IA en el Borde para la Salud

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor en Argentina (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de telecomunicaciones de nivel intermedio, ingenieros de IA y especialistas en IoT que deseen explorar cómo las redes 5G aceleran las aplicaciones de IA en el borde.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de la tecnología 5G y su impacto en la IA en el borde.
• Implementar modelos de IA optimizados para aplicaciones de baja latencia en entornos 5G.
• Implementar sistemas de toma de decisiones en tiempo real utilizando IA en el borde y conectividad 5G.
• Optimizar cargas de trabajo de IA para un rendimiento eficiente en dispositivos perimetrales.

La IA agéntica es un enfoque en el cual los sistemas de IA planifican, razonan y realizan acciones utilizando 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 agéntica para casos clínicos y operativos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Explicar los conceptos y limitaciones de la IA agéntica en contextos sanitarios.
• Diseñar flujos de trabajo seguros con planificación, memoria y uso de herramientas.
• Crear agentes aumentados por recuperación sobre documentos clínicos y bases de conocimiento.
• Evaluar, supervisar y gobernar el comportamiento del agente mediante barreras de seguridad y controles con intervención humana.

Formato del Curso

• Clase interactiva y discusión guiada.
• Laboratorios dirigidos y recorridos por el código en un entorno de pruebas.
• 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 y dirigida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está orientada a profesionales sanitarios y desarrolladores de IA con niveles intermedios a avanzados que deseen implementar soluciones de atención sanitaria impulsadas por IA.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el papel de los agentes de IA en la atención sanitaria y los diagnósticos.
• Desarrollar modelos de IA para el análisis de imágenes médicas y diagnósticos predictivos.
• Integrar la IA con las historias clínicas electrónicas (HCE) y los flujos de trabajo clínicos.
• Asegurar el cumplimiento de la normativa sanitaria y las prácticas de IA éticas.

Esta capacitación en vivo con instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la salud de nivel intermedio que deseen 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 rol de la IA en la mejora de las experiencias de RA/VR en el sector salud.
• Utilizar RA/VR para simulaciones quirúrgicas y formación médica.
• Aplicar herramientas de RA/VR en la rehabilitación y terapia de pacientes.
• Explorar los aspectos éticos y de privacidad en las herramientas médicas mejoradas con IA.

Esta formación presencial impartida por instructores en Argentina (en línea o in situ) está dirigida a científicos de datos de nivel intermedio y profesionales de la salud que deseen aprovechar la IA para aplicaciones avanzadas en el sector sanitario mediante Google Colab.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

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

Esta formación presencial impartida por un instructor en Argentina (en línea o in situ) está dirigida a profesionales de la salud y científicos de datos con 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 asistencia a los pacientes, 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 del ámbito sanitario.
• Desarrollar modelos de aprendizaje automático (machine learning) para el análisis de datos médicos.

Esta formación presencial en vivo en Argentina (en línea o in situ) está dirigida a profesionales e investigadores del sector sanitario 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 ámbito sanitario.
• Utilizar ChatGPT para automatizar procesos e interacciones en el sector salud.
• Proporcionar información médica precisa y apoyo a los pacientes mediante ChatGPT.
• Aplicar ChatGPT en la investigación y análisis médico.

Esta capacitación en vivo, impartida por instructores en Argentina (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores y científicos de datos de nivel intermedio a avanzado en IA médica que deseen ajustar modelos para el diagnóstico clínico, la predicción de enfermedades y la anticipación de resultados en pacientes, utilizando datos médicos estructurados y no estructurados.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Realizar ajuste fino de modelos de IA en conjuntos de datos de salud, incluidos historiales médicos electrónicos (HME), imágenes y datos de series temporales.
• Aplicar aprendizaje por transferencia, adaptación al dominio y compresión de modelos en contextos médicos.
• Abordar la privacidad, los sesgos y el cumplimiento normativo durante el desarrollo de modelos.
• Desplegar y monitorear modelos ajustados en entornos reales de atención médica.

La IA generativa es una tecnología que crea nuevos contenidos, como texto, imágenes y recomendaciones, a partir de indicaciones (prompts) y datos.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales del sector salud con conocimientos desde nivel principiante hasta 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 podrán:

• 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 el uso ético, seguro y conforme a la normativa de la IA en el sector salud.
• Optimizar las indicaciones (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 capacitación personalizada para este curso, comuníquese con nosotros para coordinar.

Esta formación en vivo con instrucción en Argentina (online o presencial) está dirigida a profesionales de la salud, analistas de datos y responsables políticos de nivel principiante e intermedio que deseen 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 el sector salud.
• Identificar oportunidades para que la IA generativa mejore el descubrimiento de fármacos y la medicina personalizada.
• Utilizar técnicas de IA generativa para la imagen médica y los diagnósticos.
• EVALUAR las implicaciones éticas de la IA en entornos médicos.
• Desarrollar estrategias para integrar tecnologías de IA en los sistemas de salud.

LangGraph permite la creación de flujos de trabajo con estado y múltiples actores, potenciados por modelos de lenguaje grandes (LLM), con un control preciso sobre las rutas de ejecución y la persistencia del estado. En el sector 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 (online o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, implementar y gestionar soluciones de salud basadas en LangGraph, abordando simultáneamente los desafíos regulatorios, éticos y operativos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

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

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión.
• 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 organizarlo.

Esta capacitación en vivo con instructor en Argentina (online 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 de atención sanitaria.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender el papel de la IA multimodal en la salud 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) para la transcripción médica y la interacción con pacientes.

Ollama es una plataforma ligera para ejecutar modelos de lenguaje grandes (LLM) de forma local.

Esta formación en vivo, con instructores (en línea o presencial), está orientada a profesionales del sector salud y equipos de TI de nivel intermedio que deseen implementar, personalizar y poner en producción soluciones de IA basadas en Ollama dentro de entornos clínicos y administrativos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Instalar y configurar Ollama para un uso seguro en contextos de atención sanitaria.
• Integrar LLMs locales en flujos de trabajo clínicos y procesos administrativos.
• Personalizar modelos para terminología y tareas específicas del sector salud.
• Aplicar mejores prácticas en materia de privacidad, seguridad y cumplimiento normativo.

Formato del curso

• Clase interactiva con debate.
• Demostraciones prácticas y ejercicios guiados.
• Implementación práctica en un entorno simulado de atención sanitaria aislado.

Opciones de personalización del curso

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

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está orientada a profesionales del sector salud y desarrolladores de IA de nivel intermedio 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 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 fármacos y la toma de decisiones clínicas mediante prompts impulsados por IA.
• Garantizar el cumplimiento de las normas regulatorias y éticas en la IA aplicada al sector salud.

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

Esta capacitación en vivo, guiada por instructores (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean implementar soluciones de TinyML para aplicaciones de monitoreo y diagnóstico en el ámbito de la salud.

Tras completar esta capacitación, los participantes podrán:

• Diseñar e implementar modelos de TinyML para el procesamiento de datos de salud en tiempo real.
• Recolectar, preprocesar e interpretar datos de biosensores para obtener información impulsada por IA.
• Optimizar modelos para dispositivos portátiles con restricciones de energía y memoria.
• Evaluar la relevancia clínica, la confiabilidad y la seguridad de los resultados generados por TinyML.

Formato del curso

• Clases teóricas respaldadas por demostraciones en vivo y discusión interactiva.
• Práctica con datos de dispositivos portátiles y frameworks de TinyML.
• Ejercicios de implementación en un entorno de laboratorio guiado.

Opciones de personalización del curso

• Para capacitaciones a medida que se alineen con dispositivos médicos específicos o flujos regulatorios, contáctenos para personalizar el programa.