IA generativa e ingeniería de prompts en el ámbito sanitario
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.
Temario del curso
Módulo 1 – Fundamentos de la IA generativa y la ingeniería de prompts
- Qué es la IA generativa y cómo funciona
- Diferencias entre modelos de IA y herramientas
- Principios de la ingeniería de prompts
- Estructura y optimización de los prompts para obtener resultados coherentes
Módulo 2 – Aplicaciones prácticas para la medicina
- Redacción de informes e informes médicos
- Plantillas de prompts para estandarizar la documentación clínica
- Ayudas a la decisión clínica
- Sugerencias de diagnósticos diferenciales y guías basadas en la evidencia
- Optimización del tiempo
- Preparación previa a la consulta y apoyo durante procedimientos quirúrgicos
- Comunicación con los pacientes
- Elaboración de instrucciones postconsulta claras y cercanas
- Apoyo al conocimiento médico
- Resúmenes de guías clínicas, revisiones rápidas y búsquedas temáticas
- Gestión administrativa para despachos médicos
- Organización de horarios, recordatorios y comunicación interna
Módulo 3 – Mejores prácticas y limitaciones de la IA en medicina
- Errores habituales y cómo evitarlos
- Validación y revisión de la información generada por la IA
- Complementariedad con el juicio clínico humano
Módulo 4 – Ética, privacidad y uso seguro
- Implicaciones éticas de la IA en la atención sanitaria
- Cumplimiento de las leyes de protección de datos (LGPD) y normas de confidencialidad
- Responsabilidad profesional en el uso de la IA
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimiento básico de terminología médica
- Experiencia en procesos clínicos o administrativos en el ámbito sanitario
- Familiaridad básica con herramientas digitales
Público objetivo
- Profesionales sanitarios
- Investigadores médicos
- Personal administrativo en entornos médicos
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Aplicar técnicas de ajuste fino supervisado a los modelos Gemini en Vertex AI.
- Implementar flujos de trabajo de gestión de prompts que incluyan versionado y pruebas.
- Aprovechar las bibliotecas de evaluación para realizar benchmarks y optimizar el rendimiento de la IA.
- Desplegar y monitorear modelos mejorados en entornos de producción.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Talleres prácticos con herramientas de ajuste fino y gestión de prompts de Vertex AI.
- Estudios de casos sobre optimización de modelos empresariales.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para organizarla.
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- Diseñar flujos de trabajo seguros con planificación, memoria y uso de herramientas.
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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.
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- 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.
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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.
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Inteligencia Artificial en la Salud
21 HorasEsta formación presencial impartida por un instructor en Panama (en línea o in situ) está dirigida a profesionales de la salud y científicos de datos de nivel intermedio que desean comprender y aplicar tecnologías de IA en entornos sanitarios.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Identificar los desafíos clave de la atención sanitaria que la IA puede abordar.
- Analizar el impacto de la IA en el cuidado del paciente, la seguridad y la investigación médica.
- Comprender la relación entre la IA y los modelos de negocio en el sector sanitario.
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Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
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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.
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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.
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21 HorasEsta 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 en la atención médica: Orquestación de flujos de trabajo para entornos regulados
35 HorasLangGraph 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.
IA Multimodal para la Atención Sanitaria
21 HorasEsta 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.
Aplicaciones de Ollama en el sector salud
14 HorasOllama 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.
Ingeniería de Prompts para la Atención Médica
14 HorasEsta 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.
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TinyML en Salud: IA en Dispositivos Portátiles
21 HorasTinyML 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.