Health Data Science Program - Diplomado De Prototipos de IA a Sistemas Escalables

Descripción: El Diplomado De Prototipos de IA a Sistemas Escalables: Implementación, Adopción y Retorno de Inversión en el Sector Salud es 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. Diseñado para formar líderes e innovadores capaces de integrar arquitectura en la nube, desarrollo asistido por agentes de código, RAG agéntico y gobernanza clínica (HIPAA, NOM-024, COFEPRIS), este programa capacita a los participantes para justificar financieramente el impacto y retorno de inversión (ROI) de la tecnología en instituciones de salud. A lo largo de 10 módulos teórico-prácticos centrados en la resolución de casos de negocio reales, los estudiantes construirán un prototipo funcional de extremo a extremo que presentarán ante un comité directivo en un Demo Day.

Duración: 4 meses.

Formato: Virtual sincrónico

Organizado por: Health Data Science Program de Health IDS y Data Pulse Analytics.

Avalado por: Escuela de Medicina y Ciencias de la Salud del Tecnológico de Monterrey.

Registro

Conoce los módulos del Diplomado De Prototipos de IA a Sistemas Escalables

Fase 1: Concepción y Assets (No-Code)

Módulo 1: Investigación de Mercado y Descubrimiento de Producto

En este primer módulo, 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.

Módulo 2: Diseño de Interfaz y Assets Multimedia “AI-First”

En este módulo, los participantes aprenderán a transformar requerimientos clínicos y de negocio en experiencias digitales hiperpersonalizadas. Mediante el uso de plataformas avanzadas de generación con inteligencia artificial, 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.

Fase 2: Ingeniería Full-Stack con IA

Módulo 3: Entorno de Desarrollo y Gobernanza del Código con GitHub

En este módulo, los participantes configurarán el entorno de desarrollo profesional asistido por inteligencia artificial. Aprenderán a orquestar el flujo de trabajo estándar de la industria mediante la combinación de entornos de desarrollo integrados (IDEs) nativos de IA, agentes autónomos de terminal y repositorios en la nube. Todo esto asegurando el control de versiones, la trazabilidad del código y la implementación de reglas de gobernanza técnica.

Módulo 4: Construcción del Front-end (La Cara de la App)

En este módulo, los participantes darán vida a la interfaz de usuario transformando las maquetas iniciales en una aplicación web modular, moderna y responsiva. Guiando a los asistentes conversacionales de programación, aprenderán a estructurar el proyecto en local, integrar componentes interactivos y construir formularios dinámicos optimizados para la captura, validación y seguimiento diario de síntomas del paciente desde cualquier dispositivo móvil.

Módulo 5: Arquitectura de Back-end y APIs

En este módulo, los participantes construirán el motor lógico y el servidor del sistema. A través del desarrollo de APIs REST seguras y de alto rendimiento con FastAPI en Python, aprenderán a conectar las acciones e interfaces del usuario con el procesamiento interno de datos, aplicando esta arquitectura tanto al seguimiento clínico como a la gestión operativa de farmacia hospitalaria.

Módulo 6: Persistencia de Datos y Flujos de Información

En este módulo, los participantes aprenderán a diseñar e implementar la capa de almacenamiento de datos de la aplicación. Mediante el modelado de bases de datos relacionales y el uso de mapeadores objeto-relacional (ORMs) asistidos por IA, garantizarán la integridad y trazabilidad de la información médica. Además, construirán pipelines de ingesta capaces de unificar fuentes heterogéneas hospitalarias (ERP, HIS, farmacia y compras) en una estructura analítica centralizada.

Fase 3: Cloud Computing

Módulo 7: Escalabilidad y Publicación en AWS

En este módulo, los participantes llevarán su solución tecnológica desde el entorno de desarrollo local hasta un entorno de producción en la nube. A través de los servicios clave de Amazon Web Services (AWS), aprenderán a desplegar aplicaciones web de alta disponibilidad, gestionar dominios públicos e implementar arquitecturas serverless para optimizar costos de operación y escalar el almacenamiento de archivos médicos de forma segura.

Fase 4: Inteligencia Avanzada

Módulo 8: El Motor Predictivo: Machine Learning Aplicado

En este módulo, los participantes desarrollarán e integrarán la capa de inteligencia analítica del sistema. Aprenderán a entrenar, validar e interpretar modelos predictivos utilizando bibliotecas estándar de la industria (Scikit-Learn, SHAP). Transformarán datos hospitalarios pasivos en alertas dinámicas en tiempo real y construirán modelos de proyección de demanda para optimizar la gestión de farmacia y la planeación de insumos médicos.

Módulo 9: Gestión del Conocimiento Experto: RAG Agéntico

En este módulo, los participantes aprenderán a construir asistentes conversacionales avanzados que interactúan con conocimiento médico privado y regulatorio de forma precisa. Mediante arquitecturas de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) de tipo agéntico, el protocolo estandarizado de conexión Model Context Protocol (MCP) y barreras de seguridad (guardrails), aprenderán a mitigar alucinaciones y auditar clínicamente las respuestas de los modelos de lenguaje para garantizar su apego estricto a la evidencia científica.

Fase 5: Estrategia y Cierre

Módulo 10: Privacidad y Regulación, ROI y Demo Day

En el módulo de cierre del diplomado, los participantes integrarán la gobernanza regulatoria y la viabilidad financiera para llevar su proyecto al nivel ejecutivo. Aprenderán a blindar sus soluciones tecnológicas bajo el marco normativo internacional y mexicano (HIPAA, LFPDPPP, NOM-024, COFEPRIS) y a cuantificar el Retorno de Inversión (ROI), costo total de propiedad (TCO) y métricas de rentabilidad. El programa culmina con el Demo Day, donde defenderán su prototipo funcional (MVP) desplegado en la nube ante un comité directivo simulado.

Preguntas Frecuentes del Diplomado De Prototipos de IA a Sistemas Escalables

Comuníquese a hola@healthdataprogram.com si no puede encontrar una respuesta a su pregunta.

¿Cuál es el proceso de registro al Diplomado De Prototipos de IA a Sistemas Escalables?

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¿Cuál es el aval del Diplomado De Prototipos de IA a Sistemas Escalables?

El Diplomado De Prototipos de IA a Sistemas Escalables es organizado por: Health Data Science Program de Health IDS y Data Pulse Analytics, y avalado por: Escuela de Medicina y Ciencias de la Salud del Tecnológico de Monterrey.

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