En este primer curso entenderás la inteligencia artificial en salud desde la perspectiva del dato: cómo se captura, se registra, se estandariza y se convierte en predicción. Recorreremos el ciclo del dato, la diferencia entre IA, machine learning y deep learning, los tipos de datos clínicos, las bases de matemática y estadística, el análisis exploratorio, y el marco ético y regulatorio en Colombia e hispanoamérica.
Al terminar este módulo serás capaz de:
- Explicar cómo viaja el dato en salud, desde la consulta hasta la predicción.
- Diferenciar IA, machine learning y deep learning, y reconocer los tipos de datos y de modelos.
- Entender las bases de matemática, estadística y análisis de datos que sostienen un modelo clínico.
- Reconocer el marco ético y regulatorio del uso de IA con datos de salud en Colombia e hispanoamérica.
¿Cómo te mueves por la plataforma?
- Tu progreso se marca solo: verás el porcentaje del curso arriba.
- Para retomar, usa el botón «Continuar»: te lleva justo donde quedaste.
- Al final de cada lección, el botón «Marcar como completada / Siguiente» libera la próxima.
- Los videos hay que dejarlos reproducir por sí mismos hasta el último segundo, solo así permitirá marcar como completada la lección.
- Tus prácticas están dentro de cada lección; puedes repetirlas cuantas veces quieras.
- Al completar el curso obtienes tu insignia y certificado.
Disclaimer: este es un programa de educación informal, de acuerdo con la normativa colombiana vigente. No conduce a título de educación superior alguno. Al finalizar se expide una constancia de aprobación que da cuenta de las horas cursadas.
Contenido del Curso
Sección 1 · Punto de partida
Sección 2 · El dato → IA en salud
Sección 3 · Bases técnicas (manos a la obra)
Sección 4 · Ética, regulación y visión de conjunto