Aplicaciones de Ollama en el sector salud
Ollama es una plataforma ligera para ejecutar modelos de lenguaje de gran escala localmente.
Esta capacitación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la salud y equipos de TI de nivel intermedio que deseen implementar, personalizar y operationalizar soluciones de IA basadas en Ollama dentro de entornos clínicos y administrativos.
Al completar esta capacitación, los participantes estarán en condiciones de:
- Instalar y configurar Ollama para su uso seguro en el sector salud.
- Integrar LLMs locales en los flujos de trabajo clínicos y en los procesos administrativos.
- Personalizar modelos para terminología y tareas específicas del área de salud.
- Aplicar las mejores prácticas en materia de privacidad, seguridad y cumplimiento normativo.
Formato del curso
- Clase expositiva 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 las gestiones necesarias.
Temario del curso
Introducción a Ollama en el sector salud
- Comprensión de la implementación de LLMs locales
- Por qué el sector salud se beneficia de los modelos on-device
- Características clave y limitaciones de Ollama
Instalación y configuración de Ollama
- Requisitos del sistema y configuración inicial
- Selección e instalación de modelos
- Configuración del entorno para aplicaciones de salud
Casos de uso específicos para el sector salud
- Soporte para la documentación clínica
- Comunicación con pacientes y resumen de información
- Automatización de flujos de trabajo en hospitales y clínicas
Personalización y ajuste fino de modelos
- Ingeniería de prompts para escenarios de salud
- Ampliación de modelos con datos específicos del dominio
- Gestión del rendimiento y la calidad de la inferencia
Integración con sistemas de salud
- Consideraciones sobre APIs e interoperabilidad
- Conexión con entornos de EHR (Historia Clínica Electrónica) e HIS (Sistema de Información Hospitalaria)
- Automatización y scripts para las operaciones diarias
Privacidad de datos, seguridad y cumplimiento
- Ventajas de los modelos locales para la protección de datos
- Consideraciones sobre HIPAA y normativas regionales
- Patrones de implementación seguros
Pruebas, validación y garantía de calidad
- Evaluación de la precisión y fiabilidad del modelo
- Evaluación de la seguridad clínica y los riesgos
- Estrategias de mejora continua
Implementación operativa 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 IA
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 salud y el diagnóstico.
- Desarrollar modelos de IA para el análisis de imágenes médicas y diagnósticos predictivos.
- Integrar la IA con historiales médicos electrónicos (EHR) y flujos de trabajo clínicos.
- Asegurar el cumplimiento de las normativas sanitarias y las prácticas éticas de IA.
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- Comprender el papel de la IA en la mejora de las experiencias de RA/VR en el ámbito sanitario.
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Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Implementar modelos de IA para la atención sanitaria usando Google Colab.
- Utilizar la IA para el modelado predictivo en datos de atención sanitaria.
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Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:
- Identificar los principales desafíos sanitarios que la IA puede abordar.
- Analizar el impacto de la IA en la atención al paciente, la seguridad y la investigación médica.
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Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los fundamentos de ChatGPT y sus aplicaciones en el sector sanitario.
- Utilizar ChatGPT para automatizar procesos e interacciones en el ámbito de la salud.
- Facilitar información médica precisa y brindar apoyo a los pacientes mediante el uso de ChatGPT.
- Aplicar ChatGPT en investigación y análisis médico.
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Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender el papel y los beneficios de Edge AI en la atención médica.
- Desarrollar e implementar modelos de IA en dispositivos perimetrales para aplicaciones sanitarias.
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- Diseñar e implementar sistemas de monitoreo de pacientes mediante Edge AI.
- Abordar consideraciones éticas y regulatorias en las aplicaciones de IA en el sector salud.
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Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Afianar modelos de IA en conjuntos de datos sanitarios, incluidos historiales médicos electrónicos (EMR), imágenes y datos de series temporales.
- Aplicar el aprendizaje por transferencia, la adaptación de dominio y la compresión de modelos en contextos médicos.
- Abordar la privacidad, el sesgo y el cumplimiento normativo en el desarrollo de modelos.
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Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Explicar los principios y aplicaciones de la IA generativa en el ámbito de la salud.
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- Comprender el papel de la IA multimodal en la atención médica moderna.
- Integrar datos médicos estructurados y no estructurados para diagnósticos impulsados por IA.
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Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los fundamentos de la ingeniería de prompts en el sector sanitario.
- Utilizar prompts de IA para la documentación clínica y la interacción con los pacientes.
- Aprovechar la IA para la investigación médica y la revisión de la literatura.
- Mejorar el descubrimiento de fármacos y la toma de decisiones clínicas mediante prompts impulsados por IA.
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