El objetivo del curso es introducir a los integrantes de los equipos de Salud en conceptos teóricos y tecnológicos en el uso de la Inteligencia Artificial y su aplicación en sus diferentes escenarios profesionales.  

Módulo 1: Introducción a la IA en Medicina

15-07-24        Descripción general de la IA y sus aplicaciones e impacto en la atención sanitaria.

22-07-24        Machine Learning, tipos de Aprendizaje.

29-07-24        Revisión de los modelos fundamentales utilizados en Machine Learning.

5-08-24        Conceptos fundamentales, ventajas, limitaciones y desafíos.

12-08-24 Ética en el desarrollo de la IA aplicada a Salud

Módulo 2: Diagnóstico basado en IA

19-08-24        Visión por computadora y aprendizaje profundo en imágenes médicas.

26-08-24        Procesamiento del lenguaje natural para el apoyo a las decisiones clínicas.

2-09-24        Análisis predictivo para el diagnóstico y la prevención de enfermedades.

Módulo 3: Tratamiento impulsado por IA

9-09-24        Medicina personalizada y salud de precisión

16-09-24       Descubrimiento y desarrollo de fármacos impulsados ​​por IA

Módulo 4: Atención y participación del paciente

23-09-24        Asistentes virtuales para la comunicación con el paciente

Módulo 5: Consideraciones éticas y regulatorias

30-09-24        Sesgo y equidad en la atención sanitaria impulsada por la IA

07-10-24        Privacidad y seguridad de datos

14-10-24        Marcos regulatorios para la IA en la atención médica

Módulo 6: Aplicaciones prácticas de la IA en la Salud Pública

21-10-24        Predicción de brotes de enfermedades.

28-10-24        Seguimiento de la salud de la población.

4-11-24        Mejora de la gestión de los sistemas de salud y en la asignación de recursos.

Módulo 7: Gestión de la Salud Basada en Datos

11-11-24        Bases de datos en la Gestión de Salud. Fuentes de Datos y potenciales usos.

25-11-24        Conceptos básicos de bases de datos y sus características.

2-12-24        Estructura, Consultas y Operaciones básicas.

9-12-24        Herramientas para gestión de Datos.

Módulo 8: Jornada Integradora. Presencial y entrega de diplomas

16-12-24        En esta jornada se trabajará sobre un modelo real de datos, mostrando el proceso completo desde la definición del problema, la preparación de los datos, selección de features, modelos y medidas de performance, aplicación de validación cruzada, ensambles y grilla para selección de parámetros. Puesta en producción del modelo.

Conceptos teóricos y prácticos que se desarrollarán a lo largo de los módulos

         Problemas de Regresión y Clasificación.

        Problemas Supervisados y No Supervisados

        “Bias-Variance Tradeoff”.

        Regresión Lineal

        Regresión Logística

        Agrupamiento “k-means”. Agrupamiento Jerárquico.

        Reducción de dimensiones (PCA)

        Features Engineering

        Validación de modelos. “Cross-validation.”

        Selección de Modelos.

        Ensambles

        Redes Neuronales. Redes neuronales convolucionales. Redes neuronales recurrentes.

        Transformers.

        Conceptos básicos de Estadística, Vectores, Matrices, Distancias, Optimización.

Herramientas        Orange

Evaluación Final

Arancel del curso completo:

Médicos socios:

$108.000 (a pagar en 6 cuotas de 18000)

NO socios:

$150.000 (a pagar en 6 cuotas de 25000)

Residentes y concurrentes socios:

$72.000 (a pagar en 6 cuotas de 12000)

Los medios de pago son: tarjeta de débito y tarjeta de crédito por MercadoPago.