Curso en inglés: Domina la IA en el desarrollo de fármacos — ¡Inscríbete gratis!

Este curso ofrece una visión integral y aplicable sobre cómo la Inteligencia Artificial y el Machine Learning están transformando cada etapa del desarrollo farmacéutico, desde la generación de hipótesis hasta la vigilancia post-comercialización. A través de ejemplos reales y explicación de algoritmos y arquitecturas, aprenderás a evaluar iniciativas de IA, identificar casos de uso de alto impacto y entender los requisitos regulatorios y de gobernanza necesarios para su implementación.

El programa está organizado en cuatro módulos que replican el ciclo de vida farmacéutico: descubrimiento y I+D temprana, desarrollo clínico, medicina de precisión y evidencia del mundo real, y gobernanza e infraestructura. Se abordan temas como integración multi-ómica, diseño molecular generativo, optimización de ensayos clínicos con gemelos digitales, uso de RWE para presentaciones regulatorias, y prácticas de MLOps y cumplimiento para software médico.

Dirigido a profesionales que buscan trasladar la IA del discurso estratégico a la práctica operativa, este curso proporciona marcos de trabajo, casos de estudio y criterios para priorizar y gestionar proyectos de IA en biotecnología y farmacéutica. Si buscas comprender las oportunidades y riesgos de la transformación digital en la industria de la salud, este curso te dará las herramientas conceptuales y estratégicas para liderar esos procesos.

Lo que aprenderás:

• Comprender el rol de la IA y el ML a lo largo de la cadena de valor del desarrollo de fármacos
• Integrar datos multi-ómicos y Knowledge Graphs para la identificación de dianas
• Aplicar técnicas generativas (GANs, VAEs) y herramientas como AlphaFold para diseño molecular
• Optimizar ensayos clínicos con gemelos digitales, simulación de datos históricos y selección de sitios basada en IA
• Implementar enfoques de medicina de precisión y usar RWE en presentaciones regulatorias
• Conocer los requisitos de gobernanza, ética y cumplimiento para SaMD y algoritmos clínicos
• Diseñar pipelines de MLOps y estrategias de infraestructura reproducible para proyectos de IA
• Evaluar el impacto comercial y regulatorio de iniciativas de IA en pipelines farmacéuticos

Contenido del curso:

• Secciones: 4
• Clases: 40
• Duración: Aproximadamente 12 horas

Requisitos:

• Comprensión general del ciclo de vida del desarrollo de fármacos (Descubrimiento a Comercialización)
• Familiaridad básica con conceptos biológicos y químicos (útil pero no obligatoria)
• No se requiere experiencia en programación; el enfoque está en estrategia, aplicación y conceptos

¿Para quién es este curso?

• Profesionales de farmacéutica y biotecnología en I+D, Operaciones Clínicas o Asuntos Médicos
• Científicos de datos y bioinformáticos que desean aplicar ML en ciencias de la vida
• Consultores y analistas de salud interesados en el panorama tecnológico Pharma 4.0
• Product managers y líderes de transformación digital en el sector salud y ciencias de la vida

¿Qué esperas para comenzar?

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