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Temario del curso
Introducción a la IA en el sector salud
- Visión general de la IA y el aprendizaje automático en medicina.
- Desarrollo histórico de la IA en el sector salud.
- Oportunidades y desafíos clave en la adopción de la IA.
Datos sanitarios e IA
- Tipos de datos sanitarios: estructurados y no estructurados.
- Regulaciones sobre privacidad y seguridad de datos (HIPAA, GDPR).
- Consideraciones éticas en la atención sanitaria impulsada por IA.
Fundamentos del aprendizaje automático para el sector salud
- Aprendizaje supervisado frente a no supervisado.
- Ingeniería de características y preprocesamiento de datos para conjuntos de datos médicos.
- Evaluación de modelos de IA en aplicaciones del sector salud.
Aplicaciones de la IA en la atención al paciente
- IA en imagenología médica y diagnóstico.
- Análisis predictivo para resultados del paciente.
- Medicina personalizada y recomendaciones de tratamiento.
IA para operaciones hospitalarias y clínicas
- Automatización de tareas administrativas con IA.
- Sistemas de apoyo a la decisiones impulsados por IA.
- Optimización de la gestión de recursos hospitalarios.
Ética, sesgo y gobernanza de la IA en el sector salud
- Comprensión del sesgo en los modelos de IA médica.
- Consideraciones regulatorias y de cumplimiento normativo.
- Garantizar la transparencia y la responsabilidad en los sistemas de IA.
Proyecto final: Análisis de datos del paciente basado en IA
- Exploración de un conjunto de datos sanitarios.
- Construcción y evaluación de un modelo de IA para predicciones médicas.
- Interpretación de los resultados del modelo y mejora de la precisión.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión básica de los conceptos de aprendizaje automático.
- Experiencia con programación en Python.
- Familiaridad con datos sanitarios o flujos de trabajo clínicos resulta beneficiosa.
Audiencia
- Profesionales de la salud interesados en aplicaciones de IA.
- Científicos de datos e ingenieros de IA que trabajan en el sector sanitario.
- Líderes tecnológicos y tomadores de decisiones en el ámbito médico.
21 Horas