Herramientas abiertas
Asignaturas universitarias, clases, materiales interactivos y cuadernos de acceso libre y sin registro. La parte de Sepriori que se puede abrir, usar y examinar por dentro.
La asignatura completa, abierta
Las asignaturas de inteligencia artificial en salud que diseñamos y dictamos en programas de maestría, el nivel más exigente de todo lo que enseñamos. Publicamos aquí el material propio de cada sesión, lo que se prepara antes de llegar, lo que se construye en clase y lo que se entrega al salir, para que el recorrido completo se pueda seguir a cualquier ritmo.
Publicar el material para que las personas lo puedan revisar, se realiza con el ánimo de incentivar la curiosidad y el interés, y poder revisarlo no equivale a cursar el programa. Las cosas que te aporta una maestría como un director/a que discute tu proyecto, un grupo que lo contradice, someter las ideas a estrés, una evaluación que responde por lo aprendido y el título que respalda todo este proceso no cabe en una página web, y esta no pretende sustituirlo.
◉ Clases abiertas
2 clasesConferencias y cursos dictados en hospitales y universidades, publicados completos. El mismo material que se proyectó en la sala, con sus piezas interactivas y sus referencias.
Electiva de IA en Salud
Ocho sesiones, cuatro paradas, una sola ficha
La electiva empieza al revés de como suele empezarse. En vez de explicar qué es un modelo, la primera sesión audita uno real que se instaló en cientos de hospitales y que, cuando alguien de afuera lo midió, detectaba la tercera parte de los casos y alertaba sobre uno de cada cinco pacientes. Solo después de eso cada estudiante plantea su propia pregunta de predicción y la somete al mismo interrogatorio. Esa ficha de problema es lo que atraviesa el semestre entero: la misma ficha en machine learning, en aprendizaje profundo y en IA generativa, cambiando únicamente la herramienta y el marco de reporte.
- 8 sesiones
- 0 publicadas
- TRIPOD+AI · CLAIM · FUTURE-AI
- Sin registro
IA en Salud y un viejo conocido
Los sistemas de apoyo a la toma de decisiones clínicas
Empieza por la pregunta que casi nadie plantea en voz alta: ¿por qué no conectamos un modelo de lenguaje a la historia clínica y le pedimos conducta? La respuesta no es burocrática. De 4.609 estudios publicados sobre modelos de lenguaje en medicina clínica, solo 19 fueron ensayos aleatorizados, y cuanto más se parece la tarea a la práctica real, peor le va al modelo. De ahí sale la regla que ordena todo: no se aprueba un modelo, se aprueba una tarea.
- 12 pantallas
- 6 piezas interactivas
- Referencias con DOI
- Sin registro
◧ Materiales interactivos
4 materialesRecorridos guiados que explican por dentro cómo se construye la salud digital. Se proyectan en clase o se recorren a tu ritmo.
El reloj y la alarma
Cómo se construye un modelo que predice sepsis
Las decisiones que se toman antes de entrenar: dónde poner el reloj, a quién dejar entrar, qué hacer con lo que falta. Con datos reales de 40.336 pacientes de cuidados intensivos.
- 95 pantallas
- 26 piezas
- Sin registro
Preparar los datos antes del modelo
Qué hacer con lo que falta, lo extremo y lo desbalanceado
El trabajo que nadie muestra y que decide el resultado: faltantes, atípicos, distribuciones, escalas y desbalanceo, con los mismos 40.336 pacientes de cuidados intensivos.
- 28 pantallas
- 14 piezas
- Sin registro
Matemáticas y código
Lo que aparece en todo artículo y casi nadie explica
Cómo se escribe en Python lo que ya haces en la consulta, y qué son de verdad el ajuste de curvas, los vectores, la derivada y la integral. Termina distinguiendo las dos áreas bajo la curva que la medicina llama igual.
- 34 pantallas
- 13 piezas
- 2 cuadernos
Probabilidad y bioestadística
Por qué una prueba excelente se equivoca casi siempre
Abre con un error de muestreo que no produce ningún mensaje de error, y
sigue con Bayes sobre mil pacientes dibujados, la matriz de confusión con umbral móvil, cien
intervalos de confianza a la vez y el INNER JOIN que descarta pacientes en
silencio.
- 40 pantallas
- 20 piezas
- 1 cuaderno
⌘ Cuadernos en Python
4 cuadernosEl código de los materiales, ejecutable paso a paso en Google Colab. Se abren en el navegador, sin instalar nada, y traen celdas incompletas a propósito para que las termines tú.
En camino
Simuladores de escalas clínicas (qSOFA, NEWS2, Charlson) con la prevalencia como perilla, y una versión del riesgo cardiovascular ajustada a población colombiana. Juegos de aula para predecir y apostar en tiempo real contra el resto del grupo. Y una vitrina para proyectos de estudiantes y colegas que quieran publicar lo suyo con licencia abierta. Aparecerán aquí cuando se puedan abrir, no antes.
Todo lo de esta página es material educativo de acceso libre. Ninguna de estas herramientas es un dispositivo diagnóstico ni sustituye el juicio clínico. Si quieres aprender a construirlas, empieza por el Curso 1 de la Ruta IA en Salud.