Aplicaciones de Ollama en el sector salud

La depuración y evaluación avanzadas de modelos Ollama es un curso profundo centrado en diagnosticar, probar y medir el comportamiento del modelo al implementar despliegues locales o privados de Ollama.

Esta formación en vivo dirigida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de IA avanzados, profesionales de MLOps y expertos en pruebas de software que desean garantizar la confiabilidad, fidelidad y preparación operativa de los modelos basados en Ollama en entornos de producción.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Realizar 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 monitorizar la salud del modelo y la deriva de datos.
• Automatizar pruebas, validación y comprobaciones de regresión integradas en pipelines de CI/CD.

Formato del curso

• Clases magistrales interactivas y discusión.
• Talleres prácticos y ejercicios de depuración utilizando despliegues de Ollama.
• Casos de estudio, sesiones grupales de resolución de problemas y talleres de automatización.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para coordinarla.

La IA agéntica es un enfoque en el que los sistemas de inteligencia artificial planifican, razonan y realizan acciones mediante el uso de herramientas para alcanzar objetivos dentro de límites definidos.

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

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Explicar los conceptos y restricciones de la IA agéntica en contextos del sector salud.
• Diseñar flujos de trabajo seguros para agentes que incluyan planificación, memoria y uso de herramientas.
• Construir agentes con recuperación aumentada sobre documentos clínicos y bases de conocimiento.
• Evaluar, monitorear y gobernar el comportamiento de los agentes mediante controles de seguridad y procesos con intervención humana.

Formato del Curso

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

Opciones de Personalización del Curso

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

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 formación en vivo impartida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la salud, ingenieros biomédicos y desarrolladores de IA de nivel intermedio que deseen aprovechar la IA en el borde para desarrollar soluciones innovadoras en atención médica.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el rol y los beneficios de la IA en el borde en el sector de la salud.
• Desarrollar e implementar modelos de IA en dispositivos periféricos para aplicaciones médicas.
• Implementar soluciones de IA en el borde en dispositivos portátiles y herramientas de diagnóstico.
• Diseñar y desplegar sistemas de monitoreo de pacientes utilizando IA en el borde.
• Abordar consideraciones éticas y regulatorias en aplicaciones de IA para la salud.

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.

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

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la salud de nivel principiante a intermedio que deseen utilizar IA generativa e ingeniería de prompts para mejorar la eficiencia, precisión y comunicación en contextos médicos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de la IA generativa y la ingeniería de prompts.
• Aplicar herramientas de IA para agilizar tareas clínicas, administrativas y de investigación.
• Garantizar un uso ético, seguro y conforme a la normativa de la IA en el sector salud.
• Optimizar los prompts para obtener resultados consistentes 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.

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.

LangGraph permite el diseño de flujos de trabajo con estado y múltiples actores, impulsados por modelos de lenguaje grandes (LLM), ofreciendo un control preciso sobre las rutas de ejecución y la persistencia del estado. En el sector sanitario, estas capacidades son fundamentales para garantizar el cumplimiento normativo, la interoperabilidad y el desarrollo de sistemas de apoyo a la decisión que se alineen con los flujos de trabajo médicos.

Esta formación en línea o presencial, impartida por un instructor, está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, implementar y gestionar soluciones sanitarias basadas en LangGraph, abordando al mismo tiempo los desafíos regulatorios, éticos y operativos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar flujos de trabajo específicos para el sector sanitario con LangGraph, teniendo en cuenta el cumplimiento normativo y la capacidad de auditoría.
• Integrar aplicaciones LangGraph con ontologías y estándares médicos (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Aplicar las mejores prácticas para garantizar fiabilidad, trazabilidad y explicabilidad en entornos sensibles.
• Desplegar, supervisar y validar aplicaciones LangGraph en entornos de producción sanitaria.

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión.
• Ejercicios prácticos con casos de estudio del mundo real.
• Práctica de implementación en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

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

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 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.

TinyML es la integración del aprendizaje automático en dispositivos portátiles y médicos de bajo consumo energético y recursos limitados.

Esta capacitación impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean implementar soluciones de TinyML para el monitoreo y diagnóstico en salud.

Al finalizar esta capacitación, 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 bajo consumo energético y memoria limitada.
• Evaluar la relevancia clínica, fiabilidad y seguridad de los resultados generados por TinyML.

Formato del curso

• Conferencias complementadas con demostraciones en vivo y discusiones interactivas.
• Práctica manual con datos de dispositivos portátiles y frameworks de TinyML.
• Ejercicios de implementación en un entorno de laboratorio guiado.

Opciones de personalización del curso

• Para capacitaciones a medida que se ajusten a dispositivos médicos específicos o flujos regulatorios, comuníquese con nosotros para personalizar el programa.