TinyML en la Salud: IA en Dispositivos Portátiles
TinyML es la integración del aprendizaje automático en dispositivos portátiles y médicos de bajo consumo y recursos limitados.
Este curso dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a practicantes intermedios que deseen implementar soluciones TinyML para aplicaciones de monitoreo y diagnóstico en el sector de la salud.
Después de completar este curso, los participantes podrán:
- Diseñar e implementar modelos TinyML para el procesamiento en tiempo real de datos de salud.
- Recopilar, preprocesar e interpretar datos de biosensores para obtener insights impulsados por IA.
- Optimizar modelos para dispositivos portátiles de bajo consumo y memoria limitada.
- Evaluar la relevancia clínica, fiabilidad y seguridad de las salidas generadas por TinyML.
Formato del Curso
- Conferencias respaldadas por demostraciones en vivo y discusiones interactivas.
- Práctica práctica con datos de dispositivos portátiles y marcos TinyML.
- Ejercicios de implementación en un entorno de laboratorio guiado.
Opciones de Personalización del Curso
- Para un entrenamiento a medida que se alinee con dispositivos médicos específicos o flujos de trabajo regulatorios, por favor contáctenos para personalizar el programa.
Temario del curso
Fundamentos de TinyML en la Salud
- Características de los sistemas TinyML
- Restricciones y requisitos específicos del sector de la salud
- Panorama de las arquitecturas AI portátiles
Adquisición y Preprocesamiento de Señales Biológicas
- Trabajo con sensores fisiológicos
- Técnicas de reducción de ruido y filtrado
- Extracción de características para series temporales médicas
Desarrollo de Modelos TinyML para Dispositivos Portátiles
- Selección de algoritmos para datos fisiológicos
- Entrenamiento de modelos para entornos con restricciones
- Evaluación del rendimiento en conjuntos de datos de salud
Implementación de Modelos en Dispositivos Portátiles
- Uso de TensorFlow Lite Micro para la inferencia en dispositivo
- Integración de modelos AI en dispositivos médicos portátiles
- Pruebas y validación en hardware embebido
Optimización de Potencia y Memoria
- Técnicas para reducir la carga computacional
- Optimización del flujo de datos y uso de memoria
- Equilibrio entre precisión y eficiencia
Seguridad, Fiabilidad y Cumplimiento Regulatorio
- Consideraciones regulatorias para dispositivos portátiles con IA
- Garantía de robustez y usabilidad clínica
- Mecanismos de seguridad y manejo de errores
Estudios de Caso y Aplicaciones en Salud
- Sistemas de monitoreo cardíaco portátiles
- Reconocimiento de actividades en rehabilitación
- Seguimiento continuo de glucosa y biométricos
Futuras Direcciones en TinyML Médico
- Enfoques de fusión multi-sensor
- Análisis personalizados de salud
- Siguientes generaciones de chips AI de bajo consumo
Resumen y Pasos Siguientes
Requerimientos
- Comprensión de conceptos básicos de aprendizaje automático
- Experiencia con dispositivos embebidos o biomédicos
- Familiaridad con el desarrollo basado en Python o C
Público Objetivo
- Profesionales de la salud
- Ingenieros biomédicos
- Desarrolladores de IA
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- Comprender el papel y los beneficios de la IA Edge en la salud.
- Desarrollar e implementar modelos de IA en dispositivos edge para aplicaciones de salud.
- Implementar soluciones de IA Edge en dispositivos wearables y herramientas diagnósticas.
- Diseñar y desplegar sistemas de monitoreo de pacientes utilizando IA Edge.
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- Aplicar herramientas de AI para simplificar tareas clínicas, administrativas e investigativas.
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- Optimizar prompts para obtener resultados consistentes y precisos.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos y estudios de casos.
- Experimentación práctica con herramientas de AI.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para coordinar.
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- Explicar los principios y aplicaciones de la inteligencia artificial generativa en la salud.
- Identificar oportunidades para mejorar la descubrimiento de medicamentos y la medicina personalizada con la IA generativa.
- Utilizar técnicas de IA generativa para imágenes médicas y diagnósticos.
- Evaluar las implicaciones éticas de la IA en entornos médicos.
- Desarrollar estrategias para integrar tecnologías de IA en sistemas de salud.
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Esta formación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está destinada a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, implementar y gestionar soluciones basadas en LangGraph para la salud, abordando desafíos regulatorios, éticos y operativos.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Diseñar flujos de trabajo específicos del sector sanitario con LangGraph, teniendo en cuenta la conformidad y la auditoría.
- Integrar aplicaciones LangGraph con ontologías médicas y estándares (FHIR, SNOMED CT, ICD).
- Aplicar las mejores prácticas para confiabilidad, trazabilidad y explicabilidad en entornos sensibles.
- Distribuir, supervisar y validar aplicaciones LangGraph en entornos de producción sanitaria.
Formato del Curso
- Conferencias interactivas y discusiones.
- Ejercicios prácticos con estudios de casos reales.
- Ejercitación en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor póngase en contacto con nosotros para coordinar.
IA Multimodal para la Salud
21 HorasEsta formación en vivo dirigida por un instructor en España (en línea o presencial) está destinada a profesionales de la salud, investigadores médicos y desarrolladores de IA de nivel intermedio a avanzado que deseen aplicar AI multimodal en diagnósticos médicos y aplicaciones de atención sanitaria.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender el papel de la IA multimodal en la atención sanitaria actual.
- Integrar datos médicos estructurados y no estructurados para diagnósticos impulsados por IA.
- Aplicar técnicas de IA para analizar imágenes médicas y registros electrónicos de salud.
- Desarrollar modelos predictivos para el diagnóstico de enfermedades y recomendaciones de tratamiento.
- Implementar procesamiento de voz y lenguaje natural (NLP) para transcripción médica e interacción con pacientes.
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14 HorasOllama es una plataforma ligera para ejecutar modelos de lenguaje grandes localmente.
Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a profesionales de la salud y equipos de TI intermedios que deseen implementar, personalizar y operacionalizar soluciones AI basadas en Ollama dentro de entornos clínicos y administrativos.
Al completar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:
- Instalar y configurar Ollama para su uso seguro en entornos de salud.
- Integrar modelos de lenguaje locales (LLMs) en flujos de trabajo clínicos y procesos administrativos.
- Personalizar los modelos para la terminología específica del sector de la salud y las tareas correspondientes.
- Aplicar mejores prácticas en privacidad, seguridad y cumplimiento normativo.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Demostraciones prácticas y ejercicios guiados.
- Implementación práctica en un entorno de simulación de salud aislado.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para hacer los arreglos necesarios.
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- Comprender los fundamentos de la ingeniería de prompts en salud.
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- Garantizar el cumplimiento con los estándares regulatorios y éticos en la IA de la salud.
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Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los fundamentos de TinyML y AI en la red periférica (edge).
- Implementar modelos de IA livianos en microcontroladores.
- Optimizar la inferencia de IA para un bajo consumo de energía.
- Integrar TinyML con aplicaciones IoT del mundo real.