Aplicaciones de Ollama en el sector salud
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.
Temario del curso
Introducción a Ollama en el sector salud
- Comprensión del despliegue local de LLMs.
- Por qué el sector salud se beneficia de los modelos locales.
- Características principales y limitaciones de Ollama.
Instalación y configuración de Ollama
- Requisitos del sistema e instalación inicial.
- Selección de modelos y flujo de trabajo de instalación.
- Configuración del entorno para aplicaciones del sector salud.
Casos de uso específicos del sector salud
- Apoyo en 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 para escenarios del sector salud.
- Extensión de modelos con datos específicos del dominio.
- Gestión del rendimiento y la calidad de inferencia.
Integración con sistemas de salud
- Consideraciones sobre APIs e interoperabilidad.
- Conexión con entornos de Historia Clínica Electrónica (HCE) y Sistema de Información Hospitalaria (SIH).
- Automatización y scripting para las operaciones diarias.
Privacidad de datos, seguridad y cumplimiento
- Ventajas de los modelos locales para la protección de datos.
- Consideraciones normativas sobre HIPAA y regulaciones regionales.
- Patrones de despliegue seguro.
Pruebas, validación y aseguramiento de la 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
- Supervisión del rendimiento y el uso.
- Actualización de modelos y dependencias.
- Solución de problemas comunes.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimiento sobre flujos de trabajo clínicos.
- Experiencia con análisis de datos o sistemas de TI en el sector salud.
- Conciencias básicas sobre conceptos de IA.
Público objetivo
- Profesionales del sector salud.
- Personal de TI médico.
- Analistas y administradores técnicos.
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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- Realizar una depuración sistemática de los modelos alojados con Ollama y reproducir las causas de fallo de manera fiable.
- Diseñar y ejecutar pipelines de evaluación robustos con métricas cuantitativas y cualitativas.
- Implementar capacidades de observabilidad (registros, trazas y métricas) para monitorear la salud del modelo y su deriva.
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Formato del curso
- Conferencias interactivas y discusión.
- Laboratorios prácticos y ejercicios de depuración con implementaciones de Ollama.
- Estudios de caso, sesiones grupales de resolución de problemas y talleres de automatización.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.
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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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- Utilizar la IA para el modelado predictivo en datos de salud.
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- Desarrollar e implementar modelos de IA en dispositivos periféricos para aplicaciones en el sector salud.
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- Diseñar e implementar sistemas de monitoreo de pacientes utilizando Edge AI.
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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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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.
IA generativa en la atención médica: Transformando la medicina y el cuidado del paciente
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.
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.
- 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 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.