Aplicaciones de Ollama en el sector salud

La depuración y evaluación avanzada de modelos Ollama es un curso en profundidad centrado en el diagnóstico, las pruebas y la medición del comportamiento de los modelos cuando se ejecutan implementaciones locales o privadas de Ollama.

Esta formación dirigida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de IA de nivel avanzado, profesionales de MLOps y especialistas en QA que desean garantizar la confiabilidad, la fidelidad y la disposición operativa de los modelos basados en Ollama en entornos de producción.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Ejecutar una depuración sistemática de los modelos alojados en Ollama y reproducir modos de fallo de manera confiable.
• Diseñar y ejecutar pipelines de evaluación robustos con métricas cuantitativas y cualitativas.
• Implementar observabilidad (registros, trazas, métricas) para monitorear la salud del modelo y la deriva.
• Automatizar pruebas, validaciones y verificaciones de regresión integradas en pipelines CI/CD.

Formato del curso

• Conferencias interactivas y discusión.
• Laboratorios prácticos y ejercicios de depuración utilizando implementaciones de Ollama.
• Casos de estudio, sesiones de resolución de problemas en grupo y talleres de automatización.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para organizarla.

La IA agente es un enfoque en el que los sistemas de inteligencia artificial planifican, razonan y realizan acciones utilizando herramientas para alcanzar objetivos dentro de restricciones definidas.

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

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

• Explicar los conceptos y las restricciones de la IA agente en el contexto sanitario.
• Diseñar flujos de trabajo seguros para agentes con planificación, memoria y uso de herramientas.
• Construir agentes con recuperación aumentada (RAG) sobre documentos clínicos y bases de conocimientos.
• Evaluar, monitorizar y gobernar el comportamiento del agente con barreras de seguridad (guardrails) y controles de intervención humana.

Formato del curso

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

Opciones de personalización del curso

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

Esta formación en vivo con instructores en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la salud y desarrolladores de IA de nivel intermedio a avanzado que deseen implementar soluciones de salud impulsadas por IA.

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.

Esta formación práctica impartida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la atención sanitaria de nivel intermedio que desean aplicar soluciones de IA y RA/VR 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/VR en el ámbito sanitario.
• Utilizar la RA/VR para simulaciones quirúrgicas y formación médica.
• Aplicar herramientas de RA/VR en la rehabilitación y terapia de pacientes.
• Explorar las preocupaciones éticas y de privacidad en las herramientas médicas mejoradas con IA.

Esta formación en vivo dirigida por instructores en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos de nivel intermedio y profesionales de la salud que deseen aprovechar la IA para aplicaciones avanzadas en la atención sanitaria utilizando Google Colab.

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.
• Analizar imágenes médicas con técnicas impulsadas por IA.
• Explorar consideraciones éticas en las soluciones de atención sanitaria basadas en IA.

Esta formación presencial impartida por un instructor en Bolivia (modalidad online o in situ) está dirigida a profesionales sanitarios y científicos de datos con un nivel intermedio que deseen comprender y aplicar las tecnologías de IA en entornos de atención sanitaria.

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.
• Comprender la relación entre la IA y los modelos de negocio del sector sanitario.
• Aplicar conceptos fundamentales de IA a escenarios propios de la salud.
• Desarrollar modelos de aprendizaje automático para el análisis de datos médicos.

Esta formación práctica impartida por un instructor en Bolivia (presencial u online) está dirigida a profesionales e investigadores del sector salud que deseen aprovechar el potencial de ChatGPT para mejorar la atención al paciente, optimizar los flujos de trabajo y elevar los resultados en materia de salud.

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.

Esta capacitación en vivo con instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a profesionales del sector salud, ingenieros biomédicos y desarrolladores de IA con nivel intermedio, quienes desean aprovechar Edge AI para desarrollar soluciones innovadoras en el ámbito sanitario.

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.
• Implementar soluciones de Edge AI en dispositivos portátiles y herramientas de diagnóstico.
• 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.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de IA médica y científicos de datos de nivel intermedio a avanzado que deseen afinar modelos para el diagnóstico clínico, la predicción de enfermedades y la previsión de resultados del paciente utilizando datos médicos estructurados y no estructurados.

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.
• Implementar y supervisar modelos afinados en entornos sanitarios reales.

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

Esta formación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a profesionales del sector salud de nivel principiante e 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 agilizar tareas clínicas, administrativas e investigativas.
• Garantizar un uso ético, seguro y conforme a la normativa de la IA en el sector salud.
• Optimizar las indicaciones (prompts) para obtener resultados constantes y precisos.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y debates.
• Ejercicios prácticos y estudios de caso.
• Experimentación práctica con herramientas de IA.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.

Esta formación en vivo con instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la salud, analistas de datos y formuladores de políticas con un nivel desde principiante hasta intermedio, que desean 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 aplicaciones de la IA generativa en el ámbito de la salud.
• Identificar oportunidades para que la IA generativa mejore el descubrimiento de medicamentos y la medicina personalizada.
• Utilizar técnicas de IA generativa para imágenes médicas y diagnósticos.
• Evaluar las implicaciones éticas de la IA en entornos médicos.
• Desarrollar estrategias para integrar tecnologías de IA en los sistemas de salud.

LangGraph permite la creación de flujos de trabajo stateful (con estado) y multi-actor impulsados por LLMs, ofreciendo un control preciso sobre las rutas de ejecución y la persistencia del estado. En el sector salud, estas capacidades son fundamentales para garantizar el cumplimiento normativo, la interoperabilidad y la construcción de sistemas de apoyo a la decisión que se alineen con los flujos de trabajo médicos.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor (disponible en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, implementar y gestionar soluciones de salud basadas en LangGraph, abordando simultáneamente los desafíos regulatorios, éticos y operativos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

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

Formato del curso

• Conferencias interactivas y discusión.
• Ejercicios prácticos con estudios de caso del mundo real.
• Práctica de implementación en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

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

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la salud, investigadores médicos y desarrolladores de IA de nivel intermedio a avanzado que deseen aplicar la IA multimodal en diagnósticos médicos y aplicaciones de atención médica.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender el papel de la IA multimodal en la atención médica 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 reconocimiento de voz y procesamiento del lenguaje natural (PLN) para la transcripción médica y la interacción con pacientes.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial), está dirigida a profesionales del sector sanitario y desarrolladores de IA de nivel intermedio que desean aprovechar las técnicas de ingeniería de prompts para optimizar los flujos de trabajo médicos, la eficiencia de la investigación y los resultados de los pacientes.

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.
• Garantizar el cumplimiento de las normativas y estándares éticos en la inteligencia artificial aplicada a la salud.

TinyML es la integración del aprendizaje automático en dispositivos médicos y portátiles de bajo consumo energético 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 aplicaciones de monitoreo y diagnóstico en el ámbito de la salud.

Al completar esta formación, los participantes podrán:

• 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 modelos para dispositivos portátiles con limitaciones de energía y memoria.
• Evaluar la relevancia clínica, confiabilidad y seguridad de los resultados generados por TinyML.

Formato del curso

• Conferencias respaldadas por demostraciones en vivo y debates interactivos.
• Práctica manual 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 personalizada que se alinee con dispositivos de salud específicos o flujos de trabajo regulatorios, contáctenos para adaptar el programa.