MÓDULO 1: Fundamentos de la IA para profesionales de la salud

1. 1 Introducción a sistemas de salud

• Conceptos básicos de salud, enfermedad y atención médica.
• Organización y estructura de los sistemas de salud.
• Actores que intervienen en el sistema de salud (pacientes, profesionales, proveedores, pagadores, etc. ).
• Principales desafíos que enfrentan los sistemas de salud en la actualidad.

1. 2 Sistemas de información en salud

• HIS: Definición, objetivos y funciones. Tipos de HIS (por ejemplo, HIS clínicos, HIS administrativos, HIS de farmacia).
• Componentes principales de un HIS (historia clínica electrónica, gestión de citas, facturación)
• Interoperabilidad y estandares I
• Interoperabilidad y estandares II
• Sistemas de soporte a las decisiones clínicas
• Beneficios y desafíos de implementar y mantener un HIS

MÓDULO 2: Gestión sanitaria aplicada a la IA

• Medicina personalizada: 5 P´s
• Medicina basada en valor
• Planificación y Toma de decisiones basadas en datos
• Entidades de certificación tecnológica aplicables a salud
• Datos de Salud:
• Tipos de datos de salud (datos clínicos, datos administrativos, datos financieros)
• Calidad de los datos de salud
• Gobernanza de datos de salud

MÓDULO 3: Aspectos técnicos de la IA aplicada a Salud

• ¿Qué es IA? Tipos Clasificaciones
• Conceptos básicos de IA, aprendizaje automático y aprendizaje profundo
• Algoritmos de aprendizaje automático comúnmente utilizados en salud
• Técnicas de minería de datos y análisis de datos para aplicaciones de salud
• Qué se necesita
• Infraestructura
• Procesamiento
• Evaluación y validación de modelos de IA
• La evaluación y validación se desarrollará a partir de métricas que serán definidas de antemano En este bloque se ofrecerá una visión general de cómo se estructura un protocolo de entrenamiento y validación

MÓDULO 4: Aplicaciones de la IA en los sistemas de salud

Entre otros:

• Diagnóstico médico y apoyo a la toma de decisiones
• Gestión de pacientes y atención crónica
• Análisis de imágenes médicas
• Detección de fraude en el cuidado de la salud
• Personalización de la atención médica
• Desarrollo de medicamentos y terapias personalizadas
• Análisis de imágenes médicas y radiología
• Robótica médica y cirugía asistida por computadora
• Gestión de la salud pública y vigilancia de enfermedades
• También podríamos hablar de:
• IA en imagenología médica
• IA en oncología
• IA en salud mental
• IA en medicina preventiva
• IA en salud pública

MÓDULO 5: Fundamentos de la gestión de proyectos de IA en Salud

• Conceptos básicos de la gestión de proyectos (alcance, tiempo, costo, calidad, recursos, comunicación, riesgos, etc) Ciclo de vida de un proyecto (iniciación, planificación, ejecución, seguimiento y control, cierre)
• Metodologías de gestión de proyectos
• Herramientas y técnicas para la gestión de proyectos (diagramas de Gantt, hoja de ruta del proyecto, matriz RACI, etc)

MÓDULO 6: Software y gestión de proyectos de IA en salud

• Herramientas de colaboración
• Herramientas de análisis de datos
• Herramientas de visualización de datos
• Gestión de proyectos de IA en salud:
• Desafíos únicos de la gestión de proyectos de IA en salud
• Mejores prácticas para la gestión de proyectos de IA en salud
• Roles y responsabilidades en los proyectos de IA en salud
• Planificación y estimación de proyectos de IA en salud
• Gestión de riesgos en proyectos de IA en salud
• Monitoreo y control de proyectos de IA en salud
• Comunicación y gestión de las partes interesadas en proyectos de IA en salud

MÓDULO 7: Marco legislativo para la correcta aplicación de la IA en salud

• Principios éticos y legales que guían el desarrollo y la aplicación de la IA en salud
• Marcos regulatorios internacionales y nacionales
• Organismos reguladores responsables de la IA en salud
• Tipos de regulación aplicables a la IA en salud (por ejemplo, dispositivos médicos, medicamentos, software)
• Identificación de los requisitos regulatorios aplicables
• Desarrollo de una estrategia de cumplimiento regulatorio Implementación de medidas de cumplimiento regulatorio
• Auditorías y monitoreo de cumplimiento regulatorio

MÓDULO 8: Trabajo Fin de Máster (TFM)

Nuestro método de enseñanza en Modalidad Online ofrece una metodología completa y específica cuyo objetivo es que el alumno adquiera las habilidades necesarias y reciba una formación flexible y de calidad, adaptada a las nuevas necesidades.

Para alcanzarlo el alumno cuenta con los siguientes recursos:

• Campus Virtual: Acceso a un entorno personal de aprendizaje ilimitado, 24 horas al día, los 7 días a la semana. Que te dará flexibilidad para compaginar tu formación con el resto de tus responsabilidades profesionales y personales.
• Contenido teórico - práctico modular: material de rigor y de actualidad elaborado por docentes expertos que han seguido una pauta adaptada a este tipo de formación, garantizando así la correcta impartición en esta modalidad formativa.
• Contenido de consulta: proporcionado por el docente para la profundización en los diversos temas.
• Actividades: aprendizaje experiencial. Resolución de casos prácticos reales para aplicar los conocimientos adquiridos.
• Masterclass y videotutoriales: Material audiovisual que complementa la formación.
• Tutor experto: seguimiento personalizado del aprendizaje de cada alumno y que servirá de guía para que logren sus objetivos.
• Foros y Comunidad: los espacios de comunicación posibilitan y favorecen la participación activa y la interacción entre los alumnos y con los tutores.
• Trabajo Final de máster: el alumno podrá desarrollar y poner en práctica lo aprendido durante el curso.

Duración: 12 meses.
Plazos de matrícula: Hasta 10 días después del comienzo.
Fecha inicio: 10 de noviembre de 2025.