IA multimodal para la atención sanitaria

La IA agéntica es un enfoque en el que los sistemas de inteligencia artificial planifican, razonan y realizan acciones utilizando herramientas para lograr objetivos dentro de límites definidos.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a equipos de salud y datos de nivel intermedio que desean diseñar, evaluar y gobernar soluciones de IA agéntica para casos de uso clínicos y operativos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Explicar los conceptos y las limitaciones de la IA agéntica en contextos de atención médica.
• Diseñar flujos de trabajo de agentes seguros mediante planificación, memoria y uso de herramientas.
• Construir agentes con recuperación aumentada sobre documentos clínicos y bases de conocimientos.
• Evaluar, supervisar y gobernar el comportamiento de los agentes con barreras de seguridad y controles de intervención humana.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión facilitada.
• Laboratorios guiados y recorridos por el código en un entorno de prueba (sandbox).
• Ejercicios basados en escenarios sobre seguridad, evaluación y gobernanza.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la salud y desarrolladores de IA de nivel intermedio a avanzado que deseen implementar soluciones sanitarias impulsadas por 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 diagnósticos predictivos.
• Integrar la IA con las historias clínicas electrónicas (HCE) y los flujos de trabajo clínicos.
• Garantizar el cumplimiento de las normativas sanitarias y las prácticas éticas de IA.

Esta formación en vivo y dirigida por un instructor en Venezuela (en línea o en el lugar) está dirigida a profesionales del sector salud de nivel intermedio que deseen aplicar soluciones de IA y RA/RA para la formación médica, simulaciones quirúrgicas y rehabilitación.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el papel de la IA en la mejora de las experiencias de RA/RA en el sector salud.
• Utilizar RA/RA para simulaciones quirúrgicas y formación médica.
• Aplicar herramientas de RA/RA 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 Venezuela (en línea o presencial), está dirigida a científicos de datos con nivel intermedio y profesionales del sector de la salud que desean aprovechar la inteligencia artificial para aplicaciones avanzadas en el cuidado de la salud mediante Google Colab.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Implementar modelos de inteligencia artificial para la atención médica utilizando Google Colab.
• Utilizar IA para modelado predictivo en datos de salud.
• Analizar imágenes médicas mediante técnicas basadas en inteligencia artificial.
• Explorar consideraciones éticas en soluciones de atención médica basadas en IA.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, se realiza en Venezuela (en línea o presencial) y está dirigida a profesionales del sector sanitario con nivel intermedio y científicos de datos 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 del sector sanitario que la IA puede abordar.
• Analizar el impacto de la IA en la atención al paciente, la seguridad y la investigación médica.
• Comprender la relación entre la IA y los modelos de negocio del sector salud.
• Aplicar conceptos fundamentales de IA a escenarios de la atención médica.
• Desarrollar modelos de aprendizaje automático para el análisis de datos médicos.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a profesionales e investigadores del sector sanitario que desean aprovechar ChatGPT para mejorar la atención al paciente, agilizar los flujos de trabajo y optimizar los resultados sanitarios.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de ChatGPT y sus aplicaciones en el sector de la salud.
• Utilizar ChatGPT para automatizar procesos e interacciones en el ámbito sanitario.
• Proporcionar información médica precisa y apoyo a los pacientes mediante el uso de ChatGPT.
• Aplicar ChatGPT en investigaciones y análisis médicos.

Esta formación en vivo con instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de IA avanzados, ingenieros de aprendizaje automático e investigadores que deseen construir modelos de IA multimodales personalizados utilizando frameworks de código abierto.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos del aprendizaje multimodal y la fusión de datos.
• Implementar modelos multimodales utilizando DeepSeek, OpenAI, Hugging Face y PyTorch.
• Optimizar y ajustar finamente los modelos para la integración de texto, imagen y audio.
• Desplegar modelos de IA multimodales en aplicaciones del mundo real.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la salud, ingenieros biomédicos y desarrolladores de IA de nivel intermedio que deseen aprovechar la tecnología Edge AI para innovar en soluciones de salud.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender el papel y los beneficios del Edge AI en el sector salud.
• Desarrollar e implementar modelos de IA en dispositivos periféricos (edge) para aplicaciones de salud.
• Implementar soluciones de Edge AI en dispositivos portátiles y herramientas de diagnóstico.
• 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 dirigida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está destinada a desarrolladores y científicos de datos de IA médica de nivel intermedio a avanzado que deseen ajustar modelos para el diagnóstico clínico, la predicción de enfermedades y la previsión de resultados de pacientes utilizando datos médicos estructurados y no estructurados.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Ajustar modelos de IA en conjuntos de datos de atención médica que incluyen Historias Clínicas Electrónicas (EMR), imágenes y datos de series temporales.
• Aplicar aprendizaje por transferencia, adaptación al dominio y compresión de modelos en contextos médicos.
• Abordar la privacidad, el sesgo y el cumplimiento normativo en el desarrollo de modelos.
• Desplegar y monitorear modelos ajustados finamente en entornos reales de atención médica.

La IA generativa es una tecnología que crea nuevo contenido, como textos, imágenes y recomendaciones, a partir de indicaciones (prompts) y datos.

Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales del sector salud de nivel principiante a 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 formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de la IA generativa y la ingeniería de prompts.
• Aplicar herramientas de IA para optimizar tareas clínicas, administrativas e investigativas.
• Garantizar el uso ético, seguro y conforme a normativas de la IA en el sector salud.
• Optimizar las indicaciones para obtener resultados consistentes y precisos.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión grupal.
• Ejercicios prácticos y análisis de casos.
• Experimentación práctica con herramientas de IA.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la salud, analistas de datos y tomadores de decisiones con conocimientos desde nivel principiante hasta intermedio, quienes desean comprender y aplicar la IA generativa en el contexto de la atención médica.

Al concluir esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Explicar los principios y 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 imagenología médica y el diagnóstico.
• Evaluar las implicaciones éticas del uso de la IA en entornos médicos.
• Desarrollar estrategias para integrar tecnologías de IA en los sistemas de atención sanitaria.

LangGraph permite la creación 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 salud, estas capacidades son cruciales para garantizar el cumplimiento normativo, la interoperabilidad y el desarrollo de sistemas de apoyo a la decisión que se alineen con los procesos médicos.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (disponible en línea o en sus instalaciones) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, implementar y gestionar soluciones basadas en LangGraph para el sector salud, abordando al mismo tiempo los desafíos regulatorios, éticos y operativos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

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

Formato del curso

• Ponencias interactivas y debates.
• Ejercicios prácticos con estudios de 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, contáctenos para coordinarlo.

Ollama es una plataforma ligera para ejecutar modelos de lenguaje grande localmente.

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

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar Ollama para un uso seguro en entornos del sector salud.
• Integrar modelos de lenguaje grandes locales en flujos de trabajo clínicos y procesos administrativos.
• Personalizar los modelos para adaptarlos a terminología y tareas específicas del sector salud.
• Aplicar las mejores prácticas en materia de privacidad, seguridad y cumplimiento normativo.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y debate.
• Demostraciones prácticas y ejercicios guiados.
• Implementación práctica en un entorno simulado de sandbox específico para el sector salud.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para concertar los detalles.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a profesionales del sector salud y desarrolladores de IA de nivel intermedio que deseen aprovechar las técnicas de ingeniería de indicaciones para mejorar los flujos de trabajo médicos, la eficiencia de la investigación y los resultados de los pacientes.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de la ingeniería de indicaciones en el sector salud.
• Utilizar indicaciones de IA para la documentación clínica y la interacción con pacientes.
• Aprovechar la IA para la investigación médica y la revisión bibliográfica.
• Mejorar el descubrimiento de fármacos y la toma de decisiones clínicas mediante indicaciones impulsadas por IA.
• Garantizar el cumplimiento de las normativas y estándares éticos en la IA para el sector salud.

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

Esta formación impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean implementar soluciones de TinyML para monitoreo de salud y aplicaciones de diagnóstico.

Al completar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar e implementar modelos de 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 los modelos para dispositivos portátiles con bajo consumo energético y memoria limitada.
• Evaluar la relevancia clínica, fiabilidad y seguridad de los resultados basados en TinyML.

Formato del Curso

• Conferencias apoyadas por demostraciones en vivo y discusión interactiva.
• Práctica práctica con datos de dispositivos portátiles y marcos de trabajo de 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 regulatorios, por favor contáctenos para personalizar el programa.