Cursos de AI for Healthcare en Cuautitlàn Izcalli

Esta formación en vivo impartida por instructores en Cuautitlàn Izcalli (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de IA médica y científicos de datos de nivel intermedio a avanzado que deseen realizar ajustes finos en modelos para el diagnóstico clínico, la predicción de enfermedades y la previsión de resultados en pacientes, utilizando datos médicos estructurados y no estructurados.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Realizar ajustes finos a modelos de IA con conjuntos de datos de atención médica que incluyen Historias Clínicas Electrónicas (HCE), imágenes y datos de series temporales.
• Aplicar el aprendizaje por transferencia, la adaptación al dominio y la compresión de modelos en contextos médicos.
• Abordar cuestiones de privacidad, sesgo y cumplimiento normativo en el desarrollo de modelos.
• Desplegar 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 formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la salud con nivel principiante a intermedio que deseen utilizar IA generativa e ingeniería de prompts para mejorar la eficiencia, precisión y comunicación en contextos médicos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

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

Formato del Curso

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

Opciones de Personalización del Curso

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

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

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

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

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Cuautitlàn Izcalli (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la salud e investigadores que deseen aprovechar ChatGPT para mejorar la atención al paciente, optimizar los flujos de trabajo y elevar los resultados en el sector sanitario.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de ChatGPT y sus aplicaciones en el sector sanitario.
• Utilizar ChatGPT para automatizar procesos e interacciones en el ámbito de la salud.
• Facilitar información médica precisa y ofrecer apoyo a los pacientes mediante ChatGPT.
• Aplicar ChatGPT en investigación y análisis médicos.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Cuautitlàn Izcalli (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la salud, analistas de datos y encargados de formular políticas con conocimientos desde nivel básico hasta intermedio que deseen comprender y aplicar la IA generativa en el contexto de la atención médica.

Al finalizar esta formación, 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 mejore el descubrimiento de fármacos y la medicina personalizada.
• Utilizar técnicas de IA generativa en imágenes médicas y diagnósticos.
• Evaluar las implicaciones éticas del uso de la inteligencia artificial en entornos médicos.
• Desarrollar estrategias para integrar tecnologías de IA en los sistemas de atención médica.

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 del sector salud y equipos de TI de nivel intermedio que deseen implementar, personalizar y poner en operación soluciones de IA basadas en Ollama dentro de entornos clínicos y administrativos.

Al completar esta capacitación, los participantes podrán:

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

Formato del curso

• Clase interactiva con debate.
• Demostraciones prácticas y ejercicios guiados.
• Implementación práctica en un entorno de simulación de salud aislado (sandbox).

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, comuníquese con nosotros para coordinarla.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Cuautitlàn Izcalli (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la salud y desarrolladores de IA de nivel intermedio a avanzado que deseen implementar soluciones de atención sanitaria basadas en inteligencia artificial.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

Esta formación en vivo con instructor en Cuautitlàn Izcalli (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la salud y científicos de datos con un nivel intermedio, que desean comprender y aplicar tecnologías de IA en entornos de atención médica.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Identificar los principales desafíos de la atención médica que la IA puede abordar.
• Analizar el impacto de la IA en el cuidado del paciente, la seguridad y la investigación médica.
• Comprender la relación entre la IA y los modelos de negocio en el sector salud.
• Aplicar conceptos fundamentales de IA a escenarios de atención médica.
• Desarrollar modelos de aprendizaje automático para el análisis de datos médicos.

La IA autónoma es un enfoque en el que los sistemas de IA planifican, razonan y realizan acciones con herramientas para alcanzar objetivos dentro de restricciones definidas.

Esta capacitación en vivo 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 autónoma para casos clínicos y operativos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Explicar conceptos de IA autónoma y restricciones en contextos de salud.
• Diseñar flujos de trabajo seguros de agentes con planificación, memoria y uso de herramientas.
• Construir agentes aumentados con recuperación sobre documentos clínicos y bases de conocimiento.
• Evaluar, monitorear y gobernar el comportamiento del agente con barreras de seguridad (guardrails) y controles de intervención humana.

Formato del curso

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

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.

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

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el papel de la IA multimodal en la atención médica moderna.
• 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 del habla y lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés) para la transcripción médica y la interacción con los pacientes.

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

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender el papel y los beneficios de Edge AI en la atención médica.
• Desarrollar e implementar modelos de IA en dispositivos periféricos 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 consideraciones éticas y regulatorias en las aplicaciones de IA para la salud.

LangGraph permite el diseño 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 de la salud, estas capacidades son fundamentales para garantizar el cumplimiento normativo, la interoperabilidad y el desarrollo de sistemas de apoyo a la decisión que se alineen con los flujos de trabajo médicos.

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

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar flujos de trabajo de LangGraph específicos para el sector salud, pensando en el cumplimiento normativo y la auditabilidad.
• Integrar aplicaciones de LangGraph con ontologías y estándares médicos (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Aplicar las mejores prácticas para garantizar fiabilidad, trazabilidad y explicabilidad en entornos sensibles.
• Desplegar, monitorizar y validar aplicaciones de LangGraph en entornos de producción del sector salud.

Formato del curso

• Ponencias interactivas y sesiones de discusión.
• Ejercicios prácticos con casos reales.
• Práctica de implementación en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarla.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Cuautitlàn Izcalli (en línea o presencial) está dirigida a profesionales del sector salud de nivel intermedio y desarrolladores de IA que deseen 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 serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de la ingeniería de prompts en el sector salud.
• Utilizar prompts de IA para la documentación clínica y la interacción con los pacientes.
• Aprovechar la IA para la investigación médica y la revisión bibliográfica.
• Mejorar el descubrimiento de fármacos y la toma de decisiones clínicas mediante prompts impulsados por IA.
• Garantizar el cumplimiento de las normativas y estándares éticos en la aplicación de IA en el sector salud.

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

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

Tras completar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar e implementar modelos 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 bajo consumo energético y memoria limitada.
• Evaluar la relevancia clínica, fiabilidad y seguridad de los resultados generados por TinyML.

Formato del curso

• Clases teóricas acompañadas de demostraciones en vivo y discusiones interactivas.
• Práctica directa con datos de dispositivos portátiles y marcos de trabajo TinyML.
• Ejercicios de implementación en un entorno de laboratorio guiado.

Opciones de personalización del curso

• Para una formación adaptada que se alinee con dispositivos médicos específicos o flujos de trabajo regulatorios, póngase en contacto con nosotros para personalizar el programa.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Cuautitlàn Izcalli (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la salud de nivel intermedio que desean aplicar soluciones de IA y RA/VR para la formación médica, simulaciones quirúrgicas y rehabilitación.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

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