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El análisis de datos ha sido utilizado de forma intensiva y extensa por muchas organizaciones. En las ciencias de la vida, el análisis de datos clínicos se está volviendo cada vez más popular, incluso podría decirse cada vez más esencial. Las aplicaciones de IA pueden beneficiar en gran medida a todas las partes involucradas en el sector de la salud. Por ejemplo, el análisis de datos puede ayudar a las organizaciones de salud en la toma de decisiones de gestión, los médicos a identificar tratamientos eficaces y mejores prácticas, y los pacientes reciben mejores y más asequibles servicios de salud. La enorme cantidad de datos generados por las transacciones de atención médica son demasiado complejas y voluminosas para ser procesadas y analizadas por métodos tradicionales. La inteligencia artificial aplicada al análisis de datos proporciona la metodología y la tecnología para transformar estas cantidades de datos en información útil para la toma de decisiones

Asignatura Créditos Carácter

Inteligencia Artificial en Salud

10 ECTS

Obligatoria

Análisis de Datos en Salud

10 ECTS

Obligatoria

Entornos de Big Data de Análisis de Datos

10 ECTS

Obligatoria

Adquisición, Filtrado y Seguridad de Datos

10 ECTS

Obligatoria

Almacenamiento y Visualización de Datos

10 ECTS

Obligatoria

Trabajo Final de Màster

10 ECTS

Obligatoria

Programas relacionados

Postgrado en Inteligencia Artificial y Big Data en Salud
Curso en Análisis de Datos en Salud

Competencias básicas

- Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas.

- Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.

- Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.

- Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones con los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.

- Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que deberá ser, en gran medida, autodirigido o autónomo.

 

Competencias específicas

- 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.
- Diseñar, implementar y evaluar un sistema, proceso, componente o programa para satisfacer las necesidades planteadas en salud.
- Aplicar métodos matemáticos, principios algorítmicos e inteligencia artificial para modelar, diseñar y desarrollar aplicaciones, servicios, sistemas inteligentes y sistemas basados en el conocimiento en el campo de la salud.
- Gestionar y explotar todo tipo de información relacionada con el campo de la salud para transformarla en conocimiento.
- Diseñar, implementar y gestionar sistemas para la gestión de conjuntos de datos masivos.
- Analizar críticamente los aspectos de seguridad y privacidad de un proyecto con datos clínicos.
- Desarrollar un proyecto de análisis de datos clínicos siguiendo todas las etapas, y para cubrir aspectos técnicos y éticos.

Competencias transversales

-Capacidad para entender los aspectos profesionales, éticos, legales, de seguridad y sociales, problemas y responsabilidades.
-Capacidad para operar eficazmente en equipos multidisciplinarios para lograr un objetivo común.
-Capacidad para comunicarse eficazmente con una variedad de audiencias.
-Capacidad para analizar el impacto local y global de la aplicación de estrategias de Inteligencia Artificial y Big Data en pacientes, organizaciones y sociedad.

Título que se obtiene

Máster en Inteligencia Artificial y Big Data en Salud

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