Ajuste Fino de IA para la Salud: Diagnóstico Médico y Análisis Predictivo

Vertex AI ofrece herramientas avanzadas para el ajuste fino de modelos de gran escala y la gestión de prompts, permitiendo a desarrolladores y equipos de datos optimizar la precisión de los modelos, agilizar los flujos de trabajo de iteración y garantizar un rigor en la evaluación mediante bibliotecas y servicios integrados.

Esta formación impartida por un instructor, en vivo (en línea o en sitio), está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen mejorar el rendimiento y la confiabilidad de aplicaciones de IA generativa utilizando ajuste fino supervisado, control de versiones de prompts y servicios de evaluación en Vertex AI.

Al finalizar esta formación, los participantes estarán en capacidad de:

• Aplicar técnicas de ajuste fino supervisado a modelos Gemini en Vertex AI.
• Implementar flujos de trabajo de gestión de prompts, incluyendo control de versiones y pruebas.
• Aprovechar bibliotecas de evaluación para establecer puntos de referencia y optimizar el rendimiento de la IA.
• Desplegar y monitorear modelos mejorados en entornos de producción.

Formato del curso

• Clase magistral interactiva y discusión.
• Prácticas guiadas con herramientas de ajuste fino y gestión de prompts de Vertex AI.
• Estudios de caso sobre optimización de modelos empresariales.

Opciones de personalización del curso

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

La IA agentiva es un enfoque mediante el cual los sistemas de inteligencia artificial planifican, razonan y ejecutan acciones que implican el uso de herramientas para lograr objetivos dentro de límites definidos.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a equipos de salud y datos de nivel intermedio que deseen diseñar, evaluar y gobernar soluciones de IA agentiva para casos de uso clínicos y operativos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Explicar los conceptos y restricciones de la IA agentiva en contextos de salud.
• Diseñar flujos de trabajo seguros para agentes que incluyan planificación, memoria y uso de herramientas.
• Construir agentes aumentados con recuperación de información basados en documentos clínicos y bases de conocimientos.
• Evaluar, monitorear y gobernar el comportamiento de los agentes mediante medidas de seguridad y controles con intervención humana.

Formato del curso

• Charlas interactivas y discusiones guiadas por un facilitador.
• Prácticas orientadas y recorridos de código en un entorno de pruebas controlado.
• Ejercicios basados en escenarios relacionados con seguridad, evaluación y gobernanza.

Opciones de personalización del curso

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

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

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 diagnósticos predictivos.
• Integrar la IA con registros electrónicos de salud (EHR) y flujos de trabajo clínicos.
• Asegurar el cumplimiento de las regulaciones sanitarias y las prácticas éticas en el uso de la IA.

Esta capacitación impartida por un instructor, en vivo en Colombia (en línea o en sitio), está dirigida a profesionales de la salud de nivel intermedio que deseen aplicar soluciones de IA y RA/RV para formación médica, simulaciones quirúrgicas y rehabilitación.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender el papel de la IA en la mejora de las experiencias de RA/RV en el ámbito de la salud.
• Utilizar la RA/RV para simulaciones quirúrgicas y formación médica.
• Aplicar herramientas de RA/RV en la rehabilitación y terapia de pacientes.
• Explorar las preocupaciones éticas y de privacidad en las herramientas médicas mejoradas con IA.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor en Colombia (en línea o en sitio), está dirigida a científicos de datos de nivel intermedio y profesionales de la salud que deseen aprovechar la inteligencia artificial para aplicaciones avanzadas en el sector de la salud utilizando Google Colab.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

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

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor en Colombia (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de la salud y científicos de datos de nivel intermedio que deseen comprender y aplicar tecnologías de IA en entornos de atención médica.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Identificar los desafíos clave de la atención médica que la IA puede resolver.
• Analizar el impacto de la IA en el cuidado del paciente, la seguridad y la investigación médica.
• Comprender la relación entre la IA y los modelos de negocio en el sector salud.
• Aplicar conceptos fundamentales de la IA a escenarios de atención médica.
• Desarrollar modelos de aprendizaje automático para el análisis de datos médicos.

Esta capacitación presencial impartida por un instructor en Colombia (en línea o in situ) está dirigida a profesionales de la salud e investigadores que deseen aprovechar ChatGPT para mejorar la atención al paciente, optimizar los flujos de trabajo y potenciar los resultados en el sector salud.

Al finalizar esta capacitación, los participantes estarán en capacidad de:

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

Esta formación impartida por un instructor, en vivo en Colombia (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de la salud de nivel intermedio, ingenieros biomédicos y desarrolladores de IA que deseen aprovechar la IA en el borde para crear soluciones sanitarias innovadoras.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el papel y los beneficios de la IA en el borde en el ámbito de la salud.
• Desarrollar y desplegar modelos de IA en dispositivos de borde para aplicaciones sanitarias.
• Implementar soluciones de IA en el borde en dispositivos portátiles y herramientas de diagnóstico.
• Diseñar y desplegar sistemas de monitorización de pacientes utilizando IA en el borde.
• Abordar consideraciones éticas y regulatorias en las aplicaciones de IA en el sector salud.

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

Esta capacitación presencial, impartida por un instructor y disponible en línea o en sitio, está dirigida a profesionales de la salud con niveles desde principiante hasta intermedio que deseen utilizar la IA generativa y la ingeniería de prompts para mejorar la eficiencia, la precisión y la comunicación en contextos médicos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes estarán en capacidad de:

• Comprender los fundamentos de la IA generativa y la ingeniería de prompts.
• Aplicar herramientas de IA para agilizar tareas clínicas, administrativas y de investigación.
• Garantizar un uso ético, seguro y conforme a la normativa de la IA en el sector salud.
• Optimizar los prompts para obtener resultados consistentes y precisos.

Formato del curso

• Clases interactivas y debates.
• Ejercicios prácticos y estudios de caso.
• Experimentación práctica con herramientas de IA.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.

Esta capacitación, impartida por un instructor en vivo en Colombia (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de la salud, analistas de datos y responsables de políticas públicas de nivel principiante a intermedio que deseen comprender y aplicar la IA generativa en el contexto de la atención médica.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Explicar los principios y aplicaciones de la IA generativa en el ámbito de la salud.
• Identificar oportunidades para que la IA generativa impulse el descubrimiento de fármacos y la medicina personalizada.
• Utilizar técnicas de IA generativa en el campo de la imagenología y el diagnóstico médico.
• Evaluar las implicaciones éticas de la IA en entornos médicos.
• Desarrollar estrategias para integrar tecnologías de IA en los sistemas de salud.

LangGraph habilita flujos de trabajo con estado y múltiples actores impulsados por modelos de lenguaje de gran escala (LLM), ofreciendo control preciso sobre las rutas de ejecución y la persistencia del estado. En el sector salud, estas capacidades son esenciales para garantizar el cumplimiento normativo, la interoperabilidad y la construcción de sistemas de apoyo a la toma de decisiones que se alineen con los flujos clínicos.

Esta capacitación impartida por un instructor, en vivo (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, implementar y gestionar soluciones basadas en LangGraph en el sector salud, abordando simultáneamente desafíos regulatorios, éticos y operativos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar flujos de trabajo específicos para el sector salud con LangGraph, teniendo en cuenta el cumplimiento normativo y la auditabilidad.
• Integrar aplicaciones de LangGraph con ontologías y estándares médicos (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Aplicar mejores prácticas para garantizar la confiabilidad, la trazabilidad y la explicabilidad en entornos sensibles.
• Implementar, monitorear y validar aplicaciones de LangGraph en entornos productivos del sector salud.

Formato del curso

• Clases interactivas y discusiones guiadas.
• Ejercicios prácticos basados en casos de estudio del mundo real.
• Prácticas de implementación en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

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

Esta formación impartida por un instructor, en vivo en Colombia (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de la salud de nivel intermedio a avanzado, investigadores médicos y desarrolladores de IA que deseen aplicar la IA multimodal en el diagnóstico médico y en aplicaciones sanitarias.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender el papel de la IA multimodal en la atención sanitaria moderna.
• Integrar datos médicos estructurados y no estructurados para el diagnóstico asistido por IA.
• Aplicar técnicas de IA para analizar imágenes médicas y registros de salud electrónicos.
• Desarrollar modelos predictivos para el diagnóstico de enfermedades y las recomendaciones de tratamiento.
• Implementar el reconocimiento de voz y el procesamiento del lenguaje natural (PLN) para la transcripción médica y la interacción con los pacientes.

Ollama es una plataforma ligera para ejecutar modelos de lenguaje grandes de forma local.

Esta formación presencial, impartida por un instructor (en línea o in situ), está dirigida a profesionales de la salud y equipos de TI de nivel intermedio que deseen desplegar, personalizar y poner en operación soluciones de IA basadas en Ollama en entornos clínicos y administrativos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Instalar y configurar Ollama para su uso seguro en entornos de salud.
• Integrar LLMs locales en flujos de trabajo clínicos y procesos administrativos.
• Personalizar modelos para terminología y tareas específicas del sector salud.
• Aplicar las mejores prácticas en materia de privacidad, seguridad y cumplimiento normativo.

Formato del curso

• Clases interactivas y sesiones de discusión.
• Demostraciones prácticas y ejercicios guiados.
• Implementación en un entorno de simulación de salud aislado (sandbox).

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.

Esta capacitación presencial, impartida por un instructor en Colombia (en línea o in situ), está dirigida a profesionales de la salud de nivel intermedio y desarrolladores de IA que deseen aprovechar técnicas de ingeniería de prompts para optimizar los flujos de trabajo médicos, la eficiencia en la investigación y los resultados para los pacientes.

Al finalizar esta capacitación, los participantes estarán en capacidad de:

• Comprender los fundamentos de la ingeniería de prompts en el sector salud.
• Utilizar prompts de IA para la documentación clínica y la interacción con los pacientes.
• Aprovechar la IA en la investigación médica y la revisión de literatura.
• Potenciar el descubrimiento de fármacos y la toma de decisiones clínicas mediante prompts impulsados por IA.
• Garantizar el cumplimiento de las normas regulatorias y éticas en el uso de IA en salud.

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

Esta capacitación presencial o en línea, dirigida por un instructor, está diseñada para profesionales de nivel intermedio que deseen implementar soluciones de TinyML para aplicaciones de monitoreo y diagnóstico en el sector salud.

Al finalizar esta capacitación, los participantes estarán en capacidad de:

• Diseñar e implementar modelos de TinyML para el procesamiento de datos de salud en tiempo real.
• Recopilar, preprocesar e interpretar datos de biosensores para obtener insights impulsados por IA.
• Optimizar modelos para dispositivos portátiles con limitaciones de potencia y memoria.
• Evaluar la relevancia clínica, confiabilidad y seguridad de los resultados generados por TinyML.

Formato del curso

• Clases teóricas acompañadas de demostraciones en vivo y discusión interactiva.
• Práctica directa con datos de dispositivos portátiles y frameworks de TinyML.
• Ejercicios de implementación en un entorno de laboratorio guiado.

Opciones de personalización del curso

• Para capacitaciones adaptadas a dispositivos de salud específicos o flujos de trabajo regulatorios, contáctenos para personalizar el programa.