Ingeniería de Prompts para el Sector Salud
La ingeniería de prompts impulsada por inteligencia artificial está transformando el sector salud y las ciencias de la vida, mejorando la documentación médica, la interacción con los pacientes y el descubrimiento de fármacos.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (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.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Numerosos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
Temario del curso
Introducción a la ingeniería de prompts en el sector salud
- Comprensión de la ingeniería de prompts impulsada por IA
- Aplicaciones de la IA en el sector salud y las ciencias de la vida
- Panorama general de herramientas de IA y APIs para aplicaciones médicas
IA para documentación médica y flujos de trabajo clínicos
- Generación de notas clínicas estructuradas con IA
- Optimización de prompts para la resumición del historial del paciente
- Uso de IA para transcripción y elaboración automática de informes médicos
Mejora de la interacción con pacientes mediante IA
- Desarrollo de chatbots con IA para el apoyo al paciente
- Automatización de respuestas para preguntas frecuentes de atención médica
- Personalización del compromiso con pacientes mediante prompts impulsados por IA
Investigación médica asistida por IA y revisión de literatura
- Extracción de ideas clave a partir de artículos médicos
- Automatización de búsquedas bibliográficas con prompts de IA
- Resumir y comparar resultados de investigaciones utilizando IA
Ingeniería de prompts para el descubrimiento y desarrollo de fármacos
- Uso de IA para analizar estructuras moleculares e interacciones farmacológicas
- Optimización de prompts para modelado predictivo en investigación de fármacos
- Mejora del análisis de datos de ensayos clínicos con IA
IA en el apoyo a la toma de decisiones clínicas
- Desarrollo de recomendaciones diagnósticas generadas por IA
- Uso de IA para planes de tratamiento personalizados
- Garantizar precisión y fiabilidad en la toma de decisiones asistida por IA
Consideraciones regulatorias y éticas en la IA aplicada al sector salud
- Asegurar el cumplimiento de HIPAA, GDPR y otras normativas
- Abordar el sesgo de la IA y los aspectos éticos en aplicaciones médicas
- Buenas prácticas para el uso responsable de la IA en el sector salud
Laboratorios prácticos y casos de estudio
- Construcción de chatbots médicos con potencia de IA
- Uso de prompts de IA para documentación clínica en tiempo real
- Aplicación de ideas derivadas de la IA para la investigación de fármacos
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión básica del sector salud o las ciencias de la vida
- Experiencia con análisis de datos o herramientas de IA
- Conocimiento sobre documentación médica y flujos de trabajo clínicos (recomendado)
Público objetivo
- Profesionales del sector salud
- Investigadores médicos
- Desarrolladores de IA en el ámbito de la salud
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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- Aplicar técnicas de ajuste fino supervisado a modelos Gemini en Vertex AI.
- Implementar flujos de trabajo de gestión de prompts que incluyan versionado y pruebas.
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Formato del curso
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Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctanos para coordinarlo.
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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.
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- Asegurar el cumplimiento de la normativa sanitaria y las prácticas de IA éticas.
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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.
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- Implementar modelos de IA para el sector salud utilizando Google Colab.
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21 HorasEsta 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.
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- 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.
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- Diseñar e implementar sistemas de monitoreo de pacientes utilizando IA en el borde.
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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.
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- Desplegar y monitorear modelos ajustados en entornos reales de atención médica.
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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.
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21 HorasEsta 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 en el sector salud: Orquestación de flujos de trabajo para entornos regulados
35 HorasLangGraph 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.
IA Multimodal para la Salud
21 HorasEsta 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.
Aplicaciones de Ollama en el sector salud
14 HorasOllama 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.
TinyML en la atención médica: IA en dispositivos portátiles
21 HorasTinyML 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.