IA multimodal para la 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 instructores en Chile (en línea o presencial) está dirigida a profesionales del sector salud y científicos de datos de nivel intermedio que desean comprender y aplicar tecnologías de IA en entornos sanitarios.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Identificar los principales desafíos del sector salud que la IA puede abordar.
• Analizar el impacto de la IA en la atención al paciente, la seguridad y la investigación médica.
• Comprender la relación entre la IA y los modelos de negocio del sector salud.
• Aplicar conceptos fundamentales de IA a escenarios propios del sector salud.
• Desarrollar modelos de aprendizaje automático para el análisis de datos médicos.

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 desarrolladores de IA avanzados, ingenieros de aprendizaje automático e investigadores que deseen construir modelos de IA multimodales personalizados utilizando frameworks de código abierto.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos del aprendizaje multimodal y la fusión de datos.
• Implementar modelos multimodales utilizando DeepSeek, OpenAI, Hugging Face y PyTorch.
• Optimizar y ajustar modelos para la integración de texto, imagen y audio.
• Implementar modelos de IA multimodales en aplicaciones del mundo real.

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.

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.