Inteligencia Artificial en la Atención Sanitaria

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

Esta formación en vivo, impartida por instructores (en línea o presencial), está dirigida a equipos de nivel intermedio de salud y datos que desean diseñar, evaluar y gobernar soluciones de IA agéntica para casos de uso clínicos y operativos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Explicar los conceptos de la IA agéntica y sus restricciones en contextos sanitarios.
• Diseñar flujos de trabajo seguros con planificación, memoria y uso de herramientas.
• Construir agentes aumentados por recuperación sobre documentos clínicos y bases de conocimiento.
• Evaluar, monitorear y gobernar el comportamiento de los agentes mediante límites de seguridad y controles con intervención humana.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión facilitada.
• Laboratorios guiados y recorridos de código en un entorno sandbox.
• Ejercicios basados en escenarios sobre seguridad, evaluación y gobernanza.

Opciones de Personalización del Curso

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

Esta formación presencial impartida por un instructor en Uruguay (en línea o in situ) va dirigida a profesionales sanitarios y desarrolladores de IA de nivel intermedio a avanzado que deseen implementar soluciones de atención sanitaria basadas en IA.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

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

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Uruguay (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de la salud de nivel intermedio que desean aplicar soluciones de IA y RA/RV para la formación médica, simulaciones quirúrgicas y rehabilitación.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el papel de la IA en la mejora de las experiencias de RA/RV en el sector salud.
• Utilizar 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 potenciadas por IA.

Esta formación en vivo, impartida por instructores en Uruguay (en línea o presencial), está dirigida a profesionales del sector salud y científicos de datos de nivel intermedio que desean aprovechar la IA para aplicaciones avanzadas en el ámbito sanitario mediante Google Colab.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Implementar modelos de IA para el sector salud utilizando Google Colab.
• Utilizar la IA para modelado predictivo en datos de salud.
• Analizar imágenes médicas mediante técnicas impulsadas por inteligencia artificial.
• Explorar las consideraciones éticas en soluciones de IA para la salud.

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

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

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

Esta formación en vivo con instructor en Uruguay (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 los beneficios de Edge AI en el sector sanitario.
• Desarrollar e implementar modelos de IA en dispositivos periféricos para aplicaciones sanitarias.
• Implementar soluciones de Edge AI en dispositivos portátiles y herramientas diagnósticas.
• Diseñar y desplegar sistemas de monitoreo de pacientes mediante Edge AI.
• Abordar las consideraciones éticas y regulatorias en las aplicaciones de IA para la salud.

Esta formación en vivo con instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de IA médica y científicos de datos de nivel intermedio a avanzado que desean ajustar modelos para el diagnóstico clínico, la predicción de enfermedades y la pronóstico de resultados de los pacientes, utilizando datos médicos estructurados y no estructurados.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Ajustar modelos de IA en conjuntos de datos de salud, incluyendo historias clínicas electrónicas (EMR), imágenes y datos de series temporales.
• Aplicar aprendizaje por transferencia, adaptación de dominio y compresión de modelos en contextos médicos.
• Abordar la privacidad, el sesgo y el cumplimiento normativo en el desarrollo de modelos.
• Implementar y monitorear modelos ajustados en entornos sanitarios reales.

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

Esta formación en vivo, impartida por un 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, la precisión y la comunicación en contextos médicos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• 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 normativo de la IA en el sector sanitario.
• Optimizar las indicaciones para lograr resultados coherentes y precisos.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• 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, por favor contáctenos para organizarla.

Esta formación impartida por un instructor en vivo en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la salud, analistas de datos y responsables políticos con conocimientos básicos e intermedios que desean comprender y aplicar la inteligencia artificial generativa en el contexto de la atención médica.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

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

LangGraph permite la creación de flujos de trabajo con estado y múltiples actores, potenciados por modelos de lenguaje grandes (LLM), ofreciendo un control preciso sobre las rutas de ejecución y la persistencia del estado. En el sector salud, estas capacidades son fundamentales para garantizar el cumplimiento normativo, la interoperabilidad y el desarrollo de sistemas de apoyo a la decisión que se alineen 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 de salud basadas en LangGraph, abordando al mismo tiempo los desafíos regulatorios, éticos y operativos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Diseñar flujos de trabajo específicos para el sector salud utilizando LangGraph, priorizando el cumplimiento normativo y la trazabilidad.
• Integrar aplicaciones de LangGraph con ontologías y estándares médicos (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Aplicar buenas prácticas para garantizar confiabilidad, trazabilidad y explicabilidad en entornos sensibles.
• Desplegar, monitorear y validar aplicaciones de LangGraph en entornos de producción del sector salud.

Formato del curso

• Clase magistral interactiva y discusión.
• Ejercicios prácticos con estudios de caso reales.
• Práctica de implementación en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

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

Esta capacitación en vivo con instructores en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la salud, investigadores médicos y desarrolladores de IA de nivel intermedio a avanzado que deseen aplicar la IA multimodal en diagnósticos médicos y aplicaciones sanitarias.

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 impulsados por 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 (LLM) localmente.

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

Al completar esta formación, los participantes podrán:

• Instalar y configurar Ollama para su uso seguro en entornos sanitarios.
• Integrar LLM locales en flujos de trabajo clínicos y procesos administrativos.
• Personalizar modelos para terminología y tareas específicas del sector salud.
• Aplicar las mejores prácticas en materia de privacidad, seguridad y cumplimiento normativo.

Formato del curso

• Clase interactiva con debates.
• Demostraciones prácticas y ejercicios guiados.
• Implementación práctica en un entorno simulado de salud aislado (sandbox).

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, comuníquese con nosotros para coordinarlo.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Uruguay (en línea o presencial) está orientada a profesionales de la salud con nivel intermedio y desarrolladores de IA que desean 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 capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de la ingeniería de prompts en el ámbito de la salud.
• Utilizar prompts de IA para la documentación clínica y las interacciones con los pacientes.
• Aprovechar la IA para la investigación médica y la revisión bibliográfica.
• Optimizar el descubrimiento de fármacos y la toma de decisiones clínicas mediante prompts impulsados por IA.
• Garantizar el cumplimiento de las normativas y estándares éticos en la IA aplicada a la salud.

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

Esta formación presencial impartida por un instructor (en línea o en las instalaciones) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen implementar soluciones de TinyML para aplicaciones de monitorización sanitaria y diagnósticas.

Tras completar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar e implementar modelos de TinyML para el procesamiento de datos sanitarios en tiempo real.
• Recopilar, preprocesar e interpretar datos de biosensores para obtener información impulsada por inteligencia artificial.
• Optimizar modelos para dispositivos portátiles con restricción de energía y memoria.
• Evaluar la relevancia clínica, fiabilidad y seguridad de las salidas impulsadas por TinyML.

Formato del curso

• Conferencias apoyadas por demostraciones en vivo y debate interactivo.
• Práctica manual con datos de dispositivos portátiles y marcos de TinyML.
• Ejercicios de implementación en un entorno de laboratorio guiado.

Opciones de personalización del curso

• Para una formación personalizada que se ajuste a dispositivos sanitarios específicos o flujos de trabajo normativos, póngase en contacto con nosotros para adaptar el programa.