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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