Curso 1 · Fundamentos de IA en Salud

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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.

Contenido del Curso

Sección 1 · Punto de partida
Introducción y bienvenida
Sección 2 · El dato → IA en salud
De la consulta médica al dato 1 Tema | 1 Cuestionario
Contenido de la Lección
0% Completado 0/1 pasos
Contenido de la Lección
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¿Qué es la IA en salud? IA vs. ML vs. DL 1 Tema | 1 Cuestionario
Contenido de la Lección
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Tipos de datos y tipos de IA 1 Tema | 1 Cuestionario
Contenido de la Lección
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Sección 3 · Bases técnicas (manos a la obra)
De la clínica a los números: variables 1 Tema | 1 Cuestionario
Contenido de la Lección
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Python sin miedo, para personal de la salud 1 Tema | 1 Cuestionario
Contenido de la Lección
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Sección 4 · Ética, regulación y visión de conjunto
¿Qué cambia con ML, DL e IA generativa? 1 Tema | 1 Cuestionario
Contenido de la Lección
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Contenido de la Lección
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El ciclo completo de un proyecto de IA 1 Tema | 1 Cuestionario
Contenido de la Lección
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