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Temario del curso
Introducción a la IA en el sector salud
- Visión general de las aplicaciones de IA en diagnósticos médicos
- Monitoreo de pacientes y soporte para la toma de decisiones basado en IA
- Consideraciones regulatorias y éticas
IA para análisis de imágenes médicas
- Técnicas de aprendizaje profundo para imagen médica
- Automatización de flujos de trabajo de radiología y anatomía patológica
- Práctica: Implementación de IA para clasificación de imágenes médicas
Análisis predictivo e IA para diagnósticos
- Uso de IA para predicción de enfermedades y diagnóstico temprano
- Modelos de IA para evaluación de riesgos y pronóstico
- Práctica: Construcción de modelos predictivos con datos de pacientes
Integración de IA con Historias Clínicas Electrónicas (EHR)
- Formatos estandarizados de datos de salud (FHIR, HL7)
- Automatización de flujos de trabajo clínicos con IA
- Práctica: Conexión de modelos de IA con sistemas EHR
IA para descubrimiento de fármacos y medicina personalizada
- Cómo la IA acelera el descubrimiento y desarrollo de fármacos
- Medicina de precisión impulsada por IA y recomendaciones de tratamiento
- Casos de estudio de IA en investigación farmacéutica
Cumplimiento, seguridad e IA ética en el sector salud
- Asegurar el cumplimiento de HIPAA y GDPR
- Mitigación del sesgo y equidad en la atención médica basada en IA
- Mejores prácticas de seguridad para aplicaciones de IA en salud
Implementación de soluciones de IA en el sector salud
- Desafíos y mejores prácticas para la implementación de IA
- Escalar soluciones de IA en hospitales y clínicas
- Práctica: Despliegue de un asistente de salud impulsado por IA
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimientos básicos de conceptos de IA y aprendizaje automático (machine learning)
- Experiencia en análisis de datos y sistemas de salud
- Familiaridad con terminología médica y diagnósticos
Público objetivo
- Profesionales del sector salud
- Desarrolladores de IA
- Investigadores médicos
14 Horas
