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

Título propio de la universidad

INICIO

Noviembre 2024

MATRÍCULA

Abierta

CRÉDITOS

60 ECTS

DURACIÓN

12 meses

METODOLOGÍA

Online

TITULACIÓN DOBLE

Por Udima y Naxer

DESCUENTOS

Según perfil

PRÁCTICAS

Garantizadas

Titulación universitaria
Universidad a Distancia de Madrid

Titulación con 60 créditos ECTS válida a nivel internacional

¿Por qué hacer este máster?

Impulsa tu carrera en salud integrando la inteligencia artificial para optimizar diagnósticos, tratamientos y gestión sanitaria, con una formación avanzada en un campo en expansión.
Este Máster te capacitará para desarrollar y organizar proyectos de inteligencia artificial específicamente orientados al ámbito sanitario.
La incorporación de la IA en la salud ha generado una creciente demanda de profesionales sanitarios con formación en inteligencia artificial.
Aprenderás a aplicar IA para mejorar la calidad de vida de los pacientes y optimizar el trabajo de los profesionales de la salud.
Explorarás diversas aplicaciones de la IA, como la prevención de enfermedades, el seguimiento de enfermedades crónicas, el diagnóstico por imágenes, y el desarrollo de vacunas.
Serás capaz de implementar IA para optimizar la gestión hospitalaria, las listas de espera y la documentación clínica, mejorando la eficiencia del sistema de salud.
Este Máster te proporcionará conocimientos actualizados en un sector de rápido crecimiento, preparándote para liderar la innovación en el ámbito sanitario.

¿Qué vas a conseguir?

Con este máster, liderarás la transformación en salud aplicando inteligencia artificial para mejorar el diagnóstico, tratamiento y gestión sanitaria basada en datos.
Adquirir una visión amplia de los aspectos técnicos, regulatorios, económicos y éticos de la IA en salud.
Liderar equipos multidisciplinares que desarrollan proyectos de IA en organizaciones sanitarias.
Implementar proyectos y metodologías de IA en el sector salud.
Comprender las tecnologías de generación de datos sanitarios y su tratamiento.
Conocer modelos de IA aplicados al diagnóstico y seguimiento de patologías.
Diseñar, implementar y evaluar sistemas o programas para satisfacer necesidades en salud.

Temario

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 1

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

  • ¿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 3

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 4

  • 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 5

  • 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 6

  • 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 7

Realización del trabajo final de Máster.

Módulo 8

Equipo docente

Fernanda Aguirre Ojea - Directora Master en en Aplicaciones de la Inteligencia Artificial para profesionales de la salud

Fernanda Aguirre Ojea

Directora

Médica cirujana especialista en Medicina Crítica y en Sistemas de Información en Salud, con más de 10 años de experiencia en Medicina Digital y Tranformación Digital en Salud.

José Aquino Esperanza, docente en el Máster en Aplicaciones de la Inteligencia Artificial para profesionales de la salud

José Aquino Esperanza

Docente

Dr. en Medicina y especialista en Medicina interna. Procesamiento del lenguaje natural y Big Data.

Yulisa Domínguez, docente en el Máster en Aplicaciones de la Inteligencia Artificial para profesionales de la salud

Yulisa Domínguez

Docente

Médica especializada en auditoría médica. Profesional emprendedora en Salud digital con una sólida trayectoria.

Martín Díaz, docente en el Máster en Aplicaciones de la Inteligencia Artificial para profesionales de la salud

Martín Díaz

Docente

Médico especialista en Medicina Interna. Jefe de Informática Médica. en el Hospital Alemán.

Jerónimo Molina, docente en el Máster en Aplicaciones de la Inteligencia Artificial para profesionales de la salud

Jerónimo Molina

Docente

Ingeniero técnico en Informática por la Universidad de Alicante. Especialista en Inteligencia Artificial.

María del Carmen Quispe Uznayo docente en el Máster en Aplicaciones de la Inteligencia Artificial para profesionales de la salud

María del Carmen Quispe Uznayo

Docente

Médica, especialista en Pediatría e Informática en Salud. Digital Health Researcher en Adhera Health.

Joia Núñez, docente en el Máster en Aplicaciones de la Inteligencia Artificial para profesionales de la salud

Joia Núñez

Docente

Médica, especialista en Pediatría e Informática en Salud. Digital Health Researcher en Adhera Health.

Sergio Montenegro, docente en el Máster en Aplicaciones de la Inteligencia Artificial para profesionales de la salud

Sergio Montenegro

Docente

Médico de familia y laboral, especialista en Informática médica, docente e investigador universitario en UCAMI.

Tu recorrido en Naxer

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Información, asesoramiento y ayuda para el proceso de admisión

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Te solicitaremos la documentación necesaria y te daremos acceso al aula virtual, en la que tendrás tu primera sorpresa… (tendrás uqe llegar hasta aquí para saberla 😊).
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Trabajo fin de máster
Al finalizar contenidos, comenzarás con tu TFM, en el que comenzarás a poner en practica lo aprendido a través de un caso práctico.
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Prácticas
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Centro de estudios en ciencia de la salud mejor valorado por sus alumnos

Queremos formar parte de tu historia.

"Soy coordinador de urgencias, y allí cada segundo cuenta, y me estoy dando cuenta que la IA está comenzando a jugar un papel importante en la toma de decisiones clínicas rápidas y precisas. Me decidí por este máster porque quiero aprender a integrar estas herramientas en la práctica diaria del servicio de urgencias, mejorando la capacidad de respuesta y reduciendo errores. Estoy convencido de que este máster me ayudará a implementar cambios significativos que beneficiarán tanto al equipo médico como a los pacientes."

Raúl Lapadat Sánchez

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

"Trabajo en el área de radiología. Este es uno de los campos que más ha evolucionado con la inteligencia artificial, y no quería quedarme atrás. La posibilidad de mejorar la precisión diagnóstica a través de algoritmos avanzados es fascinante y promete ser un gran avance en la medicina. Este máster me permitirá adquirir las habilidades necesarias para implementar estas tecnologías en mi práctica diaria, optimizando los resultados de los pacientes y aumentando mi capacidad de análisis en el área de la imagen médica."

Marta Fernández Sandemetrio

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

"Con mi experiencia en el cuidado de pacientes, siempre he visto la necesidad de optimizar los procesos hospitalarios. La inteligencia artificial ofrece soluciones innovadoras que pueden hacer el trabajo más eficiente y reducir los errores. Estoy cursando este máster porque quiero estar al día con las últimas tecnologías y asegurarme de que mi equipo y yo estamos preparados para enfrentar los retos del futuro. Este curso no solo me ayudará a crecer como profesional, sino que también mejorará la atención que brindamos en el hospital."

María González Garza

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

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