Curso en IA Healthcare: Diagnóstico Asistido por IA
260€
200
horas
Modalidad
Online
Seguridad y confianza en tus pagos online.Presentación
El Curso IA Healthcare: Diagnóstico asistido por IA te abre las puertas a un campo en plena expansión y de vital importancia en el sector sanitario. La inteligencia artificial está transformando el diagnóstico médico, optimizando procesos y mejorando la precisión de los resultados. Este curso online, diseñado para adaptarse a tu ritmo, te proporciona las competencias necesarias para comprender y aplicar modelos de IA en el diagnóstico clínico. Aprenderás desde la introducción a la IA en salud hasta el procesamiento del lenguaje natural en registros médicos, pasando por el análisis de imágenes y datos clínicos. La creciente demanda de profesionales capacitados en estas tecnologías hace que esta formación sea una inversión clave para tu futuro profesional.
Las principales empresas ofrecen este curso a sus empleados.
Esta formación fue seleccionada para nuestra colección de formación mejor calificada en la que confían empresas de todo el mundo.
Para qué te prepara
El Curso IA Healthcare: Diagnóstico asistido por IA te prepara para integrar tecnologías de inteligencia artificial en el ámbito de la salud, optimizando el diagnóstico asistido. Aprenderás a aplicar modelos de IA en el proceso diagnóstico, procesar imágenes médicas, y analizar datos clínicos para obtener información útil. También desarrollarás habilidades en el procesamiento del lenguaje natural para explorar registros médicos.
Objetivos
- Comprender el impacto de la IA en la mejora del diagnóstico médico.
- Identificar modelos de IA aplicables al diagnóstico clínico.
- Aplicar técnicas de procesamiento de imágenes médicas con IA.
- Analizar datos clínicos usando algoritmos de IA efectivos.
- Evaluar el uso del PLN en registros médicos para diagnóstico.
- Integrar IA cognitiva en flujos de trabajo clínicos eficientes.
- Contextualizar el diagnóstico de enfermedades con IA especializada.
A quién va dirigido
El Curso IA Healthcare: Diagnóstico asistido por IA está diseñado para todo aquel que desee explorar el potencial de la inteligencia artificial en el diagnóstico clínico. Con un enfoque en el procesamiento de imágenes médicas, análisis de datos clínicos y el uso del lenguaje natural en registros médicos, ofrece herramientas esenciales para optimizar su práctica diaria.
Salida laboral
Las principales salidas profesionales de este Curso IA Healthcare: Diagnóstico asistido por IA son en áreas relacionadas con el análisis de datos clínicos con IA, especialista en diagnóstico asistido por IA, responsable en implementación de IA en salud, profesional en el desarrollo de modelos de IA para diagnóstico y responsable en procesamiento de lenguaje natural entre otros.
Temario
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA IA EN SALUD
- Fundamentos de la inteligencia artificial en salud
- Evolución histórica de la IA en medicina
- Modalidades principales de IA en salud
- Aplicaciones actuales de la IA en salud
- Beneficios y limitaciones de la IA en salud
- Aspectos éticos y regulatorios
- Futuro de la IA en salud
UNIDAD DIDÁCTICA 2. MODELOS DE IA PARA EL DIAGNÓSTICO
- Fundamentos de modelado en IA médica
- Modelos de aprendizaje automático clásico
- Redes neuronales y aprendizaje profundo
- Arquitecturas avanzadas
- Modelos generativos
- Selección y evaluación de modelos
- Modelos multimodales
- Consideraciones de implementación
- Interpretabilidad y explicabilidad
- Tendencias futuras en modelado
UNIDAD DIDÁCTICA 3. APLICACIÓN DE MODELOS DE IA EN EL PROCESO DE DIAGNÓSTICO
- Marco conceptual del proceso diagnóstico asistido
- Preparación de datos para implementación clínica
- Desarrollo y validación de sistemas diagnósticos
- Implementación técnica en sistemas hospitalarios
- Gestión del cambio y adopción clínica
- Monitorización y mantenimiento de sistemas
- Evaluación de impacto clínico
- Casos de estudio de implementación exitosa
- Desafíos de implementación y soluciones
- Futuro de la implementación de IA diagnóstica
UNIDAD DIDÁCTICA 4. PROCESAMIENTO DE IMÁGENES MÉDICAS ASISTIDO POR IA
- Fundamentos del procesamiento de imágenes médicas
- Preprocesamiento de imágenes médicas
- Extracción de características en imágenes médicas
- Segmentación de imágenes médicas
- Detección y clasificación de lesiones
- Aplicaciones por modalidad de imagen
- Validación y evaluación clínica
- Desafíos y limitaciones
- Tendencias futuras
UNIDAD DIDÁCTICA 5. ANÁLISIS DE DATOS CLÍNICOS Y BIOMÉDICOS CON IA
- Características de los datos clínicos y biomédicos
- Preprocesamiento de datos clínicos
- Análisis de datos de laboratorio clínico
- Análisis genómico y medicina de precisión
- Análisis de proteómica y metabolómica
- Modelos predictivos clínicos
- Implementación de sistemas de soporte a la decisión
- Aspectos éticos y de privacidad
UNIDAD DIDÁCTICA 6. DIAGNÓSTICO CONTEXTUALIZADO DE ENFERMEDADES ESPECÍFICAS
- Enfermedades cardiovasculares
- Enfermedades oncológicas
- Enfermedades neurológicas
- Enfermedades infecciosas
- Medicina de urgencias
- Medicina pediátrica
- Medicina geriátrica
- Consideraciones poblacionales y epidemiológicas
- Integración multidisciplinaria
- Evaluación de efectividad clínica
UNIDAD DIDÁCTICA 7. PROCESAMIENTO DEL LENGUAJE NATURAL (PLN) EN REGISTROS MÉDICOS
- Fundamentos del PLN médico
- Técnicas fundamentales de PLN médico
- Extracción de información clínica
- Análisis Semántico y Comprensión Contextual
- Aplicaciones Específicas en Documentación Médica
- Generación Automática de Texto Médico
- Evaluación de Calidad de Documentación
- Integración con Sistemas Clínicos
- Desafíos y Limitaciones
- Tendencias Futuras
UNIDAD DIDÁCTICA 8. INTEGRACIÓN DE LA IA COGNITIVA EN EL FLUJO DE TRABAJO CLÍNICO
- Conceptos de IA Cognitiva en Medicina
- Arquitectura de Sistemas Cognitivos Médicos
- Flujos de Trabajo Clínicos Asistidos
- Transformación de Roles Profesionales
- Gestión del Cambio Organizacional
- Aspectos Éticos y Regulatorios
- Impacto en la Relación Médico-Paciente
- Métricas de Éxito y Evaluación
- Casos de Estudio de Implementación
- Futuro de la IA Cognitiva en Medicina
- Preparación para el Futuro
Metodología EDAN:
Eficaz, Dinámica, Activa y Nutritiva
100% online
Programas GAP 0
Docentes especializados
Material didáctico
Campus virtual inteligente
Centro de Atención al Estudiante
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