Inteligencia Artificial en la Salud

La IA agéntica es un enfoque donde los sistemas de inteligencia artificial planifican, razonan y realizan acciones con herramientas para lograr objetivos dentro de límites definidos.

Esta capacitación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a equipos intermedios de atención sanitaria y datos que deseen diseñar, evaluar y gobernar soluciones de IA agéntica para casos clínicos y operativos.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Explicar los conceptos y las limitaciones de la IA agéntica en contextos de atención sanitaria.
• Diseñar flujos de trabajo seguros con planificación, memoria y uso de herramientas.
• Construir agentes con recuperación aumentada sobre documentos clínicos y bases de conocimientos.
• Evaluar, supervisar y gobernar el comportamiento de los agentes con barreras de seguridad y controles humanos en el proceso.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión guiada.
• Laboratorios dirigidos y recorridos por el código en un entorno de prueba.
• Ejercicios basados en escenarios sobre seguridad, evaluación y gobernanza.

Opciones de Personalización del Curso

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

Esta formación en vivo dirigida por instructores en Panama (en línea o presencial) está orientada a profesionales de la atención sanitaria y desarrolladores de IA con un nivel intermedio a avanzado que deseen implementar soluciones de atención sanitaria impulsadas por 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 historias clínicas electrónicas (HCE) y flujos de trabajo clínicos.
• Asegurar el cumplimiento de las normativas sanitarias y las prácticas éticas de IA.

Esta formación en vivo impartida por instructores en Panama (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la atención médica de nivel intermedio que desean aplicar soluciones de IA y RA/RI 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 RA/RI en la atención médica.
• Utilizar RA/RI para simulaciones quirúrgicas y formación médica.
• Aplicar herramientas de RA/RI en la rehabilitación y terapia de pacientes.
• Explorar las preocupaciones éticas y de privacidad en las herramientas médicas potenciadas por IA.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor, en Panama (en línea o presencial), está dirigida a científicos de datos de nivel intermedio y profesionales del sector salud que desean aprovechar la IA para aplicaciones avanzadas en el cuidado de la salud utilizando Google Colab.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Implementar modelos de IA para la atención médica utilizando Google Colab.
• Utilizar la IA para el modelado predictivo en datos de salud.
• Analizar imágenes médicas con técnicas impulsadas por IA.
• Explorar consideraciones éticas en soluciones de atención médica basadas en IA.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Panama (en línea o presencial) está dirigida a profesionales e investigadores del sector sanitario que deseen aprovechar ChatGPT para mejorar la atención al paciente, agilizar los flujos de trabajo y optimizar los resultados sanitarios.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de ChatGPT y sus aplicaciones en el ámbito sanitario.
• Utilizar ChatGPT para automatizar procesos e interacciones sanitarios.
• Proporcionar información médica precisa y apoyo a los pacientes mediante ChatGPT.
• Aplicar ChatGPT en la investigación y el análisis médicos.

Esta formación en vivo con instructor en Panama (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la salud, ingenieros biomédicos y desarrolladores de IA de nivel intermedio que deseen aprovechar Edge AI para innovar en soluciones de atención médica.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender el papel y los beneficios de Edge AI en la atención médica.
• Desarrollar e implementar modelos de IA en dispositivos periféricos para aplicaciones en el sector salud.
• Implementar soluciones de Edge AI en dispositivos portátiles y herramientas de diagnóstico.
• Diseñar e implementar sistemas de monitoreo de pacientes utilizando Edge AI.
• Abordar consideraciones éticas y regulatorias en las aplicaciones de IA para la salud.

Esta formación en directo con instructor en Panama (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 el diagnóstico clínico, la predicción de enfermedades y la previsión de resultados de los pacientes mediante el uso de datos médicos estructurados y no estructurados.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Realizar ajustes finos en modelos de IA con conjuntos de datos sanitarios, incluidas las historias médicas electrónicas (EMR), imágenes y datos de series temporales.
• Aplicar el aprendizaje por transferencia, la adaptación de dominio y la compresión de modelos en contextos médicos.
• Abordar la privacidad, los sesgos y el cumplimiento normativo en el desarrollo de modelos.
• Implementar y supervisar modelos ajustados en entornos sanitarios reales.

La IA generativa es una tecnología que crea nuevos contenidos, como textos, imágenes y recomendaciones, a partir de indicaciones (prompts) y datos.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (online o presencial) está dirigida a profesionales sanitarios 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 final de 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 e investigadoras.
• Garantizar el uso ético, seguro y conforme a la normativa de la IA en el sector sanitario.
• Optimizar las indicaciones para obtener resultados coherentes y precisos.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y debate.
• Ejercicios prácticos y análisis de casos.
• Experimentación práctica con herramientas de IA.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para coordinarla.

Esta formación presencial impartida por un instructor en Panama (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la atención médica, analistas de datos y formuladores de políticas con conocimientos desde nivel principiante hasta intermedio, que deseen comprender y aplicar la IA generativa en el contexto de la salud.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Explicar los principios y aplicaciones de la IA generativa en la atención médica.
• Identificar oportunidades mediante las cuales la IA generativa puede mejorar el descubrimiento de medicamentos y la medicina personalizada.
• Utilizar técnicas de IA generativa para la imagenología y el diagnóstico médico.
• Evaluar las implicaciones éticas del uso de la IA en entornos médicos.
• Desarrollar estrategias para integrar tecnologías de IA en los sistemas de atención médica.

LangGraph permite crear flujos de trabajo con estado y múltiples actores impulsados por modelos de lenguaje grandes (LLM), ofreciendo 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 alineen con los flujos clínicos reales.

Esta formación presencial (en línea o in situ) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, implementar y gestionar soluciones sanitarias basadas en LangGraph, abordando al mismo tiempo los desafíos regulatorios, éticos y operativos.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Diseñar flujos de trabajo de LangGraph específicos para el sector sanitario, teniendo en cuenta el cumplimiento normativo y la auditabilidad.
• Integrar aplicaciones LangGraph con ontologías y estándares médicos (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Aplicar las mejores prácticas en materia de fiabilidad, trazabilidad y explicabilidad en entornos sensibles.
• Implementar, supervisar y validar aplicaciones LangGraph en entornos de producción sanitaria.

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión.
• Ejercicios prácticos con casos reales.
• Práctica de implementación en un laboratorio virtual en tiempo real.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para coordinarlo.

Esta formación en directo impartida por un instructor en Panama (en línea o presencial) está dirigida a profesionales sanitarios de nivel intermedio a avanzado, investigadores médicos y desarrolladores de IA que deseen aplicar la IA multimodal en diagnósticos médicos y aplicaciones de atención sanitaria.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el papel de la IA multimodal en la atención sanitaria 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 reconocimiento de voz y procesamiento del lenguaje natural (NLP) para la transcripción médica y la interacción con pacientes.

Ollama es una plataforma ligera para ejecutar modelos de lenguaje grandes (LLM) de forma local.

Esta formación en vivo, 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 operación soluciones de IA basadas en Ollama dentro de entornos clínicos y administrativos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Instalar y configurar Ollama para su uso seguro en entornos del sector salud.
• Integrar LLMs 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 magistral interactiva y discusión.
• Demostraciones prácticas y ejercicios guiados.
• Implementación práctica en un entorno simulado de sector salud, aislado (sandbox).

Opciones de personalización del curso

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

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Panama (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la salud y desarrolladores de IA de nivel intermedio 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 formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de la ingeniería de prompts en el ámbito de la atención médica.
• Utilizar prompts de IA para la documentación clínica y la interacción con pacientes.
• Aprovechar la IA para la investigación médica y la revisión de literatura.
• Mejorar el descubrimiento de fármacos y la toma de decisiones clínicas mediante prompts basados en IA.
• Garantizar el cumplimiento de las normas reglamentarias y éticas en la IA aplicada a la salud.

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

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean implementar soluciones de TinyML para aplicaciones de monitorización y diagnóstico sanitario.

Tras completar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar e implementar modelos de 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 los modelos para dispositivos portátiles con limitaciones de potencia y memoria.
• Evaluar la relevancia clínica, la fiabilidad y la seguridad de las salidas basadas en TinyML.

Formato del Curso

• Conferencias acompañadas de demostraciones en vivo y debates interactivos.
• Práctica práctica con datos de dispositivos portátiles y marcos de trabajo de TinyML.
• Ejercicios de implementación en un entorno de laboratorio guiado.

Opciones de Personalización del Curso

• Para una formación adaptada que se ajuste a dispositivos sanitarios específicos o flujos de trabajo regulatorios, por favor contáctenos para personalizar el programa.