Implementación, Adopción y Retorno de Inversión en el Sector Salud: una oportunidad única para profesionales de Hispanoamérica que buscan trascender la creación de modelos aislados y aprender a desplegar soluciones de Inteligencia Artificial Full-Stack listas para producción. A lo largo de 10 módulos teórico-prácticos los estudiantes construirán un prototipo funcional de extremo a extremo que presentarán ante un comité directivo en un Demo Day.
Los participantes aprenderán a fundamentar la viabilidad clínica, comercial y operativa de una solución tecnológica en salud. A través de herramientas avanzadas de IA para investigación, sintetizarán grandes volúmenes de literatura médica y traducirán problemáticas hospitalarias reales en preguntas de negocio estructuradas con métricas de éxito medibles.
Los participantes aprenderán a transformar requerimientos clínicos y de negocio en experiencias digitales hiperpersonalizadas. Mediante plataformas avanzadas de generación con IA, diseñarán maquetas de interfaz funcionales e integrarán activos multimedia hiperrealistas (voz y avatares de video) para humanizar la atención y mejorar la adherencia del paciente a gran escala.
Configurarán el entorno de desarrollo profesional asistido por IA, orquestando el flujo estándar de la industria mediante IDEs nativos de IA, agentes autónomos de terminal y repositorios en la nube, asegurando control de versiones, trazabilidad del código y reglas de gobernanza técnica.
Darán vida a la interfaz de usuario transformando las maquetas iniciales en una aplicación web modular, moderna y responsiva, estructurando el proyecto en local, integrando componentes interactivos y construyendo formularios dinámicos optimizados para la captura y seguimiento del paciente desde cualquier dispositivo móvil.
Construirán el motor lógico y el servidor del sistema mediante APIs REST seguras y de alto rendimiento con FastAPI en Python, conectando las interfaces del usuario con el procesamiento interno de datos, aplicado al seguimiento clínico y a la gestión operativa de farmacia hospitalaria.
Diseñarán e implementarán la capa de almacenamiento de datos de la aplicación mediante el modelado de bases de datos relacionales y ORMs asistidos por IA, además de construir pipelines de ingesta capaces de unificar fuentes heterogéneas hospitalarias (ERP, HIS, farmacia y compras) en una estructura analítica centralizada.
Llevarán su solución desde el entorno de desarrollo local hasta un entorno de producción en la nube, desplegando aplicaciones web de alta disponibilidad, gestionando dominios públicos e implementando arquitecturas serverless para optimizar costos y escalar el almacenamiento de archivos médicos de forma segura.
Desarrollarán e integrarán la capa de inteligencia analítica del sistema, entrenando, validando e interpretando modelos predictivos con bibliotecas estándar de la industria (Scikit-Learn, SHAP), transformando datos hospitalarios pasivos en alertas dinámicas en tiempo real.
Construirán asistentes conversacionales avanzados que interactúan con conocimiento médico privado y regulatorio mediante arquitecturas RAG agéntico, el Model Context Protocol (MCP) y guardrails de seguridad, mitigando alucinaciones y auditando clínicamente las respuestas de los modelos de lenguaje.
Integrarán la gobernanza regulatoria y la viabilidad financiera, blindando sus soluciones bajo el marco normativo internacional y mexicano (HIPAA, LFPDPPP, NOM-024, COFEPRIS) y cuantificando el ROI y TCO. El programa culmina con el Demo Day, defendiendo su prototipo funcional (MVP) ante un comité directivo simulado.
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Es organizado por Health Data Science Program de Health IDS y Data Pulse Analytics, y avalado por la Escuela de Medicina y Ciencias de la Salud del Tecnológico de Monterrey.
Sí, pueden participar varias personas de tu organización. Pregunta por los paquetes para empresas y organizaciones.
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