2-06-2025-Clase 1: Taller interactivo a través del cual el alumno podrá incorporar nociones básicas acerca de ¿Qué es la Inteligencia Artificial?
Aplicaciones e impacto en la atención sanitaria.
Introducción a los tipos de aprendizaje: Supervisado (predicción de riesgo de enfermedades), No Supervisado.
9-06-2025-Clase 2: Ética en el desarrollo de la IA aplicada a Salud.
Directrices y recomendaciones de la OMS, UE y FDA.
Transparencia, equidad, privacidad, seguridad.
Estudios de caso sobre dilemas éticos en la IA médica.
16-06-2025-Clase 3: Uso eficiente de Modelos de Lenguajes Multimodales.
¿Qué son los modelos de lenguaje y cómo se aplican en salud?
(chatbots para atención al paciente, resumen de historiales clínicos, generación de informes).
Como dar buenas instrucciones a la IA para obtener mejores resultados.
Ejemplos prácticos y demostraciones del uso de modelos de lenguaje.
23-06-2025-Clase 4: Taller de IA aplicado al diagnóstico por Imágenes.
Demostraciones de herramientas de IA para análisis de imágenes
30-06-2025-Clase 5: Preparando la Información para un Diagnóstico Inteligente
Importancia de la calidad de los datos.
Conceptos básicos de carga, visualización, inspección y transformación de datos.
Tratamiento de datos faltantes y valores atípicos, explicado con ejemplos médicos.
7-07-2025-Clase 6: Predicción de parámetros médicos de interés.
Modelos de Regresión.
Compromiso Sesgo-Varianza.
Medidas de Performance: RMS, R2.
14-07-2025-Clase 7: Clasificación de enfermedades mediante IA
Modelos de Clasificación.
Medidas de Performance: Matriz de Confusión, ROC.
21-07-2025-Clase 8: Agrupamiento y Simplificación de Datos de Salud con IA.
¿Qué es el Agrupamiento y la Simplificación de Datos con IA?
Beneficios y Limitaciones del Agrupamiento y la Simplificación con IA en Salud.
28-07-2025 evaluación final entrega de certificados
