Ajuste fino de IA para la atención médica: diagnóstico médico y análisis predictivo
El ajuste fino es un proceso esencial para adaptar modelos de inteligencia artificial preentrenados a tareas específicas de diagnóstico y predicción en el sector de la salud.
Este curso dirigido por un instructor (tanto en línea como presencial) está diseñado para 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 serán capaces de:
- Ajustar finamente modelos de IA en conjuntos de datos de salud, incluyendo registros médicos electrónicos (EMRs), imágenes y datos de series temporales.
- Aplicar transfer learning, adaptación de dominio y compresión de modelos en contextos médicos.
- Abordar cuestiones de privacidad, sesgo y cumplimiento normativo en el desarrollo de modelos.
- Implementar y monitorear modelos ajustados finamente en entornos reales de atención médica.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y debate.
- Numerosos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio real.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para hacer los arreglos necesarios.
Temario del curso
Introducción a la IA en la atención médica
- Aplicaciones de la IA en el soporte de decisiones clínicas y diagnóstico
- Visión general de las modalidades de datos de atención médica: estructurados, texto, imágenes, sensores
- Desafíos únicos en el desarrollo de IA médica
Preparación y gestión de datos de atención médica
- Trabajo con EMRs, resultados de laboratorio y datos HL7/FHIR
- Preprocesamiento de imágenes médicas (DICOM, CT, MRI, X-ray)
- Manejo de datos de series temporales de wearables o monitores de UCI
Técnicas de ajuste fino para modelos de atención médica
- Transfer learning y adaptación específica del dominio
- Ajuste específico de tareas para clasificación y regresión
- Ajuste fino con recursos limitados utilizando datos anotados limitados
Predicción de enfermedades y pronóstico de resultados
- Puntuación de riesgo y sistemas de alerta temprana
- Análisis predictivo para readmisión y respuesta al tratamiento
- Integración multimodal de modelos
Ética, privacidad y consideraciones normativas
- HIPAA, GDPR y manejo de datos del paciente
- Mitigación de sesgos y auditoría de equidad en modelos
- Explicabilidad en la toma de decisiones clínicas
Evaluación y validación de modelos en entornos clínicos
- Métricas de rendimiento (AUC, sensibilidad, especificidad, F1)
- Técnicas de validación para conjuntos de datos desequilibrados y de alto riesgo
- Pipelines de prueba simulada vs. del mundo real
Implementación y monitoreo en entornos de atención médica
- Integración de modelos en sistemas IT hospitalarios
- CI/CD en entornos médicos regulados
- Detección de desviaciones post-implementación y aprendizaje continuo
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los principios del aprendizaje automático y el aprendizaje supervisado
- Experiencia con conjuntos de datos de salud, como EMRs, datos de imágenes o notas clínicas
- Conocimiento de Python y frameworks de ML (por ejemplo, TensorFlow, PyTorch)
Audiencia
- Desarrolladores de IA médica
- Científicos de datos en atención médica
- Profesionales que construyen modelos de diagnóstico o predicción en atención médica
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Este curso de formación dirigido por un instructor (en línea o en el sitio) está diseñado para practicantes de nivel intermedio a avanzado que deseen mejorar el rendimiento y la fiabilidad de las aplicaciones de IA generativa mediante el ajuste fino supervisado, la gestión de versiones de prompts y servicios de evaluación en Vertex AI.
Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:
- Aplicar técnicas de ajuste fino supervisado a modelos Gemini en Vertex AI.
- Implementar flujos de trabajo de gestión de prompts, incluyendo versiones y pruebas.
- Aprovechar las bibliotecas de evaluación para medir y optimizar el rendimiento de la IA.
- Desplegar y monitorear modelos mejorados en entornos de producción.
Formato del Curso
- Lectura interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos con herramientas de ajuste fino y prompts de Vertex AI.
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Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar un curso de formación personalizado, por favor contáctenos para realizar los arreglos necesarios.
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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:
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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.
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14 HorasEste 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.
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- 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.
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- Garantizar el cumplimiento con las regulaciones de atención médica y prácticas éticas de IA.
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14 HorasEsta 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.
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- 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.
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14 HorasEste 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.
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21 HorasEsta formación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o presencial) está destinada a profesionales de la salud y científicos de datos de nivel intermedio que desean entender y aplicar tecnologías de inteligencia artificial en entornos sanitarios.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
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Al final de este entrenamiento, los participantes serán capaces de:
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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.
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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 en la Salud: Orquestación de Flujos de Trabajo para Entornos Regulados
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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.
IA Multimodal para la Salud
21 HorasEsta 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.
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14 HorasOllama 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.
Ingeniería de Prompts para la Atención Sanitaria
14 HorasEste 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 en la Salud: IA en Dispositivos Portátiles
21 HorasTinyML 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.