AI+ Doctor™ - eLearning (examen incluido)
275,00 EUR
- 15 hours
La certificación AI+ Doctor™ está diseñada para capacitar a profesionales médicos, investigadores clínicos e innovadores en tecnología de la salud con las habilidades necesarias para integrar la inteligencia artificial en la práctica clínica. Este programa combina conocimientos del dominio médico con técnicas de IA para apoyar el diagnóstico, el monitoreo de pacientes, el soporte de decisiones y la innovación en el cuidado de la salud.
Características clave
Idioma
Curso y material en inglés
Nivel
Nivel principiante
Acceso
Acceso a la plataforma durante 1 año 24/7
6 horas de lecciones en video y multimedia
Recomendación de 15 horas de tiempo de estudio
Material
Video, material en PDF, libro electrónico de audio, podcasts, cuestionarios y evaluaciones.
Herramientas que explorarás
TensorFlow, Python, Scikit-learn, Keras, Jupyter Notebooks, Tableau, Matplotlib, SQL
Examen
Examen supervisado en línea con una repetición gratuita
Certificado
Certificado de finalización incluido
Transformando la atención sanitaria con diagnósticos potenciados por IA
Diseñado para profesionales médicos que buscan aplicar la IA en diagnósticos y manejo de pacientes
Resultados de aprendizaje
Al finalizar este curso, podrás:
Comprender la IA central
y principios de aprendizaje automático y sus aplicaciones prácticas en la atención médica moderna.
Aplicar técnicas de IA a los flujos de trabajo clínicos
mejorando el diagnóstico, la planificación del tratamiento y los resultados de los pacientes.
Analizar datos de imágenes médicas
utilizando herramientas potenciadas por IA para diagnósticos precisos y eficientes.
Utilice análisis predictivos
para identificar riesgos de salud, prever la progresión de enfermedades y apoyar el cuidado preventivo.
Aprovechar PNL
para interpretar los Registros Electrónicos de Salud (EHRs) y extraer información clínica significativa.
Implementar sistemas de apoyo a la decisión clínica impulsados por IA (CDSS)
para la gestión de pacientes basada en datos.
Diseñar y evaluar modelos de IA
para la medicina personalizada y los enfoques de tratamiento de precisión.
Ética
Asegurar una implementación de IA ética, transparente y conforme a la regulación en entornos de atención médica.
Demostrar competencia práctica
a través de simulaciones clínicas y proyectos finales que resuelven desafíos médicos del mundo real.
Cronograma del curso
Comprender la IA para médicos
Lección 1
- De Soporte a la Decisión Clínica a Inteligencia Diagnóstica
- ¿Qué hace distintiva a la IA en la medicina?
- Aplicaciones del Aprendizaje Automático en la Salud
- Algoritmos comunes y sus funciones en la práctica médica
- Aplicaciones en el mundo real en diversas especialidades médicas
- Desmintiendo mitos sobre la IA en la atención sanitaria
- Herramientas de IA utilizadas actualmente por los clínicos
- Práctico: Análisis de Imágenes Médicas con MediScan AI
IA en Diagnóstico e Imagenología
Lección 2
- Fundamentos de Redes Neuronales en Medicina
- Redes Neuronales Convolucionales (CNNs): Visión por IA en Imágenes Médicas
- Comprensión de las Modalidades de Imágenes en la IA Médica
- El ciclo de vida del modelo de IA: Desde la preparación de datos hasta el despliegue
- Colaboración entre humanos e IA en el diagnóstico clínico
- Herramientas de IA Diagnósticas Aprobadas por la FDA: Garantizando Confianza y Validación
- Práctico: Explorando el diagnóstico diferencial potenciado por IA con Symptoma
Fundamentos del Análisis de Datos Clínicos
Lección 3
- Resumen de Tipos de Datos Clínicos – Historias Clínicas Electrónicas, Resultados de Laboratorio y Signos Vitales
- Datos de salud estructurados vs. no estructurados
- El papel de los tableros de mando en la toma de decisiones clínicas
- Detección de Patrones y Anomalías en Datos de Pacientes
- Identificación de pacientes en riesgo utilizando puntuaciones predictivas de IA
- Actividad Interactiva: Uso de un Asistente de IA para Obtener Perspectivas de Notas Clínicas
Analítica Predictiva y Soporte de Decisión Clínica
Lección 4
- Modelado predictivo para la estratificación de riesgos (por ejemplo, sepsis, readmisiones)
- Entendiendo Algoritmos Clave – Regresión Logística, Árboles de Decisión, Ensamblajes
- Alertas en Tiempo Real: Sistemas de Advertencia Temprana y Monitoreo
- Sensibilidad vs. Especificidad – Elegir las Métricas Adecuadas
- Casos de uso impulsados por IA en UCI y respuesta de emergencia
PNL y IA Generativa en la Práctica Clínica
Lección 5
- Fundamentos del Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) en Medicina
- Papel de los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs) en la Salud
- Ingeniería de Prompts para Casos de Uso Clínicos
- Aplicaciones de IA generativa – Resumen, Traducción y Comunicación con Pacientes
- Inteligencia Ambiental: Automatización de la Documentación Clínica
- Desafíos y limitaciones del PNL en medicina
- Estudio de caso: Mejorando la atención al paciente a través de Nabla Copilot
IA ética y responsable en la medicina
Lección 6
- Abordando el sesgo algorítmico y su impacto clínico
- Herramientas de Explicabilidad – SHAP, LIME y Transparencia del Modelo
- Validando el rendimiento de la IA en poblaciones diversas
- Navegación del Cumplimiento Regulatorio – HIPAA, GDPR, FDA/EMA
- Desarrollo de Políticas Éticas de IA para Instituciones Clínicas
- Estudio de caso: Detección de sesgo en dispositivos de oximetría de pulso
Evaluación y Selección de Herramientas de IA
Lección 7
- Métricas de Evaluación del Núcleo de IA Explicadas
- Interpretación de Matrices de Confusión y Curvas ROC
- Elección de las métricas adecuadas para aplicaciones clínicas
- Comprender las salidas de IA para apoyar el juicio clínico
- Evaluando las afirmaciones de los proveedores y la fiabilidad de la solución
- Identificación de señales de alerta en herramientas comerciales de IA
- Lista de verificación: “10 preguntas clave antes de adoptar soluciones de IA”
- Práctico: Evaluando el Rendimiento de Herramientas de IA
Implementación de IA en Operaciones de Salud
Lección 8
- Identificación de casos de uso prácticos de IA en diferentes departamentos
- Integración de la IA en los flujos de trabajo clínicos (Diagnóstico, Tratamiento, Seguimiento)
- Planificación de Proyectos Piloto – Datos, Cronogramas y Ciclos de Retroalimentación
- Definiendo Roles Clave – Líder Clínico, Especialista en IA, Soporte Informático
- Monitoreo de Errores de IA y Realización de Análisis de Causa Raíz
- Gestión del Cambio para la Adopción de IA en Equipos de Salud
- Ejemplo: Integración de IA de Triaje en los Procesos de Trabajo de la Sala de Emergencias
- Escalando Soluciones de IA en Sistemas de Salud
- Medición del rendimiento de la IA y su impacto clínico
¿Por qué tomar este curso?
- Mejorar la precisión diagnóstica: Utilizar modelos de IA entrenados con datos clínicos para apoyar diagnósticos más rápidos y precisos
- Puente entre la medicina y la tecnología: Equípate para trabajar con fluidez en la intersección de la atención sanitaria y la IA.
- Asegura el futuro de tu práctica: Adquiere experiencia en herramientas de IA que se adoptan cada vez más en entornos clínicos modernos.
- Mejorar los resultados en pacientes: Aprenda cómo las perspectivas basadas en datos, modelos predictivos y monitoreo en tiempo real pueden mejorar la atención.
- Obtén una certificación reconocida: Valida tu competencia en IA médica, abriendo puertas en investigación, hospitales y tecnología de la salud.
¿Quién debería inscribirse en este programa?
Médicos, clínicos y especialistas médicos
Administradores de servicios de salud y líderes de operaciones clínicas
Investigadores clínicos y científicos de datos en medicina
Aficionados a la tecnología de la salud interesados en aplicaciones de IA en medicina
Estudiantes de medicina preparándose para futuros roles en la atención sanitaria mejorada por IA
Más detalles
Requisitos previos
- Conocimiento fundamental de conceptos médicos, flujos de trabajo clínicos y atención al paciente
- Conocimiento de los sistemas de atención médica y familiaridad con los registros electrónicos de salud (EHRs)
- Conocimiento básico del manejo de datos, estadísticas o investigación médica
- Una disposición para aprender conceptos y herramientas de IA en un contexto clínico
Detalles del examen
- Duración: 90 minutos
- Aprobado: 70% (35/50)
- Formato: 50 preguntas de opción múltiple / respuesta múltiple
- Método de entrega: En línea a través de la plataforma de examen supervisado (horario flexible)
- Idioma: Español
Licenciamiento y acreditación
Este curso es ofrecido por AVC de acuerdo con el Acuerdo del Programa de Socios y cumple con los requisitos del Acuerdo de Licencia.
Política de Equidad
AVC no proporciona alojamiento debido a una discapacidad o condición médica de ningún estudiante. Se anima a los candidatos a contactar a AVC para obtener orientación y apoyo durante el proceso de alojamiento.
Preguntas Frecuentes
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