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Duración 14 horas
Temario del curso
Fundamentos de la IA Agéntica para la Salud
- Aplicaciones de LLMs agénticos vs. solo herramientas
- Límites de autonomía, políticas y supervisión humana
- Panorama de datos de salud y restricciones (EHR, FHIR, PHI)
Diseño de Flujos de Trabajo de Agentes
- Planificación, memoria, uso de herramientas y bucles de reflexión
- Ingeniería de prompts, funciones/herramientas y selección de acciones
- Gestión de estado y patrones de orquestación
Agentes Aumentados por Recuperación
- Ingesta y segmentación (chunking) de documentos médicos
- Embeddings, almacenes vectoriales y evaluación de relevancia
- Anclaje de respuestas y estrategias de citación
Integraciones e Interoperabilidad en Salud
- Conceptos básicos de FHIR/SMART para la conectividad de agentes
- Manejo de datos clínicos estructurados y no estructurados
- Eventos, APIs y registros de auditoría
Seguridad, Riesgo y Gobernanza
- Salvaguardas (guardrails), pruebas de penetración (red-teaming) y diseño de seguridad
- Manejo de PHI, desidentificación y controles de acceso
- Revisión con intervención humana y rutas de escalado
Evaluación y Monitoreo
- Evaluaciones fuera de línea, conjuntos dorados y definición de KPIs
- Detección de alucinaciones y comprobaciones de factualidad
- Observabilidad, registro de eventos y gestión de costos/latencia
Patrones de Despliegue y Laboratorio Práctico
- Elecciones de modelos basados en API vs. locales (on-prem)
- Construcción de un agente aumentado por recuperación con LangChain, FastAPI y ChromaDB
- Respuesta simulada a incidentes y procedimientos de reversión (rollback)
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de la programación básica en Python
- Experiencia con análisis de datos o flujos de trabajo de ML
- Familiaridad con conceptos de datos de salud (p. ej., EHR, FHIR)
Audiencia
- Científicos de datos y ingenieros de ML en salud
- Equipos de informática clínica y productos de salud digital
- Líderes de TI y gerentes de innovación en el sector salud