IA en el borde para atención médica

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de telecomunicaciones, ingenieros de IA y especialistas en IoT de nivel intermedio que desean explorar cómo las redes 5G aceleran las aplicaciones de inteligencia artificial en el borde.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de la tecnología 5G y su impacto en la inteligencia artificial en el borde.
• Desplegar modelos de IA optimizados para aplicaciones de baja latencia en entornos 5G.
• Implementar sistemas de toma de decisiones en tiempo real utilizando inteligencia artificial en el borde y conectividad 5G.
• Optimizar las cargas de trabajo de IA para un rendimiento eficiente en dispositivos periféricos.

Esta formación en vivo con instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la salud de nivel intermedio a avanzado y desarrolladores de IA que desean implementar soluciones de atención médica impulsadas por IA.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender el papel de los agentes de IA en la atención médica y el diagnóstico.
• Desarrollar modelos de IA para análisis de imágenes médicas y diagnósticos predictivos.
• Integrar la IA con historiales médicos electrónicos (HME) y flujos de trabajo clínicos.
• Asegurar el cumplimiento de las normativas sanitarias y las prácticas éticas de la IA.

Esta formación práctica impartida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la salud de nivel intermedio que deseen aplicar soluciones de IA y AR/VR para la formación médica, simulaciones quirúrgicas y rehabilitación.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender el papel de la IA en la mejora de las experiencias de AR/VR en el sector de la salud.
• Utilizar AR/VR para simulaciones quirúrgicas y formación médica.
• Aplicar herramientas de AR/VR en la rehabilitación y terapia de pacientes.
• Explorar las preocupaciones éticas y de privacidad en las herramientas médicas mejoradas por IA.

Esta formación presencial impartida por un instructor en Guatemala (en línea o in situ) está dirigida a científicos de datos de nivel intermedio y profesionales de la salud que desean aprovechar la IA para aplicaciones sanitarias avanzadas utilizando Google Colab.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Implementar modelos de IA para la salud utilizando Google Colab.
• Utilizar la IA para el modelado predictivo en datos sanitarios.
• Analizar imágenes médicas mediante técnicas impulsadas por inteligencia artificial.
• Explorar las consideraciones éticas en las soluciones de salud basadas en IA.

Esta formación en vivo con instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la salud y científicos de datos de nivel intermedio que desean comprender y aplicar tecnologías de IA en entornos sanitarios.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Identificar los desafíos clave del sector salud 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 salud.
• Aplicar conceptos fundamentales de IA a escenarios del sector salud.
• Desarrollar modelos de aprendizaje automático para el análisis de datos médicos.

Esta formación práctica dirigida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está destinada a profesionales de la salud e investigadores que deseen aprovechar ChatGPT para mejorar la atención al paciente, optimizar los flujos de trabajo y obtener mejores resultados en la atención sanitaria.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de ChatGPT y sus aplicaciones en el sector sanitario.
• Utilizar ChatGPT para automatizar procesos e interacciones en la atención sanitaria.
• Proporcionar información médica precisa y apoyo a los pacientes mediante ChatGPT.
• Aplicar ChatGPT para la investigación y el análisis médico.

Esta capacitación en vivo dirigida por instructores en Guatemala (en línea o presencial) está orientada a desarrolladores y científicos de datos de IA médica de nivel intermedio a avanzado que deseen realizar ajustes finos en modelos para el diagnóstico clínico, la predicción de enfermedades y la previsión de resultados de pacientes utilizando datos médicos estructurados y no estructurados.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Realizar ajustes finos en modelos de IA con conjuntos de datos de atención médica, incluidas las historias médicas electrónicas (EMR), imágenes y datos de series temporales.
• Aplicar aprendizaje por transferencia, adaptación de dominios y compresión de modelos en contextos médicos.
• Abordar la privacidad, el sesgo y el cumplimiento normativo en el desarrollo de modelos.
• Implementar y monitorear modelos ajustados en entornos reales de atención médica.

Este taller en vivo, impartido por un instructor en Guatemala (en línea o presencial), está dirigido a profesionales de la salud, analistas de datos y formuladores de políticas con conocimientos desde nivel básico hasta intermedio, quienes desean comprender y aplicar la IA generativa en el contexto de la atención médica.

Al finalizar este taller, los participantes serán capaces de:

• Explicar los principios y las aplicaciones de la IA generativa en la salud.
• Identificar oportunidades para que la IA generativa mejore el descubrimiento de fármacos y la medicina personalizada.
• Utilizar técnicas de IA generativa en la imagenología médica y el diagnóstico.
• Evaluar las implicaciones éticas de la IA en entornos médicos.
• Desarrollar estrategias para integrar tecnologías de IA en los sistemas de atención sanitaria.

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

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• 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 historiales clínicos electrónicos.
• Desarrollar modelos predictivos para el diagnóstico de enfermedades y recomendaciones de tratamiento.
• Implementar procesamiento del habla y lenguaje natural (NLP) para la transcripción médica y la interacción con pacientes.

Esta capacitación en vivo sobre Guatemala ayuda a los profesionales de la salud y a los equipos de TI a implementar Ollama para LLM locales. Aprenda a integrar la IA en los flujos de trabajo clínicos, a personalizar modelos para tareas específicas y a garantizar estricto cumplimiento de la privacidad de los datos y de la normativa aplicable dentro de entornos de salud seguros.

Esta formación en vivo impartida por instructores en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la salud con nivel intermedio y desarrolladores de IA que desean aprovechar las técnicas de ingeniería de prompts para mejorar los flujos de trabajo médicos, la eficiencia en 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 salud.
• Utilizar prompts de IA para la documentación clínica y las interacciones con pacientes.
• Aprovechar la IA para la investigación médica y la revisión de literatura.
• Mejorar el descubrimiento de medicamentos y la toma de decisiones clínicas mediante prompts impulsados por IA.
• Garantizar el cumplimiento de las normas reglamentarias y éticas en la IA aplicada a la salud.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala cubre la implementación de soluciones de TinyML para el monitoreo y el diagnóstico en el ámbito de la salud. Los participantes aprenden a diseñar modelos para datos de salud en tiempo real, a optimizarlos para dispositivos vestibles de bajo consumo y a garantizar su fiabilidad clínica. Incluye ejercicios prácticos de laboratorio.