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Comienza 3 July 2025 04:20

Termina 3 July 2025

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Introducción a la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático en la Atención Médica

Obtenga información sobre los fundamentos de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático a través de una perspectiva sanitaria, explorando conceptos clave y aplicaciones en cardiología diagnóstica.
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Resumen

Obtenga información sobre los fundamentos de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático a través de una perspectiva sanitaria, explorando conceptos clave y aplicaciones en cardiología diagnóstica.

Programa de estudio

  • Introducción al Curso
  • Resumen de AI y ML
    Importancia de la AI en el Cuidado de la Salud
    Objetivos y Estructura del Curso
  • Fundamentos de la Inteligencia Artificial
  • Definición e Historia de la AI
    Componentes Clave: Algoritmos, Datos y Potencia de Cómputo
    Tipos de AI: AI Estrecha vs. AI General
  • Introducción al Aprendizaje Automático
  • Definición y Conceptos Básicos
    Tipos de ML: Aprendizaje Supervisado, No Supervisado y por Refuerzo
    Flujo de Trabajo de ML: Recolección de Datos, Entrenamiento del Modelo y Evaluación
  • Aprendizaje Automático en el Cuidado de la Salud
  • Resumen de Tipos de Datos en el Cuidado de la Salud: EHRs, Imágenes, Genómica
    Desafíos del ML en el Cuidado de la Salud: Privacidad, Sesgos y Preocupaciones Éticas
    Oportunidades para ML: Medicina Personalizada y Análisis Predictivo
  • Algoritmos Clave de ML en el Cuidado de la Salud
  • Árboles de Decisión y Bosques Aleatorios
    Redes Neuronales y Aprendizaje Profundo
    Máquinas de Vectores de Soporte y Métodos de Ensamblaje
  • AI en la Cardiología Diagnóstica
  • Aplicaciones de AI en Imágenes Cardíacas
    AI para Predecir Riesgo Cardiovascular
    Estudios de Caso: Historias de Éxito de AI en Cardiología
  • Implementación Práctica de AI en el Cuidado de la Salud
  • Resumen de Herramientas y Marcos: TensorFlow, PyTorch
    Configuración de un Flujo de Trabajo de Aprendizaje Automático
    Integración de Soluciones de AI en Entornos Clínicos
  • Consideraciones Éticas y Regulatorias
  • Regulaciones de AI en el Cuidado de la Salud
    Abordaje de Cuestiones Éticas: Equidad, Responsabilidad y Transparencia
    Direcciones Futuras y Tendencias Emergentes
  • Conclusión del Curso
  • Recapitulación de Conceptos Clave
    Discusión de Tendencias Futuras en AI y ML en el Cuidado de la Salud
    Recursos para Aprendizaje Adicional
  • Evaluaciones y Tareas
  • Cuestionarios y Laboratorios Interactivos
    Proyecto Final: Aplicación de AI en la Cardiología Diagnóstica
    Retroalimentación y Evaluación del Curso

Asignaturas

Ciencia de Datos