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Temario del curso

Fundamentos de la IA agéntica para el sector sanitario

  • IA agéntica frente a aplicaciones de LLM solo con herramientas
  • Límites de autonomía, políticas y supervisión humana
  • Panorama de datos sanitarios y restricciones (EHR, FHIR, PHI)

    Diseño de flujos de trabajo de agentes

    • Planificación, memoria, uso de herramientas y ciclos de reflexión
    • Ingeniería de prompts, funciones/herramientas y selección de acciones
    • Patrones de gestión del estado y orquestación

    Agentes mejorados por recuperación (RAG)

    • Ingestión y fragmentación de documentos médicos
    • Incrustaciones (embeddings), bases de datos vectoriales y evaluación de relevancia
    • Anclaje de respuestas y estrategias de citación

    Integraciones sanitarias e interoperabilidad

    • Conceptos básicos de FHIR/SMART para la conectividad de agentes
    • Trabajo con datos clínicos estructurados y no estructurados
    • Eventos, APIs y registros de auditoría

    Seguridad, riesgo y gobernanza

    • Barreras de seguridad (guardrails), pruebas ofensivas (red-teaming) y diseño a prueba de fallos
    • Manejo de PHI, desidentificación y controles de acceso
    • Revisión con humanos en el bucle (human-in-the-loop) y vías de escalación

    Evaluación y supervisión

    • Evaluaciones fuera de línea, conjuntos de referencia ('golden sets') y definición de KPIs
    • Detección de alucinaciones y verificaciones de factualidad
    • Observabilidad, registro de logs y gestión de costes/latencia

    Patrones de despliegue y laboratorio práctico

    • Opciones de modelos basados en API frente a on-premise
    • Construcción de un agente RAG con LangChain, FastAPI y ChromaDB
    • Simulación de respuesta a incidentes y procedimientos de reversión (rollback)

    Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión básica de la programación en Python
  • Experiencia con flujos de trabajo de análisis de datos o ML
  • Familiaridad con conceptos de datos sanitarios (por ejemplo, EHR, FHIR)

Público objetivo

  • Científicos de datos y ingenieros de ML en el sector sanitario
  • Equipos de informática clínica y productos de salud digital
  • Líderes de TI y gerentes de innovación en el ámbito sanitario
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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