Cursos de AI for Healthcare en Madrid

Esta formación presencial o online, impartida por un instructor, está dirigida a desarrolladores e investigadores de IA médica con nivel intermedio o avanzado que deseen adaptar modelos para el diagnóstico clínico, la predicción de enfermedades y la estimación de resultados en pacientes empleando datos sanitarios estructurados y no estructurados.

Al concluir este curso, los asistentes podrán:

• Ajustar modelos de IA con conjuntos de datos médicos como historias clínicas electrónicas, imágenes diagnósticas y series temporales.
• Utilizar el aprendizaje por transferencia, la adaptación al dominio específico y técnicas de compresión de modelos en contextos médicos.
• Considerar aspectos clave como la privacidad de datos, los sesgos algorítmicos y el cumplimiento normativo durante el desarrollo de sistemas de IA.
• Implementar y supervisar modelos ajustados en entornos sanitarios reales.

La inteligencia artificial generativa es una tecnología capaz de crear contenido nuevo, como textos, imágenes o recomendaciones, a partir de instrucciones y datos proporcionados.

Este curso formativo presencial o en línea está dirigido a profesionales del sector sanitario, tanto principiantes como de nivel intermedio, que deseen emplear la inteligencia artificial generativa y la ingeniería de prompts para mejorar la eficiencia, precisión y comunicación dentro del entorno médico.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Comprender los conceptos básicos de la inteligencia artificial generativa y la ingeniería de prompts.
• Utilizar herramientas basadas en IA para optimizar tareas clínicas, administrativas e investigativas.
• Garantizar un uso ético, seguro y conforme a la normativa de la IA en el sector sanitario.
• Diseñar prompts eficaces para obtener resultados consistentes y precisos.

Modalidad del curso

• Clases interactivas con debates guiados.
• Ejercicios prácticos y análisis de casos reales.
• Experimentación directa con herramientas de inteligencia artificial.

Opciones de personalización del curso

• Si desea solicitar un programa adaptado a sus necesidades específicas, no dude en contactarnos para coordinarlo.

Este curso práctico, dirigido por un instructor en Madrid (online o presencial), está pensado para científicos de datos e profesionales sanitarios con conocimientos intermedios que buscan emplear la IA en aplicaciones innovadoras dentro del sector médico mediante Google Colab.

Al concluir el entrenamiento, los asistentes serán capaces de:

• Implementar modelos de IA para la sanidad utilizando Google Colab.
• Utilizar la IA en la creación de modelos predictivos basados en datos sanitarios.
• Analizar imágenes médicas empleando técnicas impulsadas por Inteligencia Artificial.
• Abordar los aspectos éticos asociados a las soluciones sanitarias basadas en IA.

Esta formación presencial o online, impartida por un instructor en Madrid, está orientada a profesionales y investigadores del ámbito sanitario que deseen aprovechar ChatGPT para mejorar el cuidado de los pacientes, optimizar procesos y obtener mejores resultados clínicos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de ChatGPT y sus aplicaciones en el sector salud.
• Utilizar ChatGPT para automatizar procesos e interacciones sanitarias.
• Brindar información médica precisa y apoyo a los pacientes con la ayuda de ChatGPT.
• Aplicar ChatGPT en el análisis e investigación médica.

Este curso presencial o online, impartido por instructores expertos en Madrid, está dirigido a profesionales sanitarios, analistas de datos y responsables de políticas con nivel básico o intermedio que deseen comprender e implementar la IA generativa en el sector salud.

Al finalizar este entrenamiento, los asistentes serán capaces de:

• Explicar los principios y usos de la IA generativa dentro del sistema sanitario.
• Identificar posibilidades para aplicarla en el descubrimiento de fármacos y tratamientos personalizados.
• Aplicar sus técnicas a imágenes médicas y al diagnóstico clínico.
• Evaluar los aspectos éticos vinculados al uso de la IA en medicina.
• Diseñar planes viables para incorporar tecnologías basadas en IA a los entornos sanitarios.

Ollama es una plataforma ligera que permite ejecutar modelos de lenguaje de gran escala de forma local.

Este curso práctico, dirigido por un instructor (en línea o presencial), está orientado a profesionales del sector sanitario y equipos de TI de nivel intermedio que deseen implementar, personalizar y poner en funcionamiento soluciones basadas en IA utilizando Ollama dentro de entornos clínicos y administrativos.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Instalar y configurar Ollama para su uso seguro en el ámbito sanitario.
• Integrar modelos de lenguaje locales en flujos de trabajo clínicos y procesos administrativos.
• Adaptar los modelos al vocabulario y tareas específicas del sector salud.
• Aplicar buenas prácticas relativas a la privacidad, seguridad y cumplimiento normativo.

Formato del curso

• Clases interactivas con discusiones guiadas.
• Demonstraciones prácticas y ejercicios guiados paso a paso.
• Aplicación real en un entorno simulado sanitario aislado.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una adaptación específica de este curso, no dude en contactarnos para coordinarla.

Este curso formativo presencial o en línea, dirigido por un instructor y impartido en Madrid, está pensado para profesionales del sector sanitario y desarrolladores de IA con nivel intermedio o avanzado que deseen implementar soluciones basadas en inteligencia artificial en el ámbito de la salud.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Comprender el papel de los agentes de IA en la salud y el diagnóstico.
• Desarrollar modelos de inteligencia artificial para el análisis de imágenes médicas y el diagnóstico predictivo.
• Integrar la IA con los historiales clínicos electrónicos (HCE) y los flujos de trabajo médicos.
• Cumplir con las normativas sanitarias y aplicar prácticas éticas en el uso de la IA.

Esta capacitación presencial o en línea Madrid está dirigida a profesionales del área sanitaria y científicos de datos con nivel intermedio que deseen comprender y aplicar tecnologías basadas en IA en el entorno médico.

Al concluir esta formación, los participantes podrán:

• Identificar retos sanitarios clave que la IA puede abordar.
• Analizar el impacto de la IA en la atención al paciente, su seguridad y en la investigación médica.
• Entender cómo se relaciona la IA con los modelos empresariales del sector sanitario.
• Aplicar conceptos básicos de IA a contextos clínicos específicos.
• Elaborar modelos de aprendizaje automático para analizar datos médicos.

La IA agentica es un enfoque mediante el cual los sistemas de inteligencia artificial planifican, razonan y emplean herramientas para alcanzar objetivos dentro de ciertos límites establecidos.

Esta formación presencial o online, impartida por un instructor, está dirigida a equipos sanitarios y de datos de nivel intermedio que deseen diseñar, evaluar y gestionar soluciones basadas en IA agentica para usos clínicos y operativos.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Explicar los conceptos fundamentales de la IA agentica y sus limitaciones en el entorno sanitario.
• Diseñar flujos de trabajo seguros que incluyan planificación, memoria y uso de herramientas por parte de agentes de IA.
• Desarrollar agentes basados en recuperación de información capaces de trabajar con documentos clínicos y bases de conocimiento.
• Evaluar, supervisar y gestionar el comportamiento de estos agentes mediante mecanismos de control y la intervención humana cuando sea necesario.

Formato del curso

• Clases interactivas con debates guiados por el instructor.
• Laboratorios prácticos y explicaciones detalladas de código en un entorno simulado.
• Ejercicios basados en escenarios reales relacionados con seguridad, evaluación y gobernanza.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación adaptada a sus necesidades específicas, no dude en contactarnos para organizarla.

Este curso formativo dirigido por un instructor en Madrid (tanto en línea como presencial) está diseñado para profesionales sanitarios, investigadores médicos y desarrolladores de IA con nivel intermedio o avanzado que quieran aplicar técnicas de IA multimodal a diagnósticos y procesos clínicos.

Al finalizar el curso, los asistentes lograrán:

• Entender cómo contribuye la IA multimodal al avance de la sanidad moderna.
• Combinar datos médicos estructurados y no estructurados con el fin de generar diagnósticos impulsados por la IA.
• Aplicar procedimientos de IA para analizar imágenes médicas y registros electrónicos de salud.
• Crear modelos predictivos orientados a detectar enfermedades e indicar las terapias más adecuadas.
• Implementar sistemas basados en reconocimiento del habla y procesamiento del lenguaje natural (NLP) destinados al registro clínico y a la interacción con pacientes.

Este taller presencial o online, impartido por instructores, va dirigido a profesionales del sector salud con conocimientos intermedios, ingenieros biomédicos y desarrolladores de IA que desean aprovechar la IA en el perímetro para crear soluciones médicas innovadoras.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Comprender el papel y las ventajas de la IA en el perímetro dentro del ámbito sanitario.
• Desarrollar e implementar modelos de IA en dispositivos perimetrales destinados a aplicaciones médicas.
• Incorporar soluciones basadas en IA en el perímetro en dispositivos wearables y herramientas diagnósticas.
• Diseñar y desplegar sistemas de monitorización de pacientes utilizando IA perimetral.
• Abordar aspectos éticos y normativos relacionados con el uso de la IA en entornos sanitarios.

LangGraph permite crear flujos de trabajo multiagente y con estado, impulsados por modelos de lenguaje grande (LLM), brindando un control preciso sobre los caminos de ejecución y la persistencia del estado. En el ámbito sanitario, estas capacidades resultan esenciales para garantizar el cumplimiento normativo, favorecer la interoperabilidad y desarrollar sistemas de apoyo a la toma de decisiones que se alineen con los procesos médicos.

Este curso práctico guiado por un instructor (presencial o en línea) está dirigido a profesionales de nivel intermedio y avanzado que deseen diseñar, implementar y gestionar soluciones sanitarias basadas en LangGraph, abordando al mismo tiempo los retos normativos, éticos y operativos inherentes a este sector.

Al finalizar el curso, los participantes podrán:

• Diseñar flujos de trabajo con LangGraph adaptados específicamente al entorno sanitario, teniendo en cuenta el cumplimiento normativo y la trazabilidad.
• Integrar aplicaciones basadas en LangGraph con ontologías y estándares médicos como FHIR, SNOMED CT e ICD.
• Aplicar buenas prácticas para lograr fiabilidad, transparencia y trazabilidad en entornos críticos y sensibles.
• Desplegar, supervisar y validar aplicaciones LangGraph dentro de entornos productivos del sector sanitario.

Formato del curso

• Ponencias interactivas y debates guiados.
• Ejercicios prácticos basados en casos reales del ámbito sanitario.
• Practica de implementación en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación adaptada a sus necesidades específicas, no dude en contactarnos para coordinarlo.

Esta formación presencial o en línea, dirigida por instructores, está destinada a profesionales sanitarios y desarrolladores de IA de nivel intermedio que deseen utilizar técnicas de ingeniería de prompts para optimizar los flujos de trabajo médicos, incrementar la eficiencia investigadora y mejorar los resultados clínicos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de la ingeniería de prompts en el ámbito sanitario.
• Utilizar prompts de IA para la documentación clínica y las interacciones con pacientes.
• Aprovechar la inteligencia artificial en la investigación médica y la revisión bibliográfica.
• Potenciar el descubrimiento de fármacos y la toma de decisiones clínicas mediante prompts impulsados por IA.
• Garantizar el cumplimiento de las normativas y estándares éticos en el uso de IA en salud.

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

Este curso formativo presencial o online, impartido por instructores expertos, está dirigido a profesionales de nivel intermedio que deseen implementar soluciones TinyML para la monitorización sanitaria y aplicaciones diagnósticas.

Una vez finalizado el curso, los participantes podrán:

• Diseñar e implementar modelos TinyML para el procesamiento en tiempo real de datos médicos.
• Recopilar, preprocesar e interpretar datos provenientes de biosensores a fin de obtener información útil mediante IA.
• Optimizar los modelos para su ejecución en dispositivos wearables con limitaciones de potencia y memoria.
• Evaluar la pertinencia clínica, la fiabilidad y la seguridad de los resultados generados mediante TinyML.

Formato del curso

• Clases teóricas acompañadas de demostraciones en vivo y debates interactivos.
• Práctica directa con datos obtenidos de dispositivos wearables y marcos de trabajo TinyML.
• Ejercicios prácticos guiados en un entorno laboratorial controlado.

Opciones de personalización del curso

• Para obtener una capacitación adaptada a dispositivos médicos específicos o procesos regulatorios, póngase en contacto con nosotros para diseñar el programa según sus necesidades.

Esta formación presencial o online, dirigida por instructores Madrid, está orientada a profesionales sanitarios con nivel intermedio que quieran emplear soluciones basadas en IA y RA/RV para fines docentes, simulaciones quirúrgicas o rehabilitación.

Al finalizar, los asistentes lograrán:

• Entender cómo la inteligencia artificial potencia el uso de la RA/RV en la salud.
• Utilizar estas tecnologías para simular intervenciones quirúrgicas y entrenar personal médico.
• Emplear dichas herramientas en procesos terapéuticos dirigidos a pacientes.
• Identificar posibles riesgos éticos y de confidencialidad vinculados a estas innovaciones médicas.