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Temario del curso

IA para Modelación Predictiva en el Sector Salud

  • Limpieza y preparación de datos de salud
  • Técnicas de ingeniería de características para conjuntos de datos de salud
  • Manejo de datos faltantes y no estructurados

Estudios de Caso de IA en el Sector Salud

  • Exploración de modelos predictivos en salud
  • Construcción de modelos predictivos mediante aprendizaje automático
  • Evaluación de modelos de datos de salud

Técnicas Avanzadas de IA en el Sector Salud

  • Implementación de modelos avanzados de IA
  • Exploración del procesamiento del lenguaje natural en salud
  • Sistemas de apoyo a decisiones impulsados por IA en salud

Preprocesamiento de Datos e Ingeniería de Características

  • Introducción a la IA para imágenes médicas
  • Implementación de modelos de aprendizaje profundo para análisis de imágenes
  • Uso de IA para detectar patrones en imágenes médicas

Consideraciones Éticas en IA para el Sector Salud

  • Descripción general de las aplicaciones de IA en salud
  • Configuración de Google Colab para proyectos de IA en salud
  • Comprensión de los conjuntos de datos clave del sector salud

Análisis de Imágenes Médicas con IA

  • Aplicaciones prácticas de IA en el sector salud
  • Estudios de caso sobre análisis predictivo impulsado por IA
  • Análisis de imágenes médicas con IA en entornos clínicos

Introducción a la IA en el Sector Salud

  • Comprensión del impacto ético de la IA en salud
  • Garantía de privacidad y protección de datos
  • Equidad y transparencia en modelos de IA

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Conocimientos básicos de IA y conceptos de aprendizaje automático
  • Familiaridad con la programación en Python
  • Comprensión de los fundamentos del sector salud

Audiencia

  • Científicos de datos que trabajan en el sector salud
  • Profesionales de la salud interesados en IA
  • Investigadores que exploran soluciones de salud impulsadas por IA
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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