IA en el Sector Salud

La IA agéntica es un enfoque en el que los sistemas de IA planifican, razonan y realizan acciones utilizando herramientas para alcanzar objetivos dentro de restricciones definidas.

Esta capacitación en vivo con instructores (en línea o presencial) está dirigida a equipos intermedios de salud y datos que deseen diseñar, evaluar y gobernar soluciones de IA agéntica para casos de uso clínicos y operativos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Explicar los conceptos y restricciones de la IA agéntica en contextos sanitarios.
• Diseñar flujos de trabajo seguros con planificación, memoria y uso de herramientas.
• Construir agentes mejorados por recuperación sobre documentos clínicos y bases de conocimiento.
• Evaluar, supervisar y gobernar el comportamiento de los agentes mediante barreras de seguridad y controles con humanos en el bucle (human-in-the-loop).

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión facilitada.
• Laboratorios guiados y recorridos por el código en un entorno de pruebas (sandbox).
• Ejercicios basados en escenarios sobre seguridad, evaluación y gobernanza.

Opciones de personalización del curso

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

Esta formación en directo, impartida por instructores, en Chile (en línea o presencial), está dirigida a profesionales del sector sanitario de nivel intermedio a avanzado y a desarrolladores de IA que deseen implementar soluciones sanitarias basadas en inteligencia artificial.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender el papel de los agentes de IA en el sector sanitario y en el diagnóstico.
• Desarrollar modelos de IA para el análisis de imágenes médicas y el diagnóstico predictivo.
• Integrar la IA con las historias clínicas electrónicas (HCE) y los flujos de trabajo clínicos.
• Asegurar el cumplimiento de la normativa sanitaria y las prácticas éticas en IA.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Chile (en línea o presencial) está dirigida a profesionales del sector sanitario de nivel intermedio que desean aplicar soluciones de IA y AR/VR para la formación médica, simulaciones quirúrgicas y rehabilitación.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender el papel de la IA en la mejora de las experiencias de AR/VR en el sector sanitario.
• Utilizar AR/VR para simulaciones quirúrgicas y formación médica.
• Aplicar herramientas de AR/VR en la rehabilitación y terapia de pacientes.
• Explorar los aspectos éticos y de privacidad relacionados con las herramientas médicas potenciadas por IA.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor en Chile (en línea o presencial), está dirigida a científicos de datos y profesionales de la salud de nivel intermedio que deseen aprovechar la IA para aplicaciones avanzadas en el sector salud mediante Google Colab.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Implementar modelos de IA para el sector salud utilizando Google Colab.
• Utilizar la IA para modelación predictiva en datos de salud.
• Analizar imágenes médicas con técnicas impulsadas por IA.
• Explorar las consideraciones éticas en soluciones de salud basadas en IA.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Chile (en línea o presencial) está dirigida a profesionales e investigadores de la salud que desean aprovechar ChatGPT para mejorar la atención al paciente, optimizar los flujos de trabajo y obtener mejores resultados sanitarios.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

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

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

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el papel y las ventajas de Edge AI en la atención médica.
• Desarrollar e implementar modelos de IA en dispositivos periféricos para aplicaciones sanitarias.
• Implementar soluciones de Edge AI en dispositivos portátiles y herramientas de diagnóstico.
• Diseñar y desplegar sistemas de monitorización de pacientes utilizando Edge AI.
• Abordar las consideraciones éticas y normativas en aplicaciones de IA en el sector salud.

Esta formación en vivo con instructor en Chile (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de IA médica y científicos de datos de nivel intermedio a avanzado que deseen realizar ajustes finos en modelos para diagnóstico clínico, predicción de enfermedades y pronóstico de resultados en pacientes, utilizando datos médicos estructurados y no estructurados.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Realizar ajustes finos en modelos de IA con conjuntos de datos de atención médica, que incluyen Registros Electrónicos de Salud (EMR), imágenes médicas y datos de series temporales.
• Aplicar aprendizaje por transferencia, adaptación de dominio y compresión de modelos en contextos médicos.
• Abordar la privacidad, los sesgos y el cumplimiento normativo en el desarrollo de modelos.
• Implementar y monitorear modelos ajustados en entornos reales de atención médica.

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

Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la salud de nivel principiante e intermedio que desean utilizar la IA generativa y la ingeniería de prompts para mejorar la eficiencia, precisión y comunicación en contextos médicos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces 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 ámbito sanitario.
• Optimizar los prompts para obtener resultados consistentes y precisos.

Formato del Curso

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

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarla.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Chile (en línea o presencial) está dirigida a profesionales del sector salud, analistas de datos y responsables de políticas con nivel principiante a intermedio, que desean comprender y aplicar la IA generativa en el contexto del cuidado de la salud.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Explicar los principios y las aplicaciones de la IA generativa en el sector salud.
• Identificar oportunidades para que la IA generativa mejore el descubrimiento de medicamentos y la medicina personalizada.
• Utilizar técnicas de IA generativa para imágenes médicas y diagnósticos.
• Evaluar las implicaciones éticas de la IA en entornos médicos.
• Desarrollar estrategias para integrar tecnologías de IA en los sistemas de salud.

LangGraph permite diseñar flujos de trabajo con estado y múltiples actores, impulsados por modelos de lenguaje grandes (LLM), con un control preciso sobre las rutas de ejecución y la persistencia del estado. En el sector sanitario, estas capacidades son fundamentales para garantizar el cumplimiento normativo, la interoperabilidad y el desarrollo de sistemas de apoyo a la decisión que se integren coherentemente con los procesos médicos.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, implementar y gestionar soluciones basadas en LangGraph para el ámbito sanitario, abordando los desafíos regulatorios, éticos y operativos propios del sector.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar flujos de trabajo con LangGraph específicos para la atención sanitaria, teniendo en cuenta el cumplimiento normativo y la auditoría.
• Integrar aplicaciones desarrolladas con LangGraph con ontologías y estándares médicos (FHIR, SNOMED CT e ICD).
• Aplicar las mejores prácticas en materia de fiabilidad, trazabilidad y explicabilidad en entornos sensibles.
• Desplegar, monitorizar y validar aplicaciones con LangGraph en entornos de producción del sector sanitario.

Formato del curso

• Clases interactivas y debates.
• Ejercicios prácticos con casos reales.
• Práctica de implementación en un laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

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

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

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el papel de la IA multimodal en la salud moderna.
• Integrar datos médicos estructurados y no estructurados para diagnósticos basados en 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 del habla y lenguaje natural (NLP) para la transcripción médica y la interacción con pacientes.

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

Esta formación práctica, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a profesionales del sector salud y equipos de TI de nivel intermedio que deseen implementar, personalizar y poner en producción soluciones de IA basadas en Ollama dentro de entornos clínicos y administrativos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar Ollama para su uso seguro en entornos de salud.
• Integrar modelos de lenguaje grandes (LLM) locales en flujos de trabajo clínicos y procesos administrativos.
• Personalizar los 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 discusión.
• Demostraciones prácticas y ejercicios guiados.
• Implementación práctica en un entorno simulado de salud con aislamiento de sandbox.

Opciones de personalización del curso

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

Esta formación en directo y dirigida por un instructor en Chile (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la salud y desarrolladores de IA de nivel intermedio que deseen aprovechar las técnicas de ingeniería de prompts para mejorar los flujos de trabajo médicos, la eficiencia de la investigación y los resultados de los pacientes.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de la ingeniería de prompts en el ámbito sanitario.
• Utilizar prompts de IA para la documentación clínica y la interacción con pacientes.
• Aprovechar la IA para la investigación médica y las revisiones bibliográficas.
• 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 sanitaria.

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

Esta formación presencial dirigida por instructores (en línea o in situ) está orientada a profesionales con un nivel intermedio que deseen implementar soluciones TinyML para aplicaciones de monitoreo y diagnóstico en el sector salud.

Al completar esta formación, los participantes podrán:

• Diseñar e implementar modelos TinyML para el procesamiento de datos de salud en tiempo real.
• Recopilar, preprocesar e interpretar datos de biosensores para obtener información impulsada por IA.
• Optimizar modelos para dispositivos portátiles con restricciones de energía y memoria.
• Evaluar la relevancia clínica, la fiabilidad y la seguridad de las salidas generadas 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 una formación adaptada que se alinee con dispositivos médicos específicos o flujos regulatorios, contáctenos para personalizar el programa.