Ajuste fino de IA para la atención médica: diagnóstico médico y análisis predictivo
El ajuste fino es un proceso crucial para adaptar modelos de IA preentrenados a tareas de diagnóstico y predicción específicas del sector de la salud.
Este curso de formación dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a desarrolladores de IA médica y científicos de datos de nivel intermedio a avanzado que deseen ajustar modelos para diagnóstico clínico, predicción de enfermedades y pronóstico de resultados del paciente utilizando datos médicos estructurados y no estructurados.
Al finalizar este curso, los participantes podrán:
- Ajustar finamente modelos de IA en conjuntos de datos de salud, incluyendo EMRs, imágenes y datos de series temporales.
- Aplicar transfer learning, adaptación de dominio y compresión de modelos en contextos médicos.
- Abordar la privacidad, el sesgo y el cumplimiento normativo en el desarrollo de modelos.
- Implementar y monitorear modelos ajustados finamente en entornos de atención médica del mundo real.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para hacer los arreglos.
Temario del curso
Introducción a la IA en la atención médica
- Aplicaciones de la IA en el soporte de decisiones clínicas y diagnóstico
- Visión general de las modalidades de datos de atención médica: estructurados, texto, imágenes, sensores
- Desafíos únicos en el desarrollo de IA médica
Preparación y gestión de datos de atención médica
- Trabajo con EMRs, resultados de laboratorio y datos HL7/FHIR
- Preprocesamiento de imágenes médicas (DICOM, CT, MRI, X-ray)
- Manejo de datos de series temporales de wearables o monitores de UCI
Técnicas de ajuste fino para modelos de atención médica
- Transfer learning y adaptación específica del dominio
- Ajuste específico de tareas para clasificación y regresión
- Ajuste fino con recursos limitados utilizando datos anotados limitados
Predicción de enfermedades y pronóstico de resultados
- Puntuación de riesgo y sistemas de alerta temprana
- Análisis predictivo para readmisión y respuesta al tratamiento
- Integración multimodal de modelos
Ética, privacidad y consideraciones normativas
- HIPAA, GDPR y manejo de datos del paciente
- Mitigación de sesgos y auditoría de equidad en modelos
- Explicabilidad en la toma de decisiones clínicas
Evaluación y validación de modelos en entornos clínicos
- Métricas de rendimiento (AUC, sensibilidad, especificidad, F1)
- Técnicas de validación para conjuntos de datos desequilibrados y de alto riesgo
- Pipelines de prueba simulada vs. del mundo real
Implementación y monitoreo en entornos de atención médica
- Integración de modelos en sistemas IT hospitalarios
- CI/CD en entornos médicos regulados
- Detección de desviaciones post-implementación y aprendizaje continuo
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los principios del aprendizaje automático y el aprendizaje supervisado
- Experiencia con conjuntos de datos de salud, como EMRs, datos de imágenes o notas clínicas
- Conocimiento de Python y frameworks de ML (por ejemplo, TensorFlow, PyTorch)
Audiencia
- Desarrolladores de IA médica
- Científicos de datos en atención médica
- Profesionales que construyen modelos de diagnóstico o predicción en atención médica
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
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- Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para coordinar.
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Formato del Curso
- Conferencias interactivas y discusiones.
- Ejercicios prácticos con estudios de casos reales.
- Ejercitación en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor póngase en contacto con nosotros para coordinar.
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Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender el papel de la IA multimodal en la atención sanitaria actual.
- 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 procesamiento de voz y lenguaje natural (NLP) para transcripción médica e interacción con pacientes.
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- Instalar y configurar Ollama para su uso seguro en entornos de salud.
- Integrar modelos de lenguaje locales (LLMs) en flujos de trabajo clínicos y procesos administrativos.
- Personalizar los modelos para la terminología específica del sector de la salud y las tareas correspondientes.
- Aplicar 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 de simulación de salud aislado.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para hacer los arreglos necesarios.
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Formato del Curso
- Conferencias respaldadas por demostraciones en vivo y discusiones interactivas.
- Práctica práctica con datos de dispositivos portátiles y marcos TinyML.
- Ejercicios de implementación en un entorno de laboratorio guiado.
Opciones de Personalización del Curso
- Para un entrenamiento a medida que se alinee con dispositivos médicos específicos o flujos de trabajo regulatorios, por favor contáctenos para personalizar el programa.