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Temario del curso

Fundamentos de la IA agentica aplicada al sector sanitario

  • Comparativa entre agentes inteligentes y aplicaciones basadas únicamente en modelos LLM sin capacidad de acción propia
  • Límites de autonomía, políticas de actuación y supervisión humana necesaria
  • Panorama general sobre los datos sanitarios y las limitaciones que deben tenerse en cuenta (historiales clínicos electrónicos, estándar FHIR e información sensible como PHI)

Diseño de flujos de trabajo para agentes inteligentes

  • Planificación, memoria, uso de herramientas y mecanismos de reflexión por parte de los agentes
  • Técnicas de ingeniería de prompts, definición de funciones y selección óptima de acciones
  • Gestión del estado y patrones de orquestación para la coordinación eficiente de los agentes

Agentes basados en recuperación de información

  • Procesamiento inicial de documentos médicos y división del texto en segmentos manejables
  • Uso de representaciones vectoriales, almacenes vectoriales y métodos para evaluar la relevancia del contenido recuperado
  • Técnicas para asegurar que las respuestas generadas estén bien fundamentadas y cómo citar adecuadamente sus fuentes

Integración de agentes en entornos sanitarios e interoperabilidad

  • Introducción al estándar FHIR/SMART y su utilidad para conectar agentes inteligentes a otros sistemas
  • Trabajo eficaz tanto con datos estructurados como no estructurados provenientes de entornos clínicos
  • Mecanismos de comunicación basados en eventos, APIs y registro de actividades para fines de auditoría

Seguridad, riesgos potenciales y gobernanza

  • Establecimiento de medidas protectoras, realización de pruebas de seguridad avanzadas y diseño resistente a fallos
  • Tratamiento adecuado de información sensible como los PHI: anonimización, protección y control del acceso a los datos
  • Procedimientos de revisión por parte de profesionales humanos así como mecanismos para escalar casos problemáticos

Evaluación y supervisión continua

  • Técnicas para la evaluación offline, creación de conjuntos de referencia y definición de indicadores clave de rendimiento
  • Métodos eficaces para detectar posibles alucinaciones en las respuestas generadas y verificar su precisión factual
  • Estrategias para garantizar la trazabilidad, registro detallado de actividades y control del gasto computacional y tiempos de respuesta

Modelos de despliegue e implementación práctica

  • Elección entre modelos basados en APIs externas o soluciones desplegadas localmente según sus necesidades específicas
  • Construcción de un agente basado en recuperación de información mediante herramientas como LangChain, FastAPI y ChromaDB
  • Simulaciones prácticas para prepararse ante incidentes imprevistos y aprender a aplicar procedimientos adecuados de reversión

Resumen final y orientación hacia los siguientes pasos

Requerimientos

  • Conocimientos básicos de programación en Python
  • Experiencia previa en análisis de datos o desarrollo de flujos de trabajo de aprendizaje automático
  • Familiaridad con conceptos relacionados con los datos sanitarios (por ejemplo, historiales clínicos electrónicos y el estándar FHIR)

Público objetivo

  • Científicos de datos sanitarios e ingenieros especializados en aprendizaje automático
  • Profesionales del área de informática clínica y equipos dedicados al desarrollo de productos de salud digital
  • Directivos de TI y gestores encargados de la innovación en el ámbito sanitario
 14 Horas

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