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Datos críticos, cuidados críticos
Simulación de Inteligencia Artificial para la lucha contra el COVID-19
La Inteligencia Artificial es una poderosa herramienta que puede ayudarnos a combatir la pandemia del COVID-19. En esta simulación, serás parte del comité de ciencia de datos de un hospital que quiere usar IA para predecir el resultado de los pacientes con COVID-19, para que puedas asignar mejor los recursos y salvar vidas.
Ciclo de vida de un proyecto de ciencia de datos
Desde el comité científico podrás interactuar con el equipo de datos y los stakeholders del proyecto para acceder a los datos y empezar a entrenar modelos, que podrás mejorar de forma continua.
Co-desarrollado con IESE Business School
Co-desarrollado con IESE Business School con un caso escrito por Javier Zamora. Una excelente introducción a la ciencia de datos y la inteligencia artificial para graduados y programas de educación ejecutiva.
Cuidados Críticos, Datos Críticos es una simulación atractiva que explora el uso de la inteligencia artificial (IA) para predecir los resultados de COVID-19 durante la pandemia. Co-desarrollado con la estimada Escuela de Negocios IESE y basado en un caso escrito por Javier Zamora, esta simulación es perfecta para estudiantes de posgrado y programas de educación ejecutiva, ofreciendo una introducción completa a la ciencia de datos y las aplicaciones de IA en el cuidado de la salud. Los participantes serán parte del comité de Ciencia de Datos de un hospital, usando IA para predecir resultados de pacientes, asignar recursos de manera efectiva y salvar vidas.
Objetivos Clave de Aprendizaje:
- Comprender las posibles aplicaciones y beneficios de la IA en el cuidado de la salud, específicamente en la gestión de la pandemia de COVID-19.
- Obtener información sobre el ciclo de vida de la IA, desde la adquisición de datos y el entrenamiento del modelo hasta la mejora continua y la implementación.
- Desarrollar habilidades efectivas de comunicación y colaboración para interactuar con equipos de datos y partes interesadas del proyecto.
- Experimentar las complejidades de utilizar la IA en un entorno de salud y las consideraciones éticas involucradas.
En la simulación Cuidados Críticos, Datos Críticos, los participantes se unen al comité de Ciencia de Datos de un hospital, trabajando juntos para aprovechar la IA en la predicción de los resultados de los pacientes con COVID-19. Los participantes colaborarán con equipos de datos y partes interesadas del proyecto para adquirir datos, entrenar modelos predictivos y mejorar continuamente el sistema de IA para optimizar la asignación de recursos y salvar vidas.
A lo largo de la simulación, los participantes estarán expuestos al ciclo de vida de la IA y los desafíos de implementar la IA en un entorno de salud, mientras también consideran las implicaciones éticas de la toma de decisiones impulsada por la IA.
- Co-desarrollado con la renombrada Escuela de Negocios IESE y basado en un caso escrito por Javier Zamora, garantizando contenido de alta calidad y rigor académico.
- Escenario del mundo real que destaca las posibles aplicaciones de la IA en el cuidado de la salud, específicamente en la gestión de la pandemia de COVID-19.
- Introducción completa a la ciencia de datos y la IA, cubriendo el ciclo de vida de la IA y las complejidades de implementar soluciones de IA en el cuidado de la salud.
- Experiencia de simulación atractiva que enfatiza la comunicación efectiva y la colaboración con equipos de datos y partes interesadas del proyecto.
La simulación Cuidados Críticos, Datos Críticos ofrece una experiencia de aprendizaje práctico que enseña a los participantes los aspectos críticos de aplicar la IA en el cuidado de la salud, particularmente al abordar los desafíos de la pandemia de COVID-19. Al participar en esta simulación, los aprendices estarán mejor preparados para comprender el potencial de la IA en el cuidado de la salud y tomar decisiones informadas relacionadas con la gestión de la salud impulsada por la IA.
Escríbenos sobre cómo podemos ayudarte para conseguir tus objetivos de aprendizaje