TinyML en salud: IA en dispositivos portátiles

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 capacitación dirigida por un instructor en Argentina equipa a profesionales avanzados con las habilidades para diseñar, optimizar y desplegar pipelines completos de TinyML. Los participantes aprenderán a recolectar datos, entrenar modelos de bajo consumo y probar aplicaciones del mundo real mediante laboratorios prácticos.

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 con instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la salud, ingenieros biomédicos y desarrolladores de IA de nivel intermedio que deseen aprovechar la IA en el borde para soluciones innovadoras en el ámbito de la salud.

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.
• Abordar consideraciones éticas y regulatorias en aplicaciones de IA en el sector salud.

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.

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.

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.

Esta capacitación en vivo sobre Argentina ayuda a los profesionales de la salud y a los equipos de TI a desplegar Ollama para LLMs locales. Aprenda a integrar la IA en los flujos de trabajo clínicos, a personalizar modelos para tareas específicas y a garantizar estricta privacidad de datos y cumplimiento normativo dentro de entornos sanitarios seguros.

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.