
AI Health Fundamentals
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Por qué formarse en
IA aplicada a la salud
Desde la mejora del diagnóstico y tratamiento hasta la personalización del cuidado del paciente.
de aumento en la precisión de los diagnósticos debido al uso de la IA.
(Universidad de Stanford)
de mejora de la eficiencia terapéutica por la personalización de tratamientos.
(Nature)
de reducción de los costos en atención médica gracias a la IA.
(McKinsey)
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Aprende sobre IA aplicada al sector salud en este curso gratuito 100% online y de 6 horas de duración.
Qué aprenderás
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Aprende los fundamentos de Machine Learning, Deep Learning y LLM aplicados al entorno sanitario.
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Domina el Prompt Engineering y saca el máximo partido a herramientas como ChatGPT y Microsoft Copilot en tu día a día clínico.
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Explora casos reales de IA en imagen médica, enfermedades crónicas, oncología y neurología.
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Mejora la eficiencia en la gestión sanitaria con soluciones basadas en IA.
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Aplica la IA generativa en la práctica médica: integración con historiales clínicos y asistentes inteligentes.
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Conoce los avances más recientes en diagnóstico asistido por IA y medicina de precisión.
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Garantiza una implementación ética, segura y responsable de la IA en entornos sanitarios.
Temario
AI Health Fundamentals
- Visión Global de la IA en la Salud - Introducción
- Visión Global de la IA en la Salud - El Impacto de la IA Generativa en las operaciones
- Panorama de la IA en la salud - Expandir el perfil medico
- Machine Learning en la salud - Casos de éxito
- Deep Learning en la salud - Usos de Imágenes médicas y casos de éxito
- Deep Learning en la salud - Herramientas y Plataformas
- Deep Learning en la salud - Aplicación en enfermedades crónicas
- Modelos de lenguaje de gran escala (LLM) en salud - Prompt Engineering
- Usos de ChatGPT en el mundo sanitario - Integración en la historia clínica con Azure
- Microsoft copilot en el ámbito sanitario - Introducción
- Gestión sanitaria - Aplicación de la IA en la optimización de la gestión PARTE I
- Gestión sanitaria - Aplicación de la IA en la optimización de la gestión PARTE II
- Diagnóstico - IA para el diagnóstico clínico general
- Diagnóstico - Avances de la IA en enfermedades oncológica
- Diagnóstico - IA en el diagnóstico anatomopatológico
- Diagnóstico - Casos de aplicación práctica en Neurología
- Diagnóstico por imagen - Caso de uso Quibim Retos de la medicina de precisión
- Tratamiento - El impacto de la IA en el tratamiento de enfermedades