Máster en Gestión Sanitaria: Integración de la Inteligencia Artificial en salud

Título propio de la universidad

INICIO

Noviembre 2025

MATRÍCULA

Abierta

CRÉDITOS

60 ECTS

DURACIÓN

14 meses

METODOLOGÍA

Online

TITULACIÓN DOBLE

Por Udima y Naxer

DESCUENTOS

Según perfil

PRÁCTICAS

En Empresa

Titulación universitaria
Universidad a Distancia de Madrid

Titulación con 60 créditos ECTS válida a nivel internacional

¿Por qué hacer este máster?

Impulsa tu carrera de gestión 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.

¿A quién va dirigido?

Dirigido a profesionales de la salud con experiencia en gestión sanitaria, o que quieran orientar su carrera a la misma

Se admitirán además perfiles de Tecnología (programadores, ingenieros informáticos etc) o transversales (como Abogados, etc) con experiencia en IA en el ejercicio de su profesión, y que quieran orientar su carrera hacia el sector 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

Introducción a la Inteligencia Artificial en Salud

Contexto Histórico y Evolución
Relevancia de la IA en el Sector Salud
¿Dónde se usa la IA hoy en día?

Bases Teóricas de la Inteligencia Artificial

Fundamentos y Técnicas de la IA

Traducción práctica de la IA al concepto clínico: IA en Diagnóstico, Pronóstico, Tratamiento y medicina preventiva:

Diagnóstico y tratamiento de Cáncer:
- Introducción
- Aplicaciones de IA en el Diagnóstico del Cáncer
- Aplicaciones de IA en el Tratamiento del Cáncer
- Aplicaciones de IA en el Diagnóstico de cáncer de Mama
- Futuro de la IA en Oncología

Aplicaciones de la Inteligencia Artificial en Dermatología:
- Diagnóstico Acelerado y Preciso
- Segmentación en IA dermatológica
- IA Generativa en Dermatología
- Predicción de Riesgos y Prevención
- Tratamientos Personalizados
- Formación y Educación
- Desafíos y Consideraciones Éticas en Dermatología
- Conclusiones

IA en Salud Mental y trastornos de la Función Cognitiva
- Aplicaciones de IA en Diagnóstico: Alzheimer, Esquizofrenia:,Demencia,TDAH, etc
- Análisis de Voz como Biomarcador Cognitivo
- Tecnología de Objetos Sonoros: ¿Qué es y cómo funciona?
- Modelos de IA utilizados
- Beneficios
- Consideraciones y Desafíos Éticos
- Futuro de la IA en Salud Mental y Trastornos Cognitivos

Aplicaciones de la Inteligencia Artificial Enfermedades Infecciosas
- Identificación de microorganismos resistentes
- Selección de candidatos para ensayos clínicos
- Desarrollo de nuevos antimicrobianos
- Desarrollo de vacunas
- Monitoreo epidemiológico y predicción de epidemias
- Seguimiento clínico de pacientes.
- Detección del COVID-19 utilizando aprendizaje profundo
- Impacto y perspectivas futuras

Aplicaciones de la Inteligencia Artificial en predicción de enfermedades Cardiovasculares
- Infartos
- Diabetes
- Etc…

Aplicaciones de la Inteligencia Artificial en Imagenología
- Abordaje de aplicaciones concretas como el diagnóstico automatizado de mamografías, resonancias y ecografías
- Uso de redes neuronales convolucionales para la segmentación de imágenes clínicas
- Predicción de riesgo de enfermedades

Aplicaciones de la Inteligencia Artificial en Medicina Preventiva

Aplicaciones de los Modelos de IA de Gran Escala en Medicina

Introducción de los LLMs
Modelos de IA de Gran Escala en Medicina
Tipos de Modelos de IA de Gran Escala en Medicina
Aplicaciones Prácticas de Modelos de IA de Gran Escala en Medicina
Conclusión

Inteligencia Artificial en Telemedicina

Aplicaciones de la Inteligencia Artificial el Teleradiología
IA en Apoyo Diagnóstico y Detección Automatizada
Monitoreo Remoto de Pacientes
Asistentes Virtuales y Agentes Conversacionales
Desafíos y Consideraciones Éticas

Inteligencia artificial en Fármacos

Avances Relevantes
- Alphafold y plegamiento de proteínas
- Identificación de nuevos compuestos anticancerígenos
- Descubrimiento de Nuevos antibióticos
- Respuesta rápida ante emergencias sanitarias
- Colaboraciones entre ciencia y tecnología
- Terapias personalizadas basadas en datos
Impacto y Consecuencias de la IA en la Industria Farmacéutica
Desafíos Éticos y Consideraciones Globales

Aspectos Regulatorios y Marco Legal de la IA en Salud

Regulación a nivel Global: Europa, EEUU, China, América Latina, etc..
Desafíos Regulatorios Actuales

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 y Docente

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.

Matías Génova

Docente

Lic. En Administración de Empresas. Actualmente es responsable en la oficina de proyectos del Dpto. de Informática en Salud del Hospital Italiano Buenos Aires.

Sofía Landi

Docente

Médica Pediatra especializada en Informática en Salud (IS) con más de siete años de experiencia implementando TICs para mejorar la calidad y seguridad sanitaria. Coordinadora del programa Health Tech de la Universidad de Montevideo.

Martín Díaz

Docente

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

Jerónimo Molina

Docente

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

María del Carmen Quispe Uznayo

Docente

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

Joia Núñez

Docente

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

Tu recorrido en Naxer

Te acompañamos y asesoramos desde el inicio para ayudarte a sacar el mayor partido a tu formación.

Información, asesoramiento y ayuda para el proceso de admisión

Experiencia formativa , aprendizaje y actividades prácticas para tu profesionalización

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Matriculación, preparación y acceso al aula

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 😊).

Comienza tu máster

En la fecha indicada podrás comenzar con los primeros contenidos.

Materiales, Ejercicios y cuestionarios

Contenidos del master para que tu experienia formativa sea de calidad.

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.

Titulación

Obtén tu título universitario con 60 ECTS.

Prácticas

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Queremos formar parte de tu historia.

Como coordinador de urgencias, veo cada vez más claro que la Inteligencia Artificial será clave en la evolución de la atención sanitaria. Me matriculé en este máster porque quiero prepararme para incorporar estas herramientas en el entorno clínico y así mejorar la toma de decisiones, la seguridad del paciente y la eficiencia del equipo médico.

Raúl Lapadat Sánchez

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

Trabajo en el área de radiología, uno de los campos donde la Inteligencia Artificial está marcando una auténtica revolución. Me matriculé en este máster porque quiero entender y aplicar estas tecnologías en mi práctica diaria, con el objetivo de mejorar la precisión diagnóstica y reforzar mi capacidad de análisis en imagen médica.

maria gonzalez garza

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

Tras años de experiencia en el cuidado de pacientes, tengo claro que optimizar los procesos hospitalarios es clave para ofrecer una atención de calidad. Me matriculé en este máster porque quiero actualizarme en Inteligencia Artificial y aprender a aplicar estas herramientas para mejorar la eficiencia del trabajo en equipo y reducir los errores en el entorno clínico.