Curso de Agentic AI in Healthcare
Agentic AI is an approach where AI systems plan, reason, and take tool-using actions to accomplish goals within defined constraints.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level healthcare and data teams who wish to design, evaluate, and govern agentic AI solutions for clinical and operational use cases.
By the end of this training, participants will be able to:
- Explain agentic AI concepts and constraints in healthcare contexts.
- Design safe agent workflows with planning, memory, and tool usage.
- Build retrieval-augmented agents over clinical documents and knowledge bases.
- Evaluate, monitor, and govern agent behavior with guardrails and human-in-the-loop controls.
Format of the Course
- Interactive lecture and facilitated discussion.
- Guided labs and code walkthroughs in a sandbox environment.
- Scenario-based exercises on safety, evaluation, and governance.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Programa del Curso
Foundations of Agentic AI for Healthcare
- Agentic vs. tool-only LLM applications
- Autonomy boundaries, policies, and human oversight
- Healthcare data landscape and constraints (EHR, FHIR, PHI)
Designing Agent Workflows
- Planning, memory, tool use, and reflection loops
- Prompt engineering, functions/tools, and action selection
- State management and orchestration patterns
Retrieval-Augmented Agents
- Medical document ingestion and chunking
- Embeddings, vector stores, and relevance evaluation
- Grounding responses and citation strategies
Healthcare Integrations and Interoperability
- FHIR/SMART basics for agent connectivity
- Working with structured and unstructured clinical data
- Eventing, APIs, and audit trails
Safety, Risk, and Governance
- Guardrails, red-teaming, and fail-safe design
- PHI handling, de-identification, and access controls
- Human-in-the-loop review and escalation paths
Evaluation and Monitoring
- Offline evaluations, golden sets, and KPI definition
- Hallucination detection and factuality checks
- Observability, logging, and cost/latency management
Deployment Patterns and Hands-on Lab
- API-based vs. on-prem model choices
- Building a retrieval-augmented agent with LangChain, FastAPI, and ChromaDB
- Simulated incident response and rollback procedures
Summary and Next Steps
Requerimientos
- An understanding of basic Python programming
- Experience with data analysis or ML workflows
- Familiarity with healthcare data concepts (e.g., EHR, FHIR)
Audience
- Healthcare data scientists and ML engineers
- Clinical informatics and digital health product teams
- IT leaders and innovation managers in healthcare
Los cursos de formación abiertos requieren más de 5 participantes.
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- Comprender los principios de la toma de decisiones autónoma en IA.
- Diseñar e implementar agentes de IA que operen con mínima intervención humana.
- Integrar Agentic AI en flujos de trabajo de automatización y sistemas empresariales.
- Optimizar los procesos de toma de decisiones impulsados por IA para la eficiencia y escalabilidad.
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Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender el papel de la IA en mejorar las experiencias AR/VR en salud.
- Utilizar AR/VR para simulaciones quirúrgicas y entrenamiento médico.
- Aplicar herramientas AR/VR en rehabilitación y terapia de pacientes.
- Explorar las preocupaciones éticas y de privacidad en herramientas médicas potenciadas por IA.
AI para la Salud utilizando Google Colab
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Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:
- Implementar modelos de IA para la atención sanitaria usando Google Colab.
- Utilizar IA para el modelado predictivo en datos de salud.
- Analizar imágenes médicas con técnicas impulsadas por IA.
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21 HorasEsta capacitación dirigida por un instructor en vivo en los Estados Unidos (en línea o en sitio) está dirigida a profesionales de la salud y científicos de datos de nivel intermedio que deseen comprender y aplicar tecnologías de IA en entornos de atención médica.
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- Aplicar conceptos fundamentales de IA en escenarios de atención médica.
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Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:
- Comprender los principios fundamentales de los sistemas Agentic AI.
- Implementar agentes de IA capaces de razonamiento y acción autónomos.
- Integrar Agentic AI con APIs y servicios de terceros.
- Optimizar las interacciones multiagente para tareas complejas.
- Abordar desafíos éticos, de seguridad y escalabilidad en Agentic AI.
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Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Comprenda el papel y los beneficios de Edge AI en la atención médica.
- Desarrolle e implemente modelos de IA en dispositivos perimetrales para aplicaciones sanitarias.
- Implemente soluciones de IA perimetral en dispositivos portátiles y herramientas de diagnóstico.
- Diseñe e implemente sistemas de monitorización de pacientes utilizando Edge AI.
- Aborde las consideraciones éticas y normativas en las aplicaciones de IA sanitaria.
Fine-Tuning IA para la Salud: Diagnóstico Médico y Predictive Analytics
14 HorasEste entrenamiento en vivo dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a desarrolladores de IA médica y científicos de datos con nivel intermedio a avanzado que desean perfeccionar modelos para diagnóstico clínico, predicción de enfermedades y pronóstico de resultados del paciente utilizando datos médicos estructurados e inestructurados.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:
- Perfeccionar modelos de IA en conjuntos de datos de atención sanitaria que incluyen EMRs, imágenes y datos de series temporales.
- Aplicar el aprendizaje por transferencia, adaptación del dominio y compresión de modelos en contextos médicos.
- Abordar la privacidad, el sesgo y la conformidad normativa durante el desarrollo de los modelos.
- Implementar y monitorear modelos perfeccionados en entornos de atención sanitaria del mundo real.
Generative AI y Prompt Engineering en Salud
8 HorasGenerative AI es una tecnología que crea contenido nuevo como texto, imágenes y recomendaciones basadas en prompts y datos.
Este entrenamiento impartido por un instructor (en línea o presencial) está dirigido a profesionales de la salud de nivel principiante e intermedio que desean usar inteligencia artificial generativa y ingeniería de prompts para mejorar la eficiencia, precisión y comunicación en contextos médicos.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:
- Comprender los fundamentos de la inteligencia artificial generativa e ingeniería de prompts.
- Apliquen herramientas de IA para simplificar tareas clínicas, administrativas y de investigación.
- Garanticen el uso ético, seguro y conforme a normativas de la IA en salud.
- Optimizar los prompts para obtener resultados consistentes y precisos.
Formato del Curso
- Charlas interactivas y discusiones.
- Ejercicios prácticos y estudios de caso.
- Experimentación práctica con herramientas de IA.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, contáctenos para organizarlo.
Generative AI en Salud: Transformando la Medicina y el Cuidado del Paciente
21 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en los Estados Unidos (en línea o en el sitio) está dirigida a profesionales de la salud de nivel principiante a intermedio, analistas de datos y responsables políticos que deseen comprender y aplicar la IA generativa en el contexto de la atención médica.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Explicar los principios y aplicaciones de la IA generativa en la atención sanitaria.
- Identificar oportunidades para que la IA generativa mejore el descubrimiento de fármacos y la medicina personalizada.
- Utilice técnicas de IA generativa para imágenes y diagnósticos médicos.
- Evaluar las implicaciones éticas de la IA en entornos médicos.
- Desarrollar estrategias para integrar las tecnologías de IA en los sistemas sanitarios.
Multimodal AI para atención médica
21 HorasEste entrenamiento en vivo dirigido por instructores en los Estados Unidos (en línea o en el lugar) está dirigido a profesionales de la salud de nivel intermedio a avanzado, investigadores médicos y desarrolladores de IA que desean aplicar IA multimodal en diagnósticos médicos y aplicaciones de salud.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Entender el papel de la IA multimodal en la atención médica moderna.
- Integrar datos médicos estructurados y no estructurados para diagnósticos impulsados por IA.
- Aplicar técnicas de IA para analizar imágenes médicas y registros de salud electrónicos.
- Desarrollar modelos predictivos para el diagnóstico de enfermedades y las recomendaciones de tratamiento.
- Implementar procesamiento de voz y lenguaje natural (NLP) para la transcripción médica y la interacción con los pacientes.
Prompt Engineering para la atención médica
14 HorasEste entrenamiento en vivo dirigido por instructores en los Estados Unidos (en línea o presencial) está dirigido a profesionales de la salud y desarrolladores de IA de nivel intermedio que desean aprovechar las técnicas de ingeniería de prompts para mejorar los flujos de trabajo médicos, la eficiencia de la investigación y los resultados para los pacientes.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Entender los fundamentos de la ingeniería de prompts en el sector salud.
- Usar AI prompts para la documentación clínica y las interacciones con los pacientes.
- Aprovechar la IA para la investigación médica y la revisión de literatura.
- Mejorar el descubrimiento de medicamentos y la toma de decisiones clínicas con prompts impulsados por IA.
- Garantizar el cumplimiento de los estándares regulatorios y éticos en IA para la salud.