TinyML en salud: IA en dispositivos vestibles

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Colombia (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la salud y desarrolladores de IA de nivel intermedio a avanzado que deseen implementar soluciones de atención médica impulsadas por IA.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender el papel de los agentes de IA en la salud y el diagnóstico.
• Desarrollar modelos de IA para el análisis de imágenes médicas y el diagnóstico predictivo.
• Integrar la IA con las historiales clínicos electrónicos (EHR) y los flujos de trabajo clínicos.
• Asegurar el cumplimiento de las normativas sanitarias y las prácticas éticas de 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 formación guiada por un instructor en Colombia proporciona a los profesionales avanzados las habilidades necesarias para diseñar, optimizar y desplegar pipelines completos de TinyML. Los participantes aprenderán a recopilar datos, entrenar modelos de bajo consumo y probar aplicaciones del mundo real utilizando laboratorios prácticos.

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.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor en Colombia (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores de IA médica y científicos de datos de nivel intermedio a avanzado que deseen afinar modelos para diagnóstico clínico, predicción de enfermedades y proyección de resultados en pacientes, utilizando datos médicos estructurados y no estructurados.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Ajustar modelos de IA en conjuntos de datos del sector salud, incluyendo registros médicos electrónicos (EMR), imágenes y datos de series temporales.
• Aplicar aprendizaje por transferencia, adaptación de dominio y compresión de modelos en contextos médicos.
• Abordar aspectos de privacidad, sesgo y cumplimiento normativo en el desarrollo de modelos.
• Desplegar y supervisar modelos ajustados en entornos reales del sector salud.

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.

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.

Esta capacitación en vivo sobre Colombia ayuda a los profesionales de la salud y los equipos de TI a desplegar Ollama para LLMs locales. Aprenda a integrar la IA en flujos de trabajo clínicos, a personalizar modelos para tareas específicas y a garantizar una estricta privacidad de los datos y el cumplimiento de la normativa en entornos de salud seguros.

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.