Aplicaciones de Ollama en la salud
Ollama es una plataforma ligera para ejecutar grandes modelos de lenguaje localmente.
Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor (online o presencial), está dirigida a profesionales de la salud de nivel intermedio y equipos de TI que deseen implementar, personalizar y operar soluciones de inteligencia artificial basadas en Ollama dentro de entornos clínicos y administrativos.
Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Instalar y configurar Ollama para un uso seguro en entornos de salud.
- Integrar LLMs locales en flujos de trabajo clínicos y procesos administrativos.
- Personalizar modelos para terminología y tareas específicas del sector salud.
- Aplicar buenas prácticas en materia de privacidad, seguridad y cumplimiento normativo.
Formato del curso
- Cátedra interactiva y discusión.
- Demostraciones prácticas y ejercicios guiados.
- Implementación práctica en un entorno de simulación sanitaria aislado.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar la misma.
Temario del curso
Introducción a Ollama en el ámbito de la salud
- Comprensión del despliegue de LLMs locales
- Por qué la salud se beneficia de los modelos en el dispositivo
- Características principales y limitaciones de Ollama
Instalación y configuración de Ollama
- Requisitos del sistema y configuración inicial
- Selección e instalación de modelos
- Configuración del entorno para aplicaciones sanitarias
Casos de uso específicos de la salud
- Apoyo en la documentación clínica
- Comunicación con pacientes y resumen de información
- Automatización de flujos de trabajo en hospitales y clínicas
Personalización y ajuste fino de modelos
- Ingeniería de prompts para escenarios de salud
- Ampliación de modelos con datos específicos del dominio
- Gestión del rendimiento y la calidad de la inferencia
Integración con sistemas de salud
- APIs y consideraciones de interoperabilidad
- Conexión con entornos EHR y HIS
- Automatización y scripting para operaciones diarias
Privacidad de datos, seguridad y cumplimiento normativo
- Ventajas de los modelos locales para la protección de datos
- Consideraciones normativas de HIPAA y regulaciones regionales
- Patrones de despliegue seguro
Pruebas, validación y garantía de calidad
- Evaluación de la precisión y confiabilidad del modelo
- Evaluación de la seguridad clínica y los riesgos
- Estrategias de mejora continua
Despliegue operativo y mantenimiento
- Monitoreo del rendimiento y el uso
- Actualización de modelos y dependencias
- Solución de problemas comunes
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los flujos de trabajo clínicos
- Experiencia en análisis de datos o sistemas de TI en salud
- Conocimiento de conceptos básicos de inteligencia artificial
Público objetivo
- Profesionales de la salud
- Personal de TI médica
- Analistas y administradores técnicos
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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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.
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- Comprender el rol de la IA en la mejora de las experiencias de RA/VR en el sector salud.
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- Utilizar la IA para modelado predictivo en datos de salud.
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- Explorar las consideraciones éticas en soluciones de IA basadas en el sector salud.
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- 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.
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Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Comprender el rol y los beneficios de la IA en el borde en el sector salud.
- Desarrollar e implementar modelos de IA en dispositivos de borde para aplicaciones de salud.
- Implementar soluciones de IA en el borde en dispositivos portátiles y herramientas diagnósticas.
- Diseñar e implementar sistemas de monitoreo de pacientes utilizando IA en el borde.
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- Integrar datos médicos estructurados y no estructurados para diagnósticos impulsados por IA.
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- 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.
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