Curso de Fine-Tuning IA para la Salud: Diagnóstico Médico y Predictive Analytics
El ajuste fino es un proceso crucial para adaptar modelos de IA pre-entrenados a tareas diagnósticas y predictivas específicas del sector salud.
Este entrenamiento guiado por instructores (en línea u onsite) está destinado a desarrolladores de AI médicos y científicos de datos de nivel intermedio a avanzado que desean ajustar modelos para diagnóstico clínico, predicción de enfermedades y pronóstico de resultados en pacientes utilizando datos médicos estructurados e inestructurados.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:
- Ajustar modelos de IA en conjuntos de datos del sector salud que incluyen EMRs, imágenes y datos de series temporales.
- Aplicar el aprendizaje por transferencia, adaptación al dominio y compresión de modelos en contextos médicos.
- Abordar privacidad, sesgo y cumplimiento regulatorio en el desarrollo del modelo.
- Implementar y monitorear modelos ajustados en entornos reales de salud.
Formato del Curso
- Charla interactiva y discusión.
- Muchas prácticas y ejercicios.
- 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 programarlo.
Programa del Curso
Introducción a la Inteligencia Artificial en la Salud
- Aplicaciones de IA en el soporte para decisiones clínicas y diagnóstico
- Visión general de las modalidades de datos de salud: estructurados, texto, imágenes, sensores
- Desafíos únicos en el desarrollo de IA médica
Preparación de Datos de Salud y Management
- Trabajar con registros electrónicos médicos (EMRs), resultados de laboratorio y datos HL7/FHIR
- Preprocesamiento de imágenes médicas (DICOM, TC, RMN, rayos X)
- Manejo de datos en series temporales desde wearables o monitores de UCIs
Técnicas para Modelos de Salud Fine-Tuning
- Aprendizaje por transferencia y adaptación específica al dominio
- Ajuste específico de modelos para tareas de clasificación y regresión
- Fine-tuning con recursos limitados y datos anotados escasos
Predicción de Enfermedades y Resultados Forecasting
- Puntuación de riesgo y sistemas de alerta temprana
- Análisis predictivo para readmisiones y respuesta al tratamiento
- Integración de modelos multimodales
Ética, Privacidad y Consideraciones Regulatorias
- 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 del Modelo en Entornos Clínicos
- Métricas de rendimiento (AUC, sensibilidad, especificidad, F1)
- Técnicas de validación para conjuntos de datos desequilibrados y de alto riesgo
- Canales de prueba simulada vs. real-world testing pipelines
Implementación y Monitoreo en Entornos de Salud
- Integración del modelo en sistemas de TI hospitalarios
- CI/CD en entornos médicos regulados
- Detección de deriva y aprendizaje continuo post implementación
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 imagen o notas clínicas
- Conocimientos de Python y marcos de ML (por ejemplo, TensorFlow, PyTorch)
Audiencia
- Desarrolladores de IA médica
- Científicos de datos de salud
- Profesionales que construyen modelos diagnósticos o predictivos en la salud
Los cursos de formación abiertos requieren más de 5 participantes.
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- Explicar los conceptos y restricciones de Agentic AI en contextos de salud.
- Diseñar flujos de trabajo seguros con agentes que incluyan planificación, memoria y uso de herramientas.
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Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión facilitada.
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Opciones de Personalización del Curso
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- Desarrollar e implementar modelos de IA en dispositivos edge para aplicaciones de salud.
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- Comprender los principios del ajuste fino y sus aplicaciones.
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- Ajuste los modelos previamente entrenados, como GPT, BERT y T5, para aplicaciones específicas de NLP.
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- Evalúe e implemente modelos ajustados en escenarios del mundo real.
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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.
Inteligencia Artificial Generativa en la Salud: Transformando la Medicina y el Cuidado de Pacientes
21 HorasEsta formación en vivo dirigida por un instructor en 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.
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- 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.
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35 HorasLangGraph 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.
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- Implementar procesamiento de voz y lenguaje natural (NLP) para transcripción médica e interacción con pacientes.
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- Comprender los fundamentos de la ingeniería de prompts en salud.
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- 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.