TinyML en la atención sanitaria: IA en dispositivos portátiles

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 en vivo impartida por un instructor en Uruguay (presencial o online) está dirigida a profesionales sanitarios y científicos de datos de nivel intermedio que desean comprender y aplicar las tecnologías de IA en entornos sanitarios.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Identificar los principales desafíos de la atención sanitaria que la IA puede abordar.
• Analizar el impacto de la IA en la asistencia a los pacientes, la seguridad y la investigación médica.
• Comprender la relación entre la IA y los modelos de negocio sanitarios.
• Aplicar conceptos fundamentales de IA a escenarios de atención sanitaria.
• Desarrollar modelos de aprendizaje automático para el análisis de datos médicos.

TinyML es la práctica de desplegar modelos de aprendizaje automático optimizados en dispositivos edge con recursos limitados.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a profesionales técnicos de nivel avanzado que deseen diseñar, optimizar y desplegar pipelines TinyML completos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes aprenderán cómo:

• Recopilar, preparar y gestionar conjuntos de datos para aplicaciones TinyML.
• Entrenar y optimizar modelos para microcontroladores de bajo consumo.
• Convertir los modelos a formatos ligeros adecuados para dispositivos edge.
• Desplegar, probar y monitorizar aplicaciones TinyML en entornos de hardware reales.

Formato del curso

• Clases dirigidas por el instructor y discusión técnica.
• Laboratorios prácticos y experimentación iterativa.
• Despliegue práctico en plataformas basadas en microcontroladores.

Opciones de personalización del curso

• Para personalizar la formación con toolchains específicas, placas de hardware o flujos de trabajo internos, póngase en contacto con nosotros para coordinarlo.

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.