Cursos de AI for Healthcare en Ciudad de México

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a desarrolladores de IA médica y científicos de datos con nivel intermedio a avanzado que desean perfeccionar modelos para diagnóstico clínico, predicción de enfermedades y pronóstico de resultados del paciente utilizando datos médicos estructurados e inestructurados.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Perfeccionar modelos de IA en conjuntos de datos de atención sanitaria que incluyen EMRs, imágenes y datos de series temporales.
• Aplicar el aprendizaje por transferencia, adaptación del dominio y compresión de modelos en contextos médicos.
• Abordar la privacidad, el sesgo y la conformidad normativa durante el desarrollo de los modelos.
• Implementar y monitorear modelos perfeccionados en entornos de atención sanitaria del mundo real.

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

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor (en línea o presencial) está orientado a profesionales de la salud principiantes e intermedios que desean utilizar la IA generativa y el ingeniería de prompts para mejorar la eficiencia, precisión y comunicación en contextos médicos.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de la IA generativa y la ingeniería de prompts.
• Aplicar herramientas de AI para simplificar tareas clínicas, administrativas e investigativas.
• Asegurar el uso ético, seguro y conforme a normativas de la IA en salud.
• Optimizar prompts para obtener resultados consistentes y precisos.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Ejercicios prácticos y estudios de casos.
• Experimentación práctica con herramientas de AI.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para coordinar.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Ciudad de México (en línea o presencial) está destinado a científicos de datos intermedios y profesionales de la salud que desean aprovechar la IA para aplicaciones avanzadas de salud utilizando Google Colab.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

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

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Ciudad de México (en línea o presencial) está diseñada para profesionales y investigadores del sector de la salud que desean aprovechar ChatGPT para mejorar el cuidado de los pacientes, optimizar procesos y mejorar los resultados de atención médica.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de ChatGPT y sus aplicaciones en la salud.
• Utilizar ChatGPT para automatizar procesos e interacciones de atención médica.
• Proporcionar información médica precisa y apoyo a los pacientes mediante el uso de ChatGPT.
• Aplicar ChatGPT en la investigación y análisis médico.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Ciudad de México (en línea o presencial) está destinada a profesionales de la salud, analistas de datos y tomadores de decisiones políticas de nivel principiante a intermedio que desean entender y aplicar la inteligencia artificial generativa en el contexto de la atención médica.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Explicar los principios y aplicaciones de la inteligencia artificial generativa en la salud.
• Identificar oportunidades para mejorar la descubrimiento de medicamentos y la medicina personalizada con la IA generativa.
• Utilizar técnicas de IA generativa para imágenes médicas y diagnósticos.
• Evaluar las implicaciones éticas de la IA en entornos médicos.
• Desarrollar estrategias para integrar tecnologías de IA en sistemas de salud.

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

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a profesionales de la salud y equipos de TI intermedios que deseen implementar, personalizar y operacionalizar soluciones AI basadas en Ollama dentro de entornos clínicos y administrativos.

Al completar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• 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.

Este entrenamiento en vivo y guiado por un instructor en Ciudad de México (en línea o presencial) está dirigido a profesionales de la salud y desarrolladores de IA de nivel intermedio a avanzado que deseen implementar soluciones de salud impulsadas por IA.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Comprender el papel de los agentes de IA en la atención médica y el diagnóstico.
• Desarrollar modelos de IA para el análisis de imágenes médicas y el diagnóstico predictivo.
• Integrar la IA con registros electrónicos de salud (EHR) y flujos de trabajo clínicos.
• Garantizar el cumplimiento con las regulaciones de atención médica y prácticas éticas de IA.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Ciudad de México (en línea o presencial) está destinada a profesionales de la salud y científicos de datos de nivel intermedio que desean entender y aplicar tecnologías de inteligencia artificial en entornos sanitarios.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Identificar los principales desafíos del sector sanitario 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 en salud.
• Aplicar conceptos fundamentales de IA a escenarios sanitarios.
• Desarrollar modelos de aprendizaje automático para el análisis de datos médicos.

La IA agente es un enfoque donde los sistemas de IA planifican, razonan y toman acciones utilizando herramientas para lograr objetivos dentro de límites definidos.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a equipos intermedios de atención sanitaria y datos que deseen diseñar, evaluar y gobernar soluciones de IA agente para casos de uso clínicos y operativos.

Al final de este entrenamiento, los participantes podrán:

• Explicar los conceptos y las restricciones de la IA agente en contextos sanitarios.
• Diseñar flujos de trabajo seguros de agentes con planificación, memoria y uso de herramientas.
• Construir agentes mejorados por recuperación sobre documentos clínicos y bases de conocimiento.
• Evaluar, monitorear y gobernar el comportamiento del agente con barreras de seguridad y controles humanos en lazo cerrado.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión facilitada.
• Laboratorios guiados y recorridos de código en un entorno de arena.
• Ejercicios basados en escenarios sobre seguridad, evaluación y gobernanza.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para arreglarlo.

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

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.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Ciudad de México (en línea o presencial) está destinada a profesionales de la salud de nivel intermedio, ingenieros biomédicos y desarrolladores de IA que desean aprovechar la IA Edge para soluciones innovadoras en salud.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el papel y los beneficios de la IA Edge en la salud.
• Desarrollar e implementar modelos de IA en dispositivos edge para aplicaciones de salud.
• Implementar soluciones de IA Edge en dispositivos wearables y herramientas diagnósticas.
• Diseñar y desplegar sistemas de monitoreo de pacientes utilizando IA Edge.
• Abordar consideraciones éticas y regulatorias en aplicaciones de IA en salud.

LangGraph habilita flujos de trabajo multiactor y con estado, impulsados por LLMs, con un control preciso sobre las rutas de ejecución y la persistencia del estado. En el ámbito de la salud, estas capacidades son cruciales para cumplir con los requisitos normativos, garantizar la interoperabilidad y desarrollar sistemas de apoyo a la toma de decisiones que se alineen con los flujos de trabajo médicos.

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

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Diseñar flujos de trabajo específicos del sector sanitario con LangGraph, teniendo en cuenta la conformidad y la auditoría.
• Integrar aplicaciones LangGraph con ontologías médicas y estándares (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Aplicar las mejores prácticas para confiabilidad, trazabilidad y explicabilidad en entornos sensibles.
• Distribuir, supervisar y validar aplicaciones LangGraph en entornos de producción sanitaria.

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.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Ciudad de México (en línea o presencial) está destinada 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 del paciente.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de la ingeniería de prompts en salud.
• Utilizar prompts de IA para la documentación clínica y las interacciones con pacientes.
• Aprovechar la IA para la investigación médica y el análisis de literatura.
• Mejorar el descubrimiento de medicamentos y la toma de decisiones clínicas mediante prompts impulsados por IA.
• Garantizar el cumplimiento con los estándares regulatorios y éticos en la IA de la salud.

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

Este curso dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a practicantes intermedios que deseen implementar soluciones TinyML para aplicaciones de monitoreo y diagnóstico en el sector de la salud.

Después de completar este curso, los participantes podrán:

• Diseñar e implementar modelos TinyML para el procesamiento en tiempo real de datos de salud.
• Recopilar, preprocesar e interpretar datos de biosensores para obtener insights impulsados por IA.
• Optimizar modelos para dispositivos portátiles de bajo consumo y memoria limitada.
• Evaluar la relevancia clínica, fiabilidad y seguridad de las salidas generadas por TinyML.

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.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está destinada a profesionales de la salud de nivel intermedio que desean aplicar soluciones de IA y AR/VR para el entrenamiento médico, simulaciones quirúrgicas y rehabilitación.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender el papel de la IA en mejorar las experiencias AR/VR en salud.
• Utilizar AR/VR para simulaciones quirúrgicas y entrenamiento médico.
• Aplicar herramientas AR/VR en rehabilitación y terapia de pacientes.
• Explorar las preocupaciones éticas y de privacidad en herramientas médicas potenciadas por IA.