AI+ Medical Assistant Practitioner™ - eLearning (examen incluido)
275,00 EUR
- 16 horas
Da el salto hacia el futuro de la atención médica con la AI+ Medical Assistant Practitioner™ - eLearning, diseñada para capacitarte en la vanguardia del soporte clínico y la innovación en inteligencia artificial. Este programa integral te enseña a aprovechar la inteligencia artificial para optimizar los flujos de trabajo clínicos, mejorar las interacciones con los pacientes y respaldar decisiones de atención más rápidas y basadas en datos, convirtiéndote en un recurso invaluable en los entornos sanitarios modernos.
Características clave
Idioma
Curso y material en inglés
Nivel
Nivel principiante-intermedio (Categoría: Profesional en IA+)
Acceso
1 año de acceso a la plataforma 24/7
8 horas de lecciones en video y contenido multimedia
Recomendación de 16 horas de estudio
eBooks, audiolibros, pódcasts
Cuestionarios, evaluaciones y recursos del curso
Examen
Examen en línea supervisado con una repetición gratuita
Certificado
Certificado de finalización incluido
Transforma la atención médica con asistencia médica impulsada por IA
Descubre cómo la IA puede mejorar la comunicación con los pacientes, la programación de citas y el seguimiento de la atención para ofrecer una mejor experiencia al paciente.
Resultados de aprendizaje
Al final de este curso, podrás:
La IA en la atención al paciente
Descubre cómo utilizar herramientas de IA para mejorar la comunicación con los pacientes, gestionar las citas y coordinar la atención de seguimiento
Optimización de los flujos de trabajo clínicos
Adquiere habilidades para aplicar la IA y optimizar tareas como la gestión de historiales médicos, la introducción de datos y el análisis de resultados de laboratorio
Diagnóstico asistido por IA
Descubre cómo las herramientas impulsadas por IA apoyan la toma de decisiones clínicas y mejoran los resultados en la atención al paciente.
Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) en el ámbito sanitario
Aplicar PLN para extraer, interpretar y organizar datos de pacientes a partir de historiales médicos y así obtener mejores insights.
Supervisión de pacientes mejorada con IA
Domina las herramientas de IA para la monitorización y coordinación remotas, garantizando actualizaciones de salud en tiempo real y una comunicación fluida
Cronograma del curso
Fundamentos de la IA para asistentes médicos
Lección 1
- Comprender la IA y sus aplicaciones en la atención sanitaria
- El papel de la IA en la asistencia médica
- Casos de estudio que destacan implementaciones reales
- Sesión práctica: Exploración de la funcionalidad y el flujo de trabajo de la aplicación de Eka.care para pacientes
Alfabetización de datos para asistentes médicos
Lección 2
- Tipos de datos sanitarios y mejores prácticas de gestión
- Uso eficaz de los datos para impulsar aplicaciones de IA
- Casos de estudio que demuestran conocimientos basados en datos
- Sesión práctica: comparación de datos estructurados y no estructurados en los historiales de salud de pacientes de Eka.care
IA en la optimización de la atención al paciente
Lección 3
- Mejorar las interacciones con los pacientes mediante IA
- Analítica predictiva y gestión de flujos de trabajo
- Casos de estudio sobre la mejora de la prestación de cuidados
- Sesión práctica: uso de Eka.care para la gestión de citas, recordatorios inteligentes y paneles de teleconsulta
PLN e IA generativa en la documentación médica
Lección 4
- Fundamentos de PLN para asistentes médicos
- Aplicaciones prácticas y riesgos asociados
- Casos de estudio sobre documentación impulsada por IA
- Simulación práctica: Automatización de notas clínicas, resúmenes y flujos de comunicación con Eka.care
IA en diagnóstico y cribado
Lección 5
- Herramientas de apoyo diagnóstico con IA
- Aplicaciones reales y ejercicios de simulación
- Casos de uso que ilustran la detección asistida por IA
- Práctico: revisión de ideas diagnósticas generadas por IA para afecciones de salud comunes con Eka.care
Ética, sesgos y regulación de la IA en la atención sanitaria
Lección 6
- Identificación y abordaje de los sesgos en sistemas de IA
- Marcos legales, éticos y de cumplimiento en la IA para la atención sanitaria
- Ejercicio práctico: Análisis de sesgos según factores raciales, socioeconómicos y demográficos con la herramienta What-If de Google
Evaluación e implementación de herramientas de IA
Lección 7
- Planificación y selección de herramientas de IA para su adopción
- Mejores prácticas y participación de las partes interesadas
- Caso de estudio: Implementación temprana de IA para diagnósticos torácicos en un entorno de servicio nacional de salud
- Ejercicios prácticos: Cómo reconocer señales de alerta en las soluciones de proveedores y evaluar la eficacia de modelos de IA usando Zoho Analytics
Ciberseguridad y tendencias emergentes en IA
Lección 8
- Riesgos de ciberseguridad y estrategias de protección en sistemas de salud con IA
- Tendencias futuras y preparación para la innovación en IA
- Casos de estudio: iniciativas estratégicas de transformación con IA (p. ej., EY)
- Ejercicios prácticos: Exploración de amenazas comunes de ciberseguridad en la atención sanitaria con IA usando Google Sheets
Herramientas exploradas
- TensorFlow
- Keras
- Python
- Herramientas de procesamiento del lenguaje natural (PLN)
- SQL
- Matplotlib
- PowerBI
- Herramientas de integración de datos de salud
- Sistemas de Historia Clínica Electrónica (EHR)
- Plataformas de programación y coordinación de pacientes
- Herramientas de diagnóstico impulsadas por IA
- Herramientas de análisis de imágenes médicas
¿Quién debería inscribirse en este programa?
Terminología médica básica: familiaridad con conceptos de atención sanitaria y lenguaje médico.
Conocimientos fundamentales de IA: comprensión de los principios y algoritmos de aprendizaje automático.
Habilidades de análisis de datos: capacidad para analizar e interpretar datos de atención médica de manera eficaz.
Habilidades de programación: dominio de Python u otros lenguajes similares para aplicar herramientas de IA.
Comprensión de los sistemas de salud: conocimiento de los flujos de trabajo clínicos y las prácticas médicas.
Más detalles
Requisitos previos
- Conocimientos fundamentales sobre los sistemas de salud: comprensión de las estructuras sanitarias y de los procesos operativos.
- Conocimientos básicos de IA: familiaridad con los principios del aprendizaje automático y los conceptos fundamentales de la inteligencia artificial.
- Conocimientos sobre privacidad y seguridad de datos: familiaridad con HIPAA y las normativas de protección de datos en el ámbito sanitario.
- Capacidades de gestión de proyectos: habilidad para supervisar y coordinar iniciativas de implementación de IA en entornos de atención médica.
- Experiencia con tecnología sanitaria: familiaridad con los sistemas de historias clínicas electrónicas (EHR) y las plataformas sanitarias relacionadas.
Detalles del examen
- Duración: 90 minutos
- Aprobado: 70% (35/50)
- Formato: 50 preguntas de opción múltiple y de respuesta múltiple
- Método de entrega: En línea a través de una plataforma de examen supervisado (horario flexible)
- Idioma: inglés
Licencias 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 ofrece adaptaciones por discapacidad o condición médica a ningún estudiante. Se anima a los candidatos a ponerse en contacto con AVC para recibir orientación y apoyo durante todo el proceso de solicitud de adaptaciones.
Preguntas frecuentes
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