Máster en Aplicaciones de la Inteligencia Artificial para profesionales de la salud

El sector de la inteligencia artificial está llamado a producir un gran impacto en cuanto a sus aplicaciones en el ámbito de la salud y su incorporación a las instituciones sanitarias ya es una realidad.

La relevancia y complejidad de los sistemas de inteligencia artificial aplicados a la sanidad se traduce en una creciente y constante demanda de profesionales especializados en este ámbito. Por un lado están los profesionales 100% técnicos (técnicos de datos, programadores, data scientist, etc), con muchos conocimientos técnicos pero sin conocimientos en salud, y por otro los profesionales sanitarios con capacidad de organizar y desarrollar un proyecto de inteligencia artificial aplicado específicamente en el ámbito de la salud.  Para formar a estos últimos nace este master en aplicaciones de la inteligencia artificial para profesionales de la salud.

Las aplicaciones y utilidades de la Inteligencia Artificial (IA) en el ámbito de la salud están diseñadas para mejorar la calidad de vida de los pacientes y facilitar el trabajo de los profesionales sanitarios. Entre otras se encuentran:

• Prevención de enfermedades
• Seguimiento enfermedades crónicas
• Optimización y/o soporte al diagnostico en todos los métodos basados en imágenes
• Desarrollo de nuevas vacunas
• Investigación y desarrollo de fármacos y acortar tiempos
• Enfermeras/ asistentes virtuales
• Extracción de datos de las historias clínicas electrónicas
• Predicción de efectos adversos de los medicamentos
• Detección de patologías: cáncer, Alzheimer, entre otras.
• Detección de enfermedades raras
• Optimización de la gestión hospitalaria
• Optimización de gestión de los sistemas de salud (listas de espera, etc.)
• Optimización y facilitación de la documentación clínica (historia clínica, evolución resúmenes de historias clínicas… etc.)
• Documentación clínica (codificación clínica)

Los objetivos del programa están diseñados para preparar a los profesionales para ser parte de la cuarta revolución industrial en el campo de la salud, utilizando la IA para mejorar la prevención, el diagnóstico y el tratamiento de diversas enfermedades, así como optimizar la gestión de los servicios de salud por medio de la toma de decisiones basadas en datos.

• Adquirir una visión amplia de los aspectos técnicos, regulatorios, económicos y éticos necesarios para desarrollar proyectos de IA en el sector salud.
• Comprender y liderar equipos multidisciplinares que desarrollan proyectos de IA en las organizaciones sanitarias e industria relacionada.
• Comprender las herramientas necesarias para implementar proyectos y metodologías de IA en organizaciones sanitarias.
• Comprender las tecnologías de generación de datos sanitarios y analizar las necesidades de pretratamiento, almacenamiento y tratamiento de los datos que surgen en el campo de las ciencias de la salud.
• Conocer modelos de IA aplicados al diagnóstico y al seguimiento de distintas patologías.
• Diseñar, implementar y evaluar un sistema, proceso, componente o programa para satisfacer las necesidades planteadas en salud.

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)

• La demanda de profesionales con conocimientos de IA en el sector de la salud está creciendo, por lo que este máster puede mejorar tus perspectivas de empleo. Un máster en Inteligencia Artificial (IA) aplicada a la salud ofrece varias ventajas:
  1. Formación especializada: Este máster proporciona una formación especializada en IA y su aplicación en el sector de la salud
  2. Desarrollo de habilidades técnicas: Aprenderás conceptos básicos de programación y tratamiento de datos, lo que te permitirá desarrollar proyectos de IA en el sector salud.
  3. Liderazgo de equipos multidisciplinares: Te prepara para comprender y liderar equipos multidisciplinares que desarrollan proyectos de IA en las organizaciones sanitarias y en la industria.
  4. Visión amplia: Alcanzarás una visión amplia de los aspectos técnicos, regulatorios, económicos y éticos necesarios para desarrollar proyectos de IA en el sector salud.
  5. Transformación de los sistemas de salud: La IA permitirá ahorrar miles de millones de euros en mejorar la prevención, el diagnóstico y el tratamiento de problemas como la obesidad infantil, las enfermedades cardiovasculares y sus secuelas, las enfermedades neurodegenerativas y el cáncer de mama, entre otros ámbitos.
  6. Contribución a la sociedad: La IA tiene el potencial de mejorar la prevención, el diagnóstico y el tratamiento de problemas de salud, por lo que al obtener este máster, podrías contribuir a mejorar la salud de millones de personas

Al finalizar el máster con éxito, el alumno conseguirá una DOBLE TITULACIÓN:

• Titulación Propia Universitaria expedida por la Universidad a Distancia de Madrid con 60 créditos ECTS.
• Titulación Propia Universitaria expedida por el Centro de Estudios Superiores Naxercon 60 créditos ECTS.

Cursar un programa de posgrado es una de las mejores inversiones de cara al futuro profesional y personal.

En Naxer  no queremos que el pago de la matrícula sea un obstáculo y por ello disponemos de un importante programa a través del cual se concede y gestiona más de 100.000 euros en becas y un programa de Financiación, para que puedas hacer los pagos en cómodos plazos.

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