Analista de inteligencia artificial del sector salud
Código 2511.20
¿Qué hace un Analista de inteligencia artificial del sector salud?
El analista/la analista de inteligencia artificial se dedica a diseñar, implementar y mantener soluciones de inteligencia artificial para resolver problemas complejos dentro del ámbito de la gestión de la información en salud. Este perfil utiliza técnicas de aprendizaje automático y análisis de datos para mejorar los procesos de gestión de la información y toma de decisiones, creando sistemas inteligentes que se adapten y aprendan con el tiempo, coordinando con los diferentes perfiles técnicos de la organización para explotar la información a su alcance de forma autónoma.
¿Estás definiendo o contratando un cargo de Analista de inteligencia artificial del sector salud?
Usa este perfil como punto de partida. Ajusta responsabilidades y criterios de evaluación a lo que tu equipo realmente necesita.
El enlace a la app abre el registro. Podrás crear tu cargo al ingresar.
Habilidades esenciales
Conocimientos
- Algoritmos de detección de objetos y segmentación de imágenes médicas
- Análisis de impacto en el negocio (BIA) en la salud digital
- Arquitectura y funcionamiento de sistemas HIS
- Colaboración interprofesional en un entorno médico
- Estándares de interoperabilidad en sistemas de información de salud
- Fuentes de datos del ámbito de la salud
- Leyes y regulaciones que se aplican a la salud digital en América Latina
- Modelado estadístico y predictivo
- Métodos de evaluación de la calidad y relevancia de los datos clínicos
- Métodos de visualización y exploración de datos
- Norma Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR)
- Operaciones comunes y flujos de trabajo en entornos de salud
- Políticas internas de seguridad y privacidad de la organización de salud
- Requerimientos específicos en el análisis de datos de salud
- Sistemas de información hospitalaria (HIS)
- Técnicas de limpieza y preprocesamiento de datos de salud
- Técnicas de procesamiento de lenguaje natural y análisis de texto aplicadas a datos clínicos
- Técnicas de regresión, clasificación y agrupamiento aplicadas a datos de salud
- Ética en la toma de decisiones clínicas
Habilidades y competencias
- Adaptar el lenguaje técnico a una audiencia
- Analizar datos a las necesidades clínicas
- Analizar imágenes médicas
- Comunicar los riesgos a todas las personas implicadas
- Entender las necesidades y expectativas de los usuarios en salud
- Facilitar reuniones productivas con profesionales médicos
- Garantizar la confidencialidad de los pacientes
- Gestionar bases de datos en salud
- Identificar fuentes de datos de salud relevantes
- Implementar procedimientos para asegurar la privacidad de los datos de salud
- Interpretar los resultados del análisis de datos
- Interpretar normativas en proyectos de salud
- Manejar terminología técnica en salud
- Presentar los resultados del análisis de datos
- Reconocer patrones en imágenes médicas
- Tomar decisiones éticas al implementar y utilizar sistemas de inteligencia artificial
- Transformar datos entre diferentes formatos y vocabularios para la interoperabilidad
Competencias transversales
- Técnicas y métodos de cifrado en la protección de datos de salud
- Ética y privacidad de datos en salud
Descarga el perfil de cargo
Te enviamos el perfil listo para pegar en tu aviso: propósito, habilidades esenciales, deseables y qué conviene evaluar. Un correo, sin registro.
Qué conviene evaluar en este cargo
Los conocimientos técnicos se verifican con pruebas y referencias. Lo que no aparece en el currículum son las competencias transversales, y son las que explican la mayoría de las contrataciones fallidas. Antes de cerrar, conviene medirlas con una batería estandarizada.
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Fuentes
Este servicio utiliza la Taxonomía Mapha desarrollada por OTIC SOFOFA (CC BY 4.0) y la clasificación ESCO de la Comisión Europea, en una versión adaptada. Los códigos de grupo provienen de la ISCO-08 de la OIT. Ver fuentes y licencias