IA en el Sector Salud

La IA agentiva es un enfoque en el que los sistemas de IA planifican, razonan y ejecutan acciones mediante herramientas para alcanzar objetivos dentro de límites definidos.

Esta formación impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a equipos intermedios de salud y datos que deseen diseñar, evaluar y gobernar soluciones de IA agentiva para casos de uso clínicos y operativos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Explicar los conceptos y limitaciones de la IA agentiva en el contexto de la salud.
• Diseñar flujos de trabajo seguros para agentes con planificación, memoria y uso de herramientas.
• Construir agentes de recuperación aumentada sobre documentos clínicos y bases de conocimiento.
• Evaluar, monitorear y gobernar el comportamiento del agente con líneas de defensa (guardrails) y controles de intervención humana.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión guiada por el facilitador.
• Laboratorios dirigidos y explicaciones de código en un entorno de laboratorio seguro (sandbox).
• 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 los detalles.

Esta formación en vivo con instrucción directa en Peru (en línea o presencial) está dirigida a profesionales del sector salud y desarrolladores de IA de nivel intermedio a avanzado que deseen implementar soluciones de salud impulsadas por inteligencia artificial.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender el papel de los agentes de IA en la atención médica y los diagnósticos.
• Desarrollar modelos de IA para análisis de imágenes médicas y diagnósticos predictivos.
• Integrar IA con historias clínicas electrónicas (EHR) y flujos de trabajo clínicos.
• Asegurar el cumplimiento de las regulaciones sanitarias y las prácticas éticas de IA.

Esta formación en directo, impartida por un instructor, se celebrará en Peru (en línea o presencial) y está dirigida a profesionales del sector sanitario de nivel intermedio que deseen aplicar soluciones de IA y AR/VR para la formación médica, simulaciones quirúrgicas y rehabilitación.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el papel de la IA en la mejora de las experiencias de AR/VR en el sector sanitario.
• Utilizar AR/VR para simulaciones quirúrgicas y formación médica.
• Aplicar herramientas de AR/VR en la rehabilitación y terapia de pacientes.
• Explorar las preocupaciones éticas y de privacidad en las herramientas médicas potenciadas por IA.

Esta formación en vivo impartida por instructores en Peru (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos y profesionales de la salud de nivel intermedio que deseen aprovechar la IA para aplicaciones sanitarias avanzadas usando Google Colab.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

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

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

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de ChatGPT y sus aplicaciones en el sector salud.
• Utilizar ChatGPT para automatizar procesos e interacciones sanitarias.
• Proporcionar información médica precisa y soporte a los pacientes mediante ChatGPT.
• Aplicar ChatGPT en la investigación y el análisis médicos.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Peru (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la salud con nivel intermedio, ingenieros biomédicos y desarrolladores de IA que deseen aprovechar Edge AI para crear soluciones innovadoras en el ámbito sanitario.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en <ubicación> (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores de IA médica y científicos de datos de nivel intermedio a avanzado que deseen ajustar modelos para el diagnóstico clínico, la predicción de enfermedades y la proyección de resultados del paciente, utilizando datos médicos estructurados y no estructurados.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Ajustar modelos de IA en conjuntos de datos de atención médica, incluyendo historiales médicos electrónicos (EMR), imágenes y datos de series temporales.
• Aplicar aprendizaje por transferencia, adaptación de dominio y compresión de modelos en contextos médicos.
• Abordar la privacidad, los sesgos y el cumplimiento normativo en el desarrollo de modelos.
• Implementar y monitorear modelos ajustados en entornos reales de atención médica.

La IA generativa es una tecnología que crea nuevo contenido, como texto, imágenes y recomendaciones, basándose en prompts (indicaciones) y datos.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la salud de nivel principiante a intermedio que deseen utilizar la IA generativa y la ingeniería de prompts para mejorar la eficiencia, precisión y comunicación en contextos médicos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de la IA generativa y la ingeniería de prompts.
• Aplicar herramientas de IA para optimizar tareas clínicas, administrativas y de investigación.
• Garantizar un uso ético, seguro y conforme a normativas de la IA en el sector salud.
• Optimizar los prompts para obtener resultados consistentes y precisos.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Ejercicios prácticos y estudios de caso.
• Experimentación práctica con herramientas de IA.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor en Peru (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de la salud, analistas de datos y formuladores de políticas con nivel principiante a intermedio que desean comprender y aplicar la IA generativa en el contexto de la atención médica.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Explicar los principios y las aplicaciones de la IA generativa en la atención médica.
• Identificar oportunidades para que la IA generativa optimice el descubrimiento de fármacos y la medicina personalizada.
• Utilizar técnicas de IA generativa para la imagenología médica y el diagnóstico.
• Evaluar las implicaciones éticas de la IA en entornos médicos.
• Desarrollar estrategias para integrar tecnologías de IA en los sistemas de atención médica.

LangGraph permite la creación de 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 salud, estas capacidades son fundamentales para cumplir con las normativas, garantizar la interoperabilidad y construir sistemas de apoyo a la decisión que se alineen con los flujos de trabajo médicos.

Esta formación presencial impartida por un instructor (disponible en línea o in situ) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, implementar y gestionar soluciones de salud basadas en LangGraph, abordando los desafíos regulatorios, éticos y operativos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar flujos de trabajo específicos para el sector salud utilizando LangGraph, teniendo en cuenta la conformidad normativa y la capacidad de auditoría.
• Integrar aplicaciones de LangGraph con ontologías médicas y estándares (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Aplicar las mejores prácticas para garantizar la fiabilidad, trazabilidad y explicabilidad en entornos sensibles.
• Implementar, monitorear y validar aplicaciones de LangGraph en entornos productivos del sector salud.

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión grupal.
• Ejercicios prácticos con estudios de caso reales.
• Práctica de implementación en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.

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

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• 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 e historias clínicas electrónicas.
• Desarrollar modelos predictivos para el diagnóstico de enfermedades y recomendaciones de tratamiento.
• Implementar procesamiento del habla y lenguaje natural (PNL) para la transcripción médica y la interacción con el paciente.

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

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de la salud y equipos de TI con 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 capacitación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar Ollama para su uso seguro en entornos de salud.
• Integrar modelos de lenguaje grandes (LLM) locales en flujos de trabajo clínicos y procesos administrativos.
• Personalizar los modelos para la terminología y tareas específicas del sector salud.
• Aplicar las mejores prácticas en privacidad, seguridad y cumplimiento normativo.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Demostraciones prácticas y ejercicios guiados.
• Implementación práctica en un entorno simulado de salud con aislamiento (sandbox).

Opciones de personalización del curso

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

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Peru (en línea o en sitio) está dirigida a profesionales del sector 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 capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de la ingeniería de prompts en el sector salud.
• 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 medicamentos y la toma de decisiones clínicas mediante prompts impulsados por IA.
• Garantizar el cumplimiento de las normativas y estándares éticos en la IA para el sector salud.

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

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen implementar soluciones de TinyML para la monitorización y aplicaciones diagnósticas en el ámbito de la salud.

Después de 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 modelos para dispositivos portátiles con restricciones de bajo consumo y memoria limitada.
• Evaluar la relevancia clínica, fiabilidad y seguridad de los resultados generados por TinyML.

Formato del Curso

• Conferencias acompañadas de demostraciones en vivo y discusiones interactivas.
• Práctica manual 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 personalizada que se ajuste a dispositivos médicos específicos o flujos de trabajo regulatorios, por favor contáctenos para personalizar el programa.