Ingeniería de Prompt para el sector salud

Vertex AI ofrece herramientas avanzadas para realizar ajuste fino (fine-tuning) de modelos grandes y gestionar prompts, lo que permite a desarrolladores y equipos de datos optimizar la precisión del modelo, agilizar los flujos de trabajo iterativos y garantizar un rigor evaluativo mediante bibliotecas y servicios integrados.

Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen mejorar el rendimiento y la confiabilidad de sus aplicaciones de IA generativa utilizando ajuste supervisado, versionado de prompts y servicios de evaluación en Vertex AI.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Aplicar técnicas de ajuste supervisado a los modelos Gemini en Vertex AI.
• Implementar flujos de trabajo de gestión de prompts que incluyan versionado y pruebas.
• Aprovechar las bibliotecas de evaluación para realizar análisis comparativos y optimizar el rendimiento de la IA.
• Desplegar y monitorear modelos mejorados en entornos de producción.

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión.
• Laboratorios prácticos con herramientas de ajuste fino y gestión de prompts en Vertex AI.
• Estudios de caso sobre la optimización de modelos empresariales.

Opciones de personalización del curso

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

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 formación en vivo impartida por un instructor en México (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 capacitación en vivo impartida por un instructor en México (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.

Esta formación en vivo, impartida por instructores en México (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 con instructor en México (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.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en México (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 México (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.

Esta formación en vivo impartida por instructores en México (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 un instructor en México (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.

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 <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.

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.

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.