TinyML en el sector de la salud: IA en dispositivos portátiles

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.

TinyML es la práctica de desplegar modelos optimizados de aprendizaje automático en dispositivos de borde con recursos limitados.

Esta formación dirigida por instructores (en línea o presencial) está orientada a profesionales técnicos de nivel avanzado que deseen diseñar, optimizar y desplegar pipelines completos de TinyML.

Al concluir esta formación, los participantes aprenderán cómo:

• Recoger, preparar y gestionar conjuntos de datos para aplicaciones de TinyML.
• Entrenar y optimizar modelos para microcontroladores de bajo consumo.
• Convertir los modelos a formatos ligeros adecuados para dispositivos de borde.
• Desplegar, probar y monitorizar aplicaciones de TinyML en entornos de hardware real.

Formato del Curso

• Conferencias guiadas por el instructor y discusión técnica.
• Laboratorios prácticos e experimentación iterativa.
• Despliegue práctico en plataformas basadas en microcontroladores.

Opciones de Personalización del Curso

• Para personalizar la formación con toolchains específicas, placas de hardware o flujos de trabajo internos, contáctenos para organizarlo.

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.

Ollama es una plataforma ligera para ejecutar modelos de lenguaje grandes (LLM) de forma local.

Esta formación impartida por un instructor, 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 de IA basadas en Ollama dentro de entornos clínicos y administrativos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

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

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión.
• Demostraciones prácticas y ejercicios guiados.
• Implementación práctica en un entorno de simulación sanitizado adaptado al sector salud.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarla.

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.