Programa del Curso

Introducción a Multimodal AI para Healthcare

  • Descripción general de las aplicaciones de IA en diagnósticos médicos
  • Tipos de datos de salud: estructurados y no estructurados
  • Desafíos y consideraciones éticas en la atención médica impulsada por IA

Imágenes médicas y IA

  • Introducción a los formatos de imagen médica (DICOM, PACS)
  • Aprendizaje profundo para el análisis de Rayos X, MRI y CT
  • Estudio de caso: radiología asistida por IA para la detección de enfermedades

Electron Registros de salud electrónicos (EHR) y IA

  • Procesamiento y análisis de registros médicos estructurados
  • Natural Language Processing (NLP) para notas clínicas no estructuradas
  • Modelado predictivo para resultados de pacientes

Integración multimodal para diagnósticos

  • Combinando datos de imágenes médicas, EHR y genómicos
  • Sistemas de soporte de decisiones impulsados por IA
  • Estudio de caso: diagnóstico de cáncer utilizando IA multimodal

Aplicaciones de voz y NLP en el cuidado de la salud

  • Reconocimiento de voz para transcripción médica
  • Chatbots habilitados para IA para interacción con pacientes
  • Automatización de documentación clínica

IA para Predictive Analytics en el cuidado de la salud

  • Detección temprana de enfermedades y evaluación de riesgos
  • Recomendaciones de tratamiento personalizadas
  • Estudio de caso: modelos predictivos impulsados por IA para el manejo de enfermedades crónicas

Implementación de modelos de IA en sistemas de atención médica

  • Preprocesamiento de datos y entrenamiento de modelos
  • Implementación de IA en tiempo real en hospitales
  • Desafíos en la implementación de IA en entornos médicos

Consideraciones regulatorias y éticas

  • Cumplimiento de IA con regulaciones de atención médica (HIPAA, GDPR)
  • Sesgo y equidad en modelos de IA médica
  • Mejores prácticas para la implementación responsable de IA en salud

Tendencias futuras en salud impulsada por IA

  • Avances en IA multimodal para diagnósticos
  • Técnicas de IA emergentes para medicina personalizada
  • El papel de la IA en el futuro de la atención médica y la telesalud

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los conceptos básicos de IA y aprendizaje automático
  • Conocimientos básicos de formatos de datos médicos (DICOM, EHR, HL7)
  • Experiencia con Python lenguajes de programación y frameworks de deep learning

Público objetivo

  • Profesionales de la salud
  • Investigadores médicos
  • Desarrolladores de IA en la industria de la salud
 21 Horas

Número de participantes


Precio por Participante​

Próximos cursos

Categorías Relacionadas