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IA en la Salud

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Por qué formarse en

IA aplicada a la Salud

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Según la OMS, habrá una demanda creciente de profesionales sanitarios capacitados en IA para atender las necesidades del sector.

Según McKinsey, la IA podría ayudar a reducir los costos de atención médica en un 50%.

La IA puede aumentar la precisión de los diagnósticos hasta en un 30%, según un estudio de la Universidad de Stanford.

La personalización de tratamientos mediante IA puede mejorar la eficacia terapéutica en un 40-50%, indica un informe de Nature.

NUESTROS ALUMNOS TRABAJAN EN EMPRESAS LÍDERES

Qué aprenderás

Historia y fundamentos de la IA y su aplicación al sector salud
Uso experto de herramientas de IA Generativa: ChatGPT, Midjourney, Copilot y más
Técnicas de Machine Learning, Deep Learning y más para la mejora del diagnóstico y tratamiento
Procesamiento de datos y generación de informes clínicos con IA
Gestión hospitalaria asistida por IA, optimizando recursos y procesos
Desarrollo de proyectos de investigación utilizando herramientas de IA
Integración de la tecnología y la humanización enfocándose en el cuidado del paciente
IA responsable: implicaciones éticas y normativas en IA
Casos reales: cómo expertos de La Paz y equipos sanitarios con gran experiencia ya están cambiando el sector con IA

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¡Y más!

Temario

Módulo 1

Introducción a la inteligencia artificial en salud

Conceptos fundamentales de la IA
- Qué es la inteligencia artificial
- Historia breve de la IA en la salud
- RAI (Responsible AI) en salud
Panorama actual de la IA en la salud
- Tendencias emergentes en IA sanitaria
- El futuro de la IA en salud: una visión prospectiva
Casos de éxito en IA sanitaria:
- IA en la gestión de epidemias
- IA en la atención primaria
- IA en el Hospital Universitario La Paz

Módulo 2

Machine learning, deep learning y LLM en salud

Machine Learning en salud
- Introducción al machine learning en salud
- Supervisado vs no supervisado: diferencias y aplicaciones clínicas
- Algoritmos comunes de machine learning
- Evaluación y validación: métodos y métricas en salud
Deep learning en salud
- Introducción al deep learning y redes neuronales
- CNN en imágenes médicas
- Herramientas y plataformas: recomendaciones para el desarrollo
Modelos de lenguaje de gran escala (LLM) en salud
- Introducción a LLM en salud
- Aplicaciones de LLM: uso en interpretación de datos y asistencia clínica
- Desafíos técnicos y de implementación: problemas y soluciones

Módulo 3

Usando IA Generativa en entornos sanitarios

Prompt engineering
- Introducción a prompt engineering
- Estrategias para diseñar prompts efectivos en la IA sanitaria
- Casos de uso: mejorando la calidad de las respuestas de la IA
- Técnicas avanzadas de prompt engineering para casos clínicos
ChatGPT: posibles usos en el mundo sanitario y limitaciones
- Visión general de ChatGPT
- Aplicaciones de ChatGPT en diagnóstico y consulta virtual
- Integración de ChatGPT en la historia clínica con Azure
Microsoft Copilot en el ámbito sanitario
Generación de imágenes, vídeo y 3D con IA
- Fundamentos de la generación de imágenes y vídeo con IA en salud
- Herramientas y tecnología para la creación de contenido sanitario con IA
- Aplicaciones de realidad aumentada y virtual en formación sanitaria

Módulo 4

Gestión, diagnóstico y tratamiento con IA

Gestión sanitaria
- Aplicación de la IA en optimización de la gestión
- Uso de la IA en tareas diarias
- Automatización de procesos con IA
Diagnóstico
- IA en la detección de patologías específicas
- Diagnóstico por imagen
- Diagnóstico anatomopatológico
- Diagnóstico genético
- Casos de aplicación práctica
Tratamiento
- Medicina personalizada
- Seguridad en prescripción farmacológica
- Planificación quirúrgica (impresión 3D y planificación virtual)
- Casos de aplicación práctica

Módulo 5

Investigación, innovación y docencia con IA

nvestigación
- IA aplicada en ensayos clínicos
- Genómica avanzada
Desarrollo de nuevos medicamentos
- Aplicación de la IA en el descubrimiento de fármacos
- IA en el diseño y la optimización de fármacos
- Aceleración en la aprobación de medicamentos con la ayuda de la IA
- El futuro de la IA en la farmacéutica y biotecnología
Innovación y nuevas tecnologías con IA
- Telemedicina con IA: modelos de asistencia a distancia
- Monitorización remota y análisis predictivo con IA
- Weareables y dispositivios de seguimiento
- El futuro de la salud digital: tendencias emergentes
Docencia
- Personalización de la formación
- Nuevo modelo docente con aplicación de la IA en el ámbito sanitario

Módulo 6

Cuidados en salud y humanización

Atención centrada en el paciente y humanización de la salud
- Principios básicos de la atención centrada en el paciente
- El papel de la IA en el soporte a la humanización de la atención
- Tecnologías emergentes que apoyan la humanización en salud
- Casos de estudio: experiencias mejoradas a través de IA
Uso de la IA para mejorar la experiencia del paciente
- Chatbots y asistentes virtuales en salud
- Estrategias para la adopción de IA por parte de los pacientes

Módulo 7

Ética, privacidad y aspectos legales en IA sanitaria

Ética en IA
- Principios éticos en IA sanitaria
- Casos éticos controvertidos
- Construyendo IA ética
- IA y sesgo: cómo mantener la objetividad
- Dilemas éticos en la implementación de la IA
Privacidad y protección de datos
- Fundamentos de la privacidad de datos en salud
- Técnicas para la protección de datos en IA
- Casos de uso: IA respetando la privacidad del paciente
- Gestión de brechas de datos y protocolos de respuesta
Marco legal y normativas
- Introducción al marco legal de la IA
- Panorama internacional de las normativas en IA
- Reglamento de la IA en la Unión Europea
- La IA y las normativas de privacidad

¡Y con nuevo material extra descargable (formato eBook)! Nuevo

A quién va dirigido

Médicos y especialistas clínicos

Personal de enfermería y cuidados

Gestores y administradores de centros sanitarios

Investigadores y científicos en el campo de la salud

Profesionales de la salud pública y epidemiología

Educadores y formadores en el sector sanitario

Aprende de referentes mundiales

Desde Founderz hemos buscado a los mayores referentes en IA e Innovación del mundo, para que compartan con nosotros todo su conocimiento y cómo están transformando el sector.

Ana Gómez Galindo

Subdirectora de Gestión y Servicios Generales en el Hospital Universitario La Paz

Ángel Alberich-Bayarri

Fundador y CEO en Quibim | Biomedical Imaging, Innovation

José Luis Cebrián Carretero

Jefe de Servicio de Cirugía Oral y Maxilofacial en el Hospital Universitario La Paz y presidente de la Sociedad Española de Cirugía Oral y Maxilofacial de Cabeza y Cuello (SECOMCyC)

David Soto

Director Global de Alianzas e Innovación en Softtek

Elena Sendagorta

Dermatóloga en el Hospital Universitario La Paz y profesora asociada en la Universidad Autónoma de Madrid

Descubre nuestra metodología por dentro:

Clases on demand con líderes del cambio

Aprende con clases en vídeo de 5 a 15 minutos, sin horarios, con expertos de Microsoft y del Hospital de La Paz

Sesiones semanales en directo

Disfruta del formato online híbrido, que combina las clases on-demand con sesiones semanales en directo con expertos en IA.

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Sin exámenes

Avanza en el programa a través de las clases on-demand y las actividades prácticas al final de cada módulo.

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Fecha de apertura: 15 de Mayo de 2024

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Qué certificación obtendré

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Así opinan nuestros alumnos…

“Muy motivado por el contenido y la plataforma super innovadora que han desarrollado, la cual va desde una asistente de aprendizaje impulsada por un motor de inteligencia que usa ChatGPT 4 hasta juntas en aulas virtuales en el Metaverso”