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Máster en aplicaciones de inteligencia artificial en la sanidad IDAD del centro CEMP - CENTRO EUROPEO DE MASTERES Y POSTGRADOS

Programa de Máster en aplicaciones de inteligencia artificial en la sanidad IDAD

Modalidad: Online
Duración 1500 horas
Precio entre 2500 €y 3500€

Descripción

¡Conviértete en un profesional que lidere el desarrollo de múltiples proyectos de la IA en las organizaciones sanitarias!

Este máster en Aplicaciones de Inteligencia Artificial en Sanidad te prepara para comprender y liderar equipos multidisciplinares que desarrollan proyectos de Inteligencia Artificial en las organizaciones sanitarias e industria relacionada.

A quién va dirigido

A toda persona interesada en adquirir o perfeccionar sus conocimientos en aplicaciones de inteligencia artificial en la sanidad IDAD

Objetivos

Conocer modelos de Inteligencia Artificial aplicados al diagnóstico y seguimiento de distintas patologías.

Adquirir una visión amplia de los aspectos técnicos, regulatorios, económicos y éticos necesarios para desarrollar los proyectos de Inteligencia Artificial en el sector.

Comprender las herramientas para implementar a proyectos metodologías de Inteligencia Artificial en organizaciones sanitarias.

Temario

Módulo 1: El entorno

Introducción

La cuarta revolución Industrial.

¿Qué entendemos por IA?

Breve historia de la interacción entre medicina e inteligencia artificial.

¿Para qué podemos usar algoritmos de IA en el ámbito clínico?

Sistemas de aprendizaje: Un mapa del entorno de la IA.

¿Qué necesitamos para desarrollar sistemas IA?

Datos sanitarios: fuentes y características.

Protección de Datos: RGPD.

Investigación y ensayos clínicos.

Implicaciones éticas.

Tendencias actuales en atención y gestión sanitaria

Medicina 5Ps.

Decisión basada en valor.

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.

Módulo 2: La técnica

Bases matemáticas de la IA

Sistemas expertos basados en reglas. Los precursores de la IA.

Aprendizaje máquina o Machine Learning: modelos de regresión, clasificación y agrupamiento.

Redes neuronales y aprendizaje profundo.

El paradigma de aprendizaje. Selección de características y optimización de modelos.

Python. Bloque 1: Introducción a Python

¿Qué es Python? Introducción. Python y la ciencia de los datos. Instalación y entorno de trabajo.

Empezando en Python. (Teoría) Tipos de datos, variables, operadores, bucles y otras estructuras.

Empezando en Python. (Práctica) Tipos de datos, variables, operadores, bucles y otras estructuras.

Orientación a objetos: clases e instancia, atributos y métodos. Trabajar con llibrerías.

Librerías fundamentales de Python para trabajar con datos: Numpy y Pandas.

Python. Bloque 2: ML y DL en Python

Introducción a la IA en Python. Librerías y niveles de abstracción.

Análisis de datos en Python. Spicy, Matplotlib, Seaborn, statsmodels.

Estructuración de datos: conjutos de datos para entrenamiento, validación y prueba. Data augmentation.

Machine Learning en Python: Scikit-learn y ejemplos prácticos.

Redes neuronales en Python: Pythorch, Tensorflow y Keras.

Módulo 3: Aplicaciones de la IA en sanidad

Minería de datos en sanidad

Tipos de datos en sanidad.

Sistema informáticos hospitalarios (HIS) e historia clínica electrónica (HCE).

Sistema de gestión de imágenes (PACS y DICOM).

Interoperabilidad de datos en Sanidad. El estándar FHIR.

AI en sanidad. Algoritmos y estrategias

Minado de textos y Natural Language Processing (NLP).

Análisis de la imágen médica. U-Nets y GANs.

Automatización Robótica de procesos.

Inteligencia Artificial y Computación en la nube.

Ámbitos de aplicación

Sistemas de Ayuda a la Decisión: Diagnóstico y tratamiento.

AI en Drug Discovery y tratamientos personalizados.

Mejoras de gestión.

Interacción con el paciente y telemedicina.

Módulo 4: Implementación de proyectos de IA en Sanidad

Evaluación y despliegue de IA en Sanidad

Framework evaluación Outcome-Action-Pair (OAP).

Ciclo de vida de un proyecto IA.

Diseño y desarrollo.

Validación.

Monitorización y mantenimiento.

Actores relevantes IA Sanidad.

Desafíos y aspectos regulatorios IA en Sanidad

Sesgo, interpretabilidad y equidad.

Privacidad y seguridad.

Entorno regulatorio.

Organizaciones de salud orientadas a IA

Implantación de una estrategia de IA.

Intraemprendimiento corporativo y cambio cultural.

Gestión de proyectos.

Herramientas de financiación pública y privada de proyectos innovadores.

Trabajo Fin de Máster

Titulación obtenida

Título propio de CEMP: Máster en Aplicaciones de Inteligencia Artificial en la Sanidad

Título universitario de UCAM

Certificado de Inglés

Certificado de Prevención de Riesgos Laborales

Requisitos

No son necesarios conocimientos previos en el tema.

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