IAGEN Academy Cursos de Salud Digital e IA aplicada en Salud
Introducción al Curso Integral de Salud Digital
Curso Integral de Salud Digital
Online On-Demand
Formato: 12 clases on-demand (a tu propio ritmo) + autoevaluación al final de cada clase. Extras: Talleres técnicos adicionales (en vivo o grabados) sobre HL7/FHIR e implementación de infraestructura de Salud Digital.
Descripción
Formación práctica para profesionales e instituciones que buscan implementar Salud Digital con un enfoque realista: cultura, datos, infraestructura, interoperabilidad, políticas, financiamiento, telesalud, calidad y seguridad.
Qué incluye cada clase
Video on-demand (clase)
Material descargable (plantilla/guía)
Actividad práctica
Autoevaluación (quiz)
Curso de IA aplicada en Salud
Online On-Demand
Disponible ya, sólo regístrate y comienza
Para quién es:
Para profesionales y estudiantes del área de la salud que quieren usar la IA de forma práctica y segura en su trabajo clínico, académico o administrativo.
Qué aprenderán:
Entender qué es la IA en salud (y qué no es), con ejemplos reales y sin tecnicismos.
Identificar casos de uso útiles: apoyo a la decisión, predicción de riesgo, triaje, calidad y automatización.
Aprender el flujo básico de un proyecto de IA en salud: problema → datos → modelo → validación → implementación.
Reconocer riesgos y buenas prácticas: privacidad, sesgo, seguridad y uso responsable de datos de salud.
Crear un plan simple para aplicar IA en tu entorno (clínica, consultorio, investigación o institución).
Introducción al Curso de IA Aplicada en Salud
Curso de Coworkers, Uso de IA de forma avanzada
Curso de Actualización: Coworkers de IA – De asistentes conversacionales a colaboradores profesionales (Curso nivel avanzado)
Este taller está dirigido a:
Egresados del curso de Inteligencia Artificial Aplicada en Salud y a profesionales que desean dar el siguiente paso en la integración de la IA en su práctica diaria.
Los participantes aprenderán a:
Diseñar, configurar y supervisar Coworkers de IA capaces de asumir funciones específicas, trabajar con objetivos, contexto, herramientas y límites definidos, manteniendo siempre la supervisión humana. Al finalizar, podrán incorporar estos colaboradores inteligentes en procesos reales para mejorar la productividad, optimizar la calidad de los resultados y fortalecer la toma de decisiones de manera ética, segura y responsable.