineering in Healthcare
Traducción Automática