Máster en Aplicaciones de la Inteligencia Artificial en Sanidad

El Máster en Aplicaciones de la Inteligencia Artificial en Sanidad se imparte en modalidad Online y a Distancia.

La utilización de la Inteligencia Artificial no ha parado de crecer en la sanidad en los últimos años. Esto se debe principalmente a dos razones: los miles de millones de euros que ahorra en costes y a la mejora de la eficacia en el diagnóstico de las diferentes patologías. Con este máster vas a dominar las metodologías y herramientas utilizados en la Inteligencia Artificial en el sector de la salud. ¡Conviértete en un profesional que lidere el desarrollo de múltiples proyectos de la IA en las organizaciones sanitarias!

¿Por qué CEMP?
En CEMP somos especialistas en másteres y posgrados de sanidad, salud y deporte. Preparamos a nuestro alumnado para desarrollarse profesionalmente en un mercado global y competitivo donde ampliar sus oportunidades laborales como experto en su área.

POSIBILIDAD DE REALIZAR EL MÁSTER EN INGLÉS.

Personas interesadas en realizar este Máster en Aplicaciones de la Inteligencia Artificial en Sanidad

- Modelos de IA:
Conocer modelos de Inteligencia Artificial aplicados al diagnóstico y seguimiento de distintas patologías.

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

- Herramientas de IA:
Comprender las herramientas para implementar a proyectos metodologías de Inteligencia Artificial en organizaciones sanitarias.

Módulo 1. El entorno
Introducción
1. La cuarta revolución industrial. ¿Qué entendemos por IA?
2. Breve historia de la interacción entre medicina e inteligencia artificial.
3. ¿Para qué podemos usar algoritmos de IA en el ámbito clínico?
4. Sistemas de aprendizaje: Un mapa del entorno de la IA. ¿Qué necesitamos para desarrollar sistemas IA?
5. Datos sanitarios: fuentes y características.
6. Protección de Datos: RGPD.
7. Investigación y ensayos clínicos.
8. Implicaciones éticas. Tendencias actuales en atención y gestión sanitaria
9. Medicina 5Ps.
10. Decisión basada en valor. Situación actual de la IA en sanidad y potencial transformador
11. Estrategia europea/nacional/autonómica.
12. Impacto esperado de la IA en los próximos años.
13. Casos de éxito en gestión de recursos.
14. Casos de éxito en atención sanitaria.

Módulo 2. La técnica
Bases matemáticas de la IA
1. Sistemas expertos basados en reglas. Los precursores de la IA.
2. Aprendizaje Máquina o Machine Learning: modelos de regresión, clasificación y agrupamiento.
3. Redes neuronales y aprendizaje profundo.
4. El paradigma de aprendizaje. Selección de características y optimización de modelos.
Python: bloque 1: introducción a Python
5. ¿Qué es Python? Introducción. Python y la ciencia de datos. Instalación y entorno de trabajo.
6. Empezando en Python. (Teoría) Tipos de datos, variables, operadores, bucles y otras estructuras.
7. Empezando en Python. (Práctica) Tipos de datos, variables, operadores, bucles y otras estructuras.
8. Orientación a objetos: clases e instancia, atributos y métodos. Trabajar con librerías.
9. Librerías fundamentales de Python para trabajar con datos: Numpy y Pandas. Python: bloque 2: ML y DL en Python
10. Introducción a la IA en Python. Librerías y niveles de abstracción.
11. Análisis de datos en Python: Spicy, Matplotlib, Seaborn, statsmodels.
12. Estructuración de datos: conjuntos de datos para entrenamiento, validación y prueba. Data augmentation.
13. Machine Learning en Python: Scikit-learn y ejemplos prácticos.
14. Redes neuronales en Pyhton: Pytorch, Tensorflow y Keras.

Módulo 3. Aplicaciones de la IA en sanidad
Minería de datos en sanidad
1. Tipos de datos en sanidad.
2. Sistema informáticos hospitalarios (HIS) e historia clínica electrónica (HCE).
3. Sistemas de gestión de Imágenes (PACS y DICOM).
4. Interoperabilidad de datos en Sanidad. El estándar FHIR. AI en sanidad. Algoritmos y estrategias
5. Minado de textos y Natural Language Processing (NLP).
6. Análisis de imagen médica. U-Nets y GANs.
7. Automatización Robótica de Procesos.
8. Inteligencia Artificial y Computación en la nube. Ámbitos de aplicación
9. Sistemas que Ayudan a la Decisión: Diagnóstico y tratamiento.
10. AI en Drug Discovery y tratamientos personalizados.
11. Mejoras de gestión.
12. Interacción con el paciente y telemedicina.   

Módulo 4. Implementación de proyectos de IA en Sanidad
Evaluación y despliegue de IA en Sanidad
1. Framework evaluación Outcome-Action-Pair (OAP).
2. Ciclo de vida de un proyecto IA.
3. Diseño y desarrollo.
4. Validación.
5. Monitorización y mantenimiento.
6. Actores relevantes IA Sanidad. Desafíos y aspectos regulatorios IA en sanidad
7. Sesgo, interpretabilidad y equidad.
8. Privacidad y seguridad.
9. Entorno regulatorio. Organizaciones de salud orientadas a IA
10. Implantación de una estrategia de IA.
11. Intraemprendimiento corporativo y cambio cultural.
12. Gestión de proyectos.
13. Herramientas de financiación pública y privada de proyectos innovadores.

Trabajo Fin de Máster (10 ECTS)

Con CEMP podrás realizar de 60 a 300 horas de prácticas en empresas.
- PRÁCTICAS
- TITULACIÓN CEMP

Profesorado:
- Daniel Fernández, DOCTOR EN CIENCIAS QUÍMICAS:
Doctor en ciencias químicas, Daniel es especialista en gestión de la innovación y cuenta con varios másteres: Sistemas de Calidad ISO 9000 y EFQM, Sistemas de Gestión de la I+D+i, Dirección de Proyectos de I+D+i y Sistemas de Vigilancia Tecnológica, entre otros. Actualmente es el Director General y Consejero Delegado de Qubiotech Health Intelligence S.L. y profesor en la Escuela Universitaria de Relaciones Laborales y Recursos Humanos de la Universidad de A Coruña.

- Jesús Silva Rodríguez, DOCTOR EN INVESTIGACIÓN CLÍNICA EN MEDICINA:
Doctor en Física y con un máster en Física de Partículas y sus Aplicaciones Tecnológicas y Médicas, Jesús ha dedicado gran parte de su carrera a la investigación, tanto en fundaciones como en la Universidad de Santiago de Compostela. Además, ha sido director técnico de una empresa del sector de la IA aplicada a la sanidad.