Aplicaciones de Ollama en el sector salud
Ollama es una plataforma ligera para ejecutar modelos de lenguaje de gran escala (LLM) de forma local.
Esta capacitación en vivo, dirigida por un instructor (presencial o en línea), está diseñada para profesionales de la salud de nivel intermedio y equipos de TI que deseen implementar, personalizar y operar soluciones de IA basadas en Ollama en entornos clínicos y administrativos.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Instalar y configurar Ollama para un uso seguro en entornos de salud.
- Integrar LLM locales en flujos de trabajo clínicos y procesos administrativos.
- Personalizar modelos para terminología y tareas específicas del sector salud.
- Aplicar mejores prácticas en materia de privacidad, seguridad y cumplimiento normativo.
Formato del curso
- Clase expositiva interactiva y discusión.
- Demostraciones prácticas y ejercicios guiados.
- Implementación práctica en un entorno simulado de salud aislado (sandbox).
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.
Temario del curso
Introducción a Ollama en el sector salud
- Comprensión del despliegue local de LLM.
- Por qué el sector salud se beneficia de los modelos en el dispositivo.
- Características clave y limitaciones de Ollama.
Instalación y configuración de Ollama
- Requisitos del sistema y configuración inicial.
- Selección e instalación de modelos.
- Configuración del entorno para aplicaciones de salud.
Casos de uso específicos del sector salud
- Soporte para la documentación clínica.
- Comunicación con pacientes y resumen de información.
- Automatización de flujos de trabajo en hospitales y clínicas.
Personalización y ajuste fino de modelos
- Ingeniería de prompts (prompt engineering) para escenarios de salud.
- Extensión de modelos con datos específicos del dominio.
- Gestión del rendimiento y la calidad de inferencia.
Integración con sistemas de salud
- API y consideraciones de interoperabilidad.
- Conexión a entornos de HCE (Historia Clínica Electrónica) y HIE (Sistema de Información para la Salud).
- Automatización y scripting para operaciones diarias.
Privacidad de datos, seguridad y cumplimiento
- Ventajas de los modelos locales para la protección de datos.
- Consideraciones regulatorias de HIPAA y normativas regionales.
- Patrones de despliegue seguro.
Pruebas, validación y garantía de calidad
- Evaluación de la precisión y fiabilidad del modelo.
- Evaluación de la seguridad clínica y los riesgos.
- Estrategias de mejora continua.
Despliegue operativo y mantenimiento
- Monitoreo del rendimiento y el uso.
- Actualización de modelos y dependencias.
- Resolución de problemas comunes.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los flujos de trabajo clínicos.
- Experiencia con análisis de datos o sistemas de TI para la salud.
- Conocimiento de conceptos básicos de IA.
Audiencia
- Profesionales de la salud.
- Personal de TI médica.
- Analistas y administradores técnicos.
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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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.
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- Comprender el papel de la IA en la mejora de las experiencias de RA/RV en el sector salud.
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Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
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- Utilizar la IA para modelado predictivo en datos de salud.
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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.
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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.
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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.
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- Comprender el papel de la IA multimodal en la salud moderna.
- Integrar datos médicos estructurados y no estructurados para diagnósticos impulsados por IA.
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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.
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- Optimizar el descubrimiento de fármacos y la toma de decisiones clínicas mediante prompts impulsados por IA.
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