Aplicaciones de Ollama en el sector salud
Ollama es una plataforma ligera para ejecutar modelos de lenguaje de gran escala (LLM) localmente.
Esta capacitación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la salud y equipos de TI de nivel intermedio que deseen implementar, personalizar y operar soluciones de IA basadas en Ollama dentro de entornos clínicos y administrativos.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Instalar y configurar Ollama para su uso seguro en entornos de salud.
- Integrar LLM locales en flujos de trabajo clínicos y procesos administrativos.
- Personalizar modelos para terminología y tareas específicas del sector salud.
- Aplicar mejores prácticas en privacidad, seguridad y cumplimiento normativo.
Formato del curso
- Charla interactiva y discusión.
- Demostraciones prácticas y ejercicios guiados.
- Implementación práctica en un entorno de simulación de salud aislado (sandbox).
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para hacer la coordinación.
Temario del curso
Introducción a Ollama en el sector salud
- Comprensión del despliegue local de LLM
- Por qué el sector salud se beneficia de los modelos en el dispositivo
- Funcionalidades clave y limitaciones de Ollama
Instalación y configuración de Ollama
- Requisitos del sistema e instalación
- Selección de modelos y flujo de trabajo de instalación
- Configuración del entorno para aplicaciones de salud
Casos de uso específicos de la salud
- Apoyo en la documentación clínica
- Comunicación con pacientes y síntesis de información
- Automatización de flujos de trabajo en hospitales y clínicas
Personalización y ajuste fino de modelos
- Ingeniería de prompts para escenarios de salud
- Extensión de modelos con datos específicos del dominio
- Gestión del rendimiento y la calidad de inferencia
Integración con sistemas de salud
- Consideraciones sobre APIs e interoperabilidad
- Conexión a entornos de Historia Clínica Electrónica (HCE) y Sistemas de Información Hospitalaria (SIH)
- Automatización y scripting para operaciones diarias
Privacidad de datos, seguridad y cumplimiento
- Ventajas de los modelos locales para la protección de datos
- HIPAA y consideraciones regulatorias 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
- Resolución de problemas comunes
Resumen y siguientes 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 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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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- Comprender el papel de la IA multimodal en la atención sanitaria moderna.
- Integrar datos médicos estructurados y no estructurados para diagnósticos basados en IA.
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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.
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