Temario del curso
Introducción a la IA en el descubrimiento de fármacos
- Descripción general de los procesos tradicionales de descubrimiento de fármacos.
- El papel de la IA en la transformación del descubrimiento farmacéutico.
- Estudios de caso: Proyectos exitosos de descubrimiento de fármacos impulsados por IA.
Aprendizaje automático en el modelado molecular
- Conceptos básicos sobre modelado y simulación moleculares.
- Aplicación del aprendizaje automático para predecir propiedades moleculares.
- Elaboración de modelos predictivos para analizar interacciones entre fármacos y dianas biológicas.
Aprendizaje profundo en la selección virtual de compuestos
- Introducción a técnicas de aprendizaje profundo aplicadas al descubrimiento farmacéutico.
- Implementación de redes neuronales profundas para la selección virtual de compuestos.
- Ejemplos prácticos: Aplicaciones de la selección virtual impulsada por IA en empresas farmacéuticas.
La IA en la optimización de compuestos y el diseño farmacológico
- Métodos para optimizar compuestos candidatos a fármacos.
- Uso de la IA para predecir propiedades como la absorción, distribución, metabolismo, excreción y toxicidad (ADMET) de los fármacos.
- Integración de sistemas basados en IA dentro del flujo de trabajo de diseño farmacológico.
La IA en los ensayos clínicos
- Funciones de la IA en el diseño y gestión de estudios clínicos.
- Predicción de respuestas del paciente y efectos secundarios mediante modelos de IA.
- Casos prácticos: Uso de la IA en el ámbito de los ensayos clínicos.
Consideraciones éticas y desafíos en el descubrimiento farmacéutico basado en IA
- Cuestiones éticas vinculadas al empleo de la IA en el desarrollo farmacéutico.
- Problemas relacionados con la privacidad de datos, sesgos y capacidad de interpretación de los modelos.
- Estrategias para abordar inquietudes éticas y regulatorias en este ámbito.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimiento básico sobre los procesos de descubrimiento y desarrollo de fármacos.
- Experiencia previa programando en Python.
- Familiaridad con los conceptos fundamentales del aprendizaje automático.
Público objetivo
- Científicos farmacéuticos.
- Especialistas en inteligencia artificial.
- Investigadores biotecnológicos.
Formación Corporativa a Medida
Soluciones de formación diseñadas exclusivamente para empresas.
- Contenido personalizado: Adaptamos el temario y los ejercicios prácticos a los objetivos y necesidades reales del proyecto.
- Calendario flexible: Fechas y horarios adaptados a la agenda de su equipo.
- Modalidad: Online (en directo), In-company (en sus oficinas) o Híbrida.
Precio por grupo privado (formación online) desde 4350 € + IVA*
Contáctenos para obtener un presupuesto exacto y conocer nuestras promociones actuales
Reseñas (2)
La capacitación estuvo bien organizada y planificada, y salí de ella con conocimientos sistemáticos y una buena visión de los temas que abordamos
Magdalena - Samsung Electronics Polska Sp. z o.o.
Curso - Deep Learning with TensorFlow 2
Traducción Automática
Me gustó mucho el final donde tuvimos la oportunidad de experimentar con CHAT GPT. La sala no estaba muy bien preparada para esto; en lugar de una gran mesa, varias mesas pequeñas nos habrían permitido formar grupos pequeños y generar ideas de manera más efectiva.
Nola - Laramie County Community College
Curso - Artificial Intelligence (AI) Overview
Traducción Automática