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Transformación Digital en Salud: IA, Machine Learning y Deep Learning Aplicados

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Beneficios del programa

Domina los fundamentos de IA y Machine Learning, entendiendo su evolución y aplicaciones clave en el sector salud para transformar la atención médica.
Aprende a aplicar técnicas avanzadas de aprendizaje supervisado y no supervisado para analizar datos médicos y mejorar diagnósticos y tratamientos.
Desarrolla habilidades en Deep Learning, diseñando y evaluando modelos que automatizan el análisis de imágenes médicas con alta precisión.
Potencia la detección precoz de enfermedades y el diseño de tratamientos personalizados, gracias a la capacidad de la IA para identificar patrones complejos en grandes volúmenes de datos.

Temario

Módulo 1

Introducción a la Inteligencia Artificial y el Machine Learning

Brindar a los participantes una comprensión fundamental de la Inteligencia Artificial (IA) y el Machine Learning, abordando sus conceptos básicos, evolución, tipos y consideraciones éticas. También se presentarán las herramientas y librerías esenciales para trabajar en ML, como Python, Scikit-learn, TensorFlow y Keras.

Módulo 2

Técnicas de Machine Learning Aplicadas a la Medicina

Capacita a los participantes en el uso de técnicas de aprendizaje supervisado y no supervisado aplicadas a la salud. Se estudian casos prácticos como el diagnóstico de enfermedades, predicción de riesgos y segmentación de pacientes. Además, se abordan métricas de evaluación y validación de modelos para garantizar su eficacia en entornos clínicos. Este módulo brinda herramientas clave para aplicar Machine Learning en salud, mejorando la precisión diagnóstica y apoyando la toma de decisiones médicas basadas en datos.

Módulo 3

Deep Learning y su Aplicación en Imágenes Médicas

Ofrece una comprensión sólida de los fundamentos del Deep Learning y su aplicación en el análisis de imágenes médicas. Los participantes aprenderán sobre redes neuronales artificiales para el análisis y diagnóstico automatizado de enfermedades a partir de imágenes. El módulo aborda técnicas de segmentación, detección de anomalías y casos prácticos; también se exploran estrategias avanzadas para optimizar modelos con conjuntos limitados de información, potenciando la precisión y eficiencia en el análisis médico.

Módulo 4

Aplicaciones Avanzadas y Tendencias Futuras

Capacita a los participantes en el uso de la Inteligencia Artificial aplicada a la medicina, con un enfoque en el Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP), la medicina de precisión y la genómica. Explora la medicina de precisión y genómica para terapias personalizadas y predicción de riesgos genéticos. Además, aborda aspectos éticos y regulatorios clave, como privacidad y sesgos en modelos de IA. Finalmente, presenta tendencias futuras en IA, preparando a los participantes para liderar la innovación en el sector salud.

Transformación Digital en Salud: IA, Machine Learning y Deep Learning Aplicados

Transformación Digital en Salud: IA, Machine Learning y Deep Learning Aplicados

Descripción

Beneficios del programa

Temario

Módulo 1

Introducción a la Inteligencia Artificial y el Machine Learning

Módulo 2

Técnicas de Machine Learning Aplicadas a la Medicina

Módulo 3

Deep Learning y su Aplicación en Imágenes Médicas

Módulo 4

Aplicaciones Avanzadas y Tendencias Futuras

Fechas:

Horario:

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