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Temario del curso
IA para el Modelado Predictivo en la Atención Médica
- Limpieza y preparación de datos de salud
- Técnicas de ingeniería de características para conjuntos de datos médicos
- Manejo de datos faltantes y no estructurados
Estudios de Caso de IA en la Atención Médica
- Exploración de modelos predictivos en salud
- Construcción de modelos predictivos utilizando aprendizaje automático
- Evaluación de modelos de datos médicos
Técnicas Avanzadas de IA en la Atención Médica
- Implementación de modelos avanzados de IA
- Exploración del procesamiento de lenguaje natural en el sector salud
- Sistemas de apoyo a la decisiones basados en IA en la atención médica
Procesamiento Previa de Datos e Ingeniería de Características
- Introducción a la IA para imágenes médicas
- Implementación de modelos de aprendizaje profundo para análisis de imágenes
- Uso de IA para detectar patrones en imágenes médicas
Consideraciones Éticas en la IA para la Atención Médica
- Panorama general de las aplicaciones de IA en el sector salud
- Configuración de Google Colab para proyectos de IA en salud
- Comprensión de conjuntos de datos clave del sector salud
Análisis de Imágenes Médicas con IA
- Aplicaciones reales de IA en la atención médica
- Estudios de caso sobre analítica predictiva impulsada por IA
- Análisis de imágenes médicas con IA en entornos clínicos
Introducción a la IA en la Atención Médica
- Comprensión del impacto ético de la IA en el sector salud
- Garantía de privacidad y protección de datos
- Equidad y transparencia en los modelos de IA
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Conocimientos básicos de conceptos de IA y aprendizaje automático
- Familiaridad con la programación en Python
- Comprensión de los fundamentos de la industria de la salud
Público Objetivo
- Científicos de datos que trabajan en el sector salud
- Profesionales del sector salud interesados en la IA
- Investigadores que exploran soluciones de atención médica impulsadas por IA
14 Horas