TinyML en la Salud: IA en Dispositivos Portátiles

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 en vivo con instructores en Peru (en línea o presencial) está dirigida a profesionales del sector 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 principales desafíos del sector salud que la IA puede abordar.
• Analizar el impacto de la IA en la atención al paciente, la seguridad y la investigación médica.
• Comprender la relación entre la IA y los modelos de negocio del sector salud.
• Aplicar conceptos fundamentales de IA a escenarios sanitarios.
• Desarrollar modelos de aprendizaje automático para el análisis de datos médicos.

TinyML es la práctica de implementar modelos de aprendizaje automático optimizados en dispositivos de borde con recursos limitados.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales técnicos de nivel avanzado que deseen diseñar, optimizar e implementar pipelines completos de TinyML.

Al finalizar esta formación, los participantes aprenderán cómo:

• Recopilar, preparar y gestionar conjuntos de datos para aplicaciones de TinyML.
• Entrenar y optimizar modelos para microcontroladores de bajo consumo.
• Convertir modelos a formatos ligeros adecuados para dispositivos de borde.
• Implementar, probar y supervisar aplicaciones de TinyML en entornos de hardware real.

Formato del curso

• Conferencias guiadas por el instructor y discusión técnica.
• Laboratorios prácticos e experimentación iterativa.
• Implementación práctica en plataformas basadas en microcontroladores.

Opciones de personalización del curso

• Para personalizar la formación con herramientas específicas, placas de hardware o flujos de trabajo internos, contáctenos para coordinar.

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.