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Máster en Aplicaciones de la Inteligencia Artificial en Sanidad (Formación Permanente)
Presentación
Es un hecho sobre el que existe un amplio consenso que el desarrollo de modelos matemáticos basado en las metodologías conocidas genéricamente como “Inteligencia Artificial”, está llamado a producir un impacto muy importante en el conocimiento básico, el desarrollo tecnológico y la comercialización de productos y servicios. No en vano, es común referirse a este proceso como una auténtica revolución industrial que, con distintas velocidades, ya está transformando una amplia variedad de sectores cuyo único punto en común es la posibilidad de generar datos que describan los procesos que los conforman.
Uno de los sectores en las que esta transformación tecnológica presenta más dificultades de desarrollo es, sin duda, el sector Salud. Las organizaciones sanitarias y el sector industrial asociado están sometidos a un estricto marco regulatorio y a procedimientos sólidos y contrastados por años de investigación y experiencia con el fin supremo de asegurar el mejor tratamiento posible de las enfermedades y la seguridad de los pacientes. Por ello, cualquier cambio o mejora que pueda ser común, o incluso “antigua” en otros sectores, suele ser introducida con mucho retraso en el mundo de la Salud.
El programa de este Máster está destinado a formar “agentes de cambio”, tanto en organizaciones sanitarias como en la industria asociada que puedan convertirse en facilitadores de la introducción de las metodologías y/o de productos y servicios basados en Inteligencia artificial en el sector Salud. Para ello, el programa se divide en cuatro módulos que, de forma complementaria, proporcionan conocimientos y herramientas necesarios para diseñar, desarrollar e implementar con éxito un proyecto de Inteligencia Artificial.
Al finalizar el Máster, los alumnos deberían ser capaces de concebir y liderar desde el principio los equipos multidisciplinares que desarrollan en las organizaciones sanitarias e industria relacionada proyectos de Inteligencia Artificial.
Dirigido a
- Graduados o licenciados universitarios de Fisioterapia o titulaciones afines
Objetivos
Objetivos
- Adquirir una visión amplia de los aspectos técnicos, regulatorios, económicos y éticos necesarios para desarrollar los proyectos de Inteligencia Artificial en el sector salud
- Aprender conceptos básicos de programación y tratamiento de datos
- Conocer modelos de Inteligencia Artificial aplicados al diagnóstico y seguimiento de distintas patologías
- Comprender las herramientas para implementar proyectos metodologías de Inteligencia Artificial en organizaciones sanitarias
Competencias metodológicas
- Formular un proyecto de aplicación de metodologías de Inteligencia Artificial en el sector sanitario
- Formular hipótesis de trabajo basadas en antecedentes bibliográficos y experimentales
- Aplicar los conocimientos de búsqueda de información y citación bibliográfica
- Demostrar razonamiento crítico y autocrítico
- Elaborar, redactar, exponer y defender informes de carácter científico-profesional
En colaboración con
Es un hecho sobre el que existe un amplio consenso que el desarrollo de modelos matemáticos basado en las metodologías conocidas genéricamente como “Inteligencia Artificial”, está llamado a producir un impacto muy importante en el conocimiento básico, el desarrollo tecnológico y la comercialización de productos y servicios. No en vano, es común referirse a este proceso como una auténtica revolución industrial que, con distintas velocidades, ya está transformando una amplia variedad de sectores cuyo único punto en común es la posibilidad de generar datos que describan los procesos que los conforman.
Uno de los sectores en las que esta transformación tecnológica presenta más dificultades de desarrollo es, sin duda, el sector Salud. Las organizaciones sanitarias y el sector industrial asociado están sometidos a un estricto marco regulatorio y a procedimientos sólidos y contrastados por años de investigación y experiencia con el fin supremo de asegurar el mejor tratamiento posible de las enfermedades y la seguridad de los pacientes. Por ello, cualquier cambio o mejora que pueda ser común, o incluso “antigua” en otros sectores, suele ser introducida con mucho retraso en el mundo de la Salud.
El programa de este Máster está destinado a formar “agentes de cambio”, tanto en organizaciones sanitarias como en la industria asociada que puedan convertirse en facilitadores de la introducción de las metodologías y/o de productos y servicios basados en Inteligencia artificial en el sector Salud. Para ello, el programa se divide en cuatro módulos que, de forma complementaria, proporcionan conocimientos y herramientas necesarios para diseñar, desarrollar e implementar con éxito un proyecto de Inteligencia Artificial.
Al finalizar el Máster, los alumnos deberían ser capaces de concebir y liderar desde el principio los equipos multidisciplinares que desarrollan en las organizaciones sanitarias e industria relacionada proyectos de Inteligencia Artificial.
Dirigido a
- Graduados o licenciados universitarios de Fisioterapia o titulaciones afines
Objetivos
Objetivos
- Adquirir una visión amplia de los aspectos técnicos, regulatorios, económicos y éticos necesarios para desarrollar los proyectos de Inteligencia Artificial en el sector salud
- Aprender conceptos básicos de programación y tratamiento de datos
- Conocer modelos de Inteligencia Artificial aplicados al diagnóstico y seguimiento de distintas patologías
- Comprender las herramientas para implementar proyectos metodologías de Inteligencia Artificial en organizaciones sanitarias
Competencias metodológicas
- Formular un proyecto de aplicación de metodologías de Inteligencia Artificial en el sector sanitario
- Formular hipótesis de trabajo basadas en antecedentes bibliográficos y experimentales
- Aplicar los conocimientos de búsqueda de información y citación bibliográfica
- Demostrar razonamiento crítico y autocrítico
- Elaborar, redactar, exponer y defender informes de carácter científico-profesional
-
Programa
Programa
Módulo 1: Descripción del entorno sanitario (12 ECTS)
En este módulo se pretende que el alumnado adquiera una visión amplia de los aspectos técnicos, regulatorios, económicos y éticos que es necesario tener en cuenta para desarrollar los proyectos de Inteligencia Artificial en el sector salud. Consta de los siguientes temas:
- Historia Inteligencia Artificial
- ¿Qué entendemos por Inteligencia Artificial?
- Sistema de ayuda a la decisión
- Sistemas de aprendizaje
- Implicaciones éticas y legales
- ¿Qué necesitamos para desarrollar sistemas IA?
- Datos sanitarios: fuentes y características
- Protección de datos RGPD
- Investigación y ensayos clínicos
- Tendencias actuales en atención y gestión sanitaria
- Medicina 5Ps
- Decisión basada en valor: indicadores ICHOM
- Situación actual de la IA en sanidad y potencial transformador
- Estrategia europea/nacional/autonómica
- Impacto esperado de la IA en los próximos años
- Casos de éxito en gestión de recursos
- Casos de éxito en atención sanitaria
- Oportunidades laborales en salud digital
Módulo 2: El lenguaje de la inteligencia artificial (13 ECTS)
En este módulo se proporcionarán conocimientos básicos de programación y tratamiento de datos para que el alumnado pueda comunicarse a alto nivel con los científicos que desarrollan los algoritmos de Inteligencia Artificial. Consta de los siguientes temas:
- Bases matemáticas de la IA
- Modelos de distribución probabilística
- Algoritmos y optimización
- Python I
- Python II
Módulo 3: Aplicaciones de la inteligencia artificial en el ámbito clínico (13 ECTS)
En este módulo el alumnado conocerá ejemplos concretos de modelos de Inteligencia Artificial aplicados con éxito para el diagnóstico y seguimiento de distintas patologías y las posibilidades de desarrollo en este ámbito. Consta de los siguientes temas:
- Entorno tecnológico en sanidad
- Sistema de gestión de imágenes
- Historia clínica electrónica (EHR)
- Interoperabilidad de datos
- Ámbitos de aplicación
- Análisis de imagen
- Extracción de datos de EHR y lenguaje natural
- Sistemas de ayuda a la decisión
- Telemedicina
- Drug Discovery
- Mejora de gestión
- Usos de especialidades médicas
- Neurología
- Cardiología
- Oncología
- Genética
- Otros
Módulo 4: Desarrollo de proyectos de Inteligencia Artificial (12 ECTS)
En este módulo se proporcionarán herramientas para asegurar un desarrollo exitoso de proyectos de gran complejidad como son los de implementación de metodologías de Inteligencia Artificial en organizaciones sanitarias. Consta de los siguientes temas:
- Intraempredimiento corporativo y cambio cultural
- Identificación de facilitadores y barreras
- Formación del equipo
- Difusión: RRSS y eventos
- Casos de éxito: G4Apps y otro en hospital
- Gestión de proyectos: Metodología lean start up
- Definición: método CANVAS
- Desarrollo MVP
- Técnicas ágiles o scrum
- Aspectos regulatorios
- Ensayos clínicos y comités de ética
- Propiedad intelectual y transferencia
- Normativa de Productos Sanitarios
- Financiación
- Financiación I+D: convocatorias nacionales y europeas
- Venture capital
TFM (10 ECTS)
Profesores
- Jesús Silva Rodríguez
- Juan Francisco Vallalta Rueda
- Juan Pablo Gómez
- Daniel Fernández Mosquera
- Moisés Martínez Muñoz
-
Metodología y materiales
Sistema de enseñanza y metodología de estudio
El máster cuenta con una metodología programada, con una fecha de inicio y fin y con una temporalización semanal. El alumno accede al campus virtual con sus credenciales. Una vez dentro, y hasta la fecha de comienzo del máster, el alumno tiene acceso al área de bienvenida.
La formación pretende estar en línea con las necesidades e intereses de los participantes y tiene como objetivo implicar al alumno y hacerlo protagonista del proceso de enseñanza- aprendizaje.
A partir del momento en el que da comienzo el máster, se da acceso semanalmente al alumno a los contenidos de 2-3 temas. Dentro de cada tema el alumno dispone de:
- Una o varias clases en vídeo a cargo del profesor explicando la materia a tratar
- Clases telepresenciales en directo de resolución de dudas semanales
- Un cuestionario de autoevaluación
- Una o varias actividades y/o trabajos a realizar de manera individual
- Breves contenidos teóricos en formato pdf
- Bibliografía completa
- Documentos y enlaces para ampliación de contenidos (opcionales)
La metodología seleccionada es eminentemente práctica por lo que se adquieren los conocimientos por medio de la realización de continuas actividades y trabajos.
Se utiliza una metodología multimedia, visual y atractiva que despierta el interés de los participantes.
Al terminar los módulos teóricos, los alumnos realizarán un Trabajo fin de máster dirigido por uno de nuestros profesores que tienen que entregar en formato pdf. La defensa será mediante un vídeo, contestando las preguntas que le ha formulado previamente la directora/o del trabajo.
Material didáctico
Nuestro alumnado tiene acceso a una plataforma Moodle, en la que se encuentra todo el material pedagógico. Para cada unidad didáctica, tiene disponible:
- Temario, en versión RISE o pdf
- Vídeo/s formativo/s: explicación de la unidad didáctica, profundizando en las partes más complejas
- Cuestionario: tipo test, de 10 preguntas, con 4 opciones, solo una de ellas correcta
- Actividad o caso práctico
- Clases en directo: de casos prácticos, actividades y resolución de dudas
Además, nuestros alumnos tienen acceso a una formación complementaria en Sostenibilidad y otra sobre Prevención de Riesgos Laborables.
Asimismo, se ofrece al alumnado formación en inglés. Tienen la posibilidad de hacer una prueba de nivel. En función de los resultados se le da acceso a un curso de A2, B1, B2 o C1.
En cuanto a los servicios, cada alumno tiene acceso a:
- Tutor/a: cada alumno tiene su propio tutor/a. El tutor es una persona experta en pedagogía asesora que le acompaña durante toda su formación y le asesora
- Profesores especialistas de cada módulo: imparte clases en directo, resuelve dudas en directo o a través del servicio de mensajería, corrige actividades y tareas
- Servicio técnico: resuelve dudas y problemas técnicos
- Orientación laboral: apoyo en la elaboración de CV, LinkedIn, búsqueda de trabajo, gestión de prácticas
- Administración: trámites administrativos como solicitud de certificados o diplomas
- Calidad: encuestas de satisfacción
-
Calendario y precios
Duración, plazos de matrícula y fechas de inicio
40 semanas de formación + 8 semanas de Trabajo Fin de Máster (TFM) + prácticas extracurriculares opcionales (60-300 horas).
Precios y formas de pago
Para información acerca de precios y formas de pago puede rellenar el formulario de Solicitud de Información o ponerse directamente en contacto con la empresa.