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Temario del curso
Introducción a la IA en atención médica
- Visión general de las aplicaciones de IA en diagnósticos médicos
- Monitoreo de pacientes y apoyo a la decisión impulsado por IA
- Consideraciones normativas y éticas
IA para análisis de imágenes médicas
- Técnicas de aprendizaje profundo para imagen médica
- Automatización de flujos de trabajo de radiología y patología
- Práctica: Implementación de IA para clasificación de imágenes médicas
Análisis predictivo e IA para diagnósticos
- Uso de la IA para predicción de enfermedades y diagnóstico temprano
- Modelos de IA para evaluación de riesgos y pronóstico
- Práctica: Construcción de modelos predictivos con datos de pacientes
Integración de la IA con Historiales Médicos Electrónicos (HME)
- Formatos estandarizados de datos sanitarios (FHIR, HL7)
- Automatización de flujos de trabajo clínicos con IA
- Práctica: Conexión de modelos de IA a sistemas HME
IA para descubrimiento de fármacos y medicina personalizada
- Cómo la IA acelera el descubrimiento y desarrollo de fármacos
- Medicina de precisión impulsada por IA y recomendaciones de tratamiento
- Casos de estudio de IA en investigación farmacéutica
Cumplimiento, seguridad e IA ética en atención médica
- Asegurar el cumplimiento de HIPAA y GDPR
- Minimización del sesgo y equidad en la atención médica impulsada por IA
- Mejores prácticas de seguridad para aplicaciones de IA en atención médica
Implementación de soluciones de IA en atención médica
- Desafíos y mejores prácticas para el despliegue de IA
- Escalar soluciones de IA en hospitales y clínicas
- Práctica: Despliegue de un asistente de salud impulsado por IA
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimientos básicos de conceptos de IA y aprendizaje automático
- Experiencia con análisis de datos y sistemas de atención médica
- Familiaridad con la terminología médica y los diagnósticos
Público objetivo
- Profesionales de la salud
- Desarrolladores de IA
- Investigadores médicos
14 Horas
