Introducción Estratégica a la Aplicación de Inteligencia Artificial en la Gestión Hospitalaria

FUNDAMENTOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

• Definición y conceptos básicos de IA.
• Tipos de aprendizaje automático y cómo se aplican en el ámbito de la salud.
• Casos de uso relevantes en la gestión hospitalaria.

MANAGEMENT EN LA IMPLEMENTACIÓN DE SOLUCIONES DE IA EN ENTORNOS DE SALUD

• Planificación estratégica para la implementación de tecnologías de IA.
• Evaluación de necesidades y recursos para la adopción de soluciones de IA.
• Consideraciones éticas y regulaciones en la implementación.

DESAFÍOS Y OPORTUNIDADES (TENDENCIAS DE MERCADO)

• Identificación de desafíos comunes en la gestión hospitalaria.
• Exploración de oportunidades para la aplicación de IA en la toma de decisiones estratégicas.
• Estudio de casos de éxito en otros hospitales.

GESTIÓN DE DATOS Y PRIVACIDAD

• Principios de gestión de datos en entornos de salud.
• Estrategias para garantizar la privacidad y seguridad de los datos del paciente.
• Cumplimiento normativo y regulaciones específicas: referencias a nivel internacional. Ética en el uso de datos.

EVALUACIÓN DE IMPACTO Y RENDIMIENTO DE LA IA EN SALUD

• Exploración de las métricas y criterios utilizados para evaluar el impacto de las soluciones de IA en el ámbito de la salud.
• Indicadores clave relacionados con la eficiencia operativa, mejora en la calidad de la atención, toma de decisiones clínicas, y la experiencia del paciente.
• Comprensión de las estrategias de optimización de rendimiento aplicables a modelos y algoritmos de inteligencia artificial utilizados en la gestión hospitalaria.

TECNOLOGÍAS DISRUPTIVAS PARA LA MEDICINA PERSONALIZADA

• Entrenamiento federado seguro de modelos de IA.
• Valoración de predicción de urgencias hospitalarias en base a agentes externos.
• Búsqueda de síntomas para la detección precoz de enfermedades raras.
• Anonimización de datos no estructurados (Informes clínicos) mediante IA para la investigación.