Feria virtual de másters, postgrados y doctorados UAB
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- Microcredencial UAB
- Código del estudio: 5235/101
- 1ª edición
- Modalidad: Semipresencial
- Créditos: 3 ECTS
- Inicio: 04/11/2025
- Final: 27/02/2026
- Plazas: 25
- Orientación: Profesional
- Precio: 600 €
-
Precio especial 180 €
Colectivo de aplicación: Importe con el descuento del Fondo NextGenerationUE aplicado
- Idioma de docencia: Catalán (90%), Castellano (10%)
- Lugar: Hospital Universitario Parc Taulí
En la parte teórica de esta microcredencial se introducirá y se justificará el concepto y el uso de biomarcadores multivariables en salud mental. La idea es proporcionar al estudiante una metodología que permita valorar la salud mental de forma no invasiva, cuantitativa, continua, de fácil aplicación y conforme a los estándares habituales en clínica. En esta parte también se tratarán los principios de medición de diversos tipos de biosensores, así como sus características y limitaciones. Además, se introducirá el conocimiento de terapias digitales con un ejemplo validado para el tratamiento de la depresión leve y moderada.
Como introducción a la parte práctica, se explicarán algunos "casos de éxito" ya demostrados de la metodología presentada. Es el caso, por ejemplo, de las mediciones de estrés inducido y crónico, las mediciones de depresión y los resultados obtenidos en el estudio del TDAH. Se dedicará un tiempo de prácticas al trabajo con dispositivos wearables para conocer sus posibilidades y limitaciones. El alumnado trabajará con dispositivos electrónicos de grado médico para registrar señales fisiológicas como el ECG, la PPG, la EDA, etc., y también con algunos dispositivos wearables de distintas características que, en principio, permiten registrar estas mismas señales. En este punto, la idea es que el estudiante aprenda a observar y valorar las diferencias entre unos dispositivos y otros para poder determinar, llegado el momento, la idoneidad y/o las limitaciones de cada uno.
A partir de las señales registradas, el estudiante utilizará algoritmos ad-hoc para extraer las variables de interés para la medición que desee realizar. En este apartado, el estudiante practicará la extracción de diversas variables de interés (la HRV podría ser un ejemplo), utilizando distintos parámetros en los algoritmos para observar en qué pueden diferir los resultados en función, por ejemplo, de la segmentación, del ancho del intervalo de tiempo, de la forma de interpolación, etc. También se pedirá al estudiante que practique la extracción de parámetros en pacientes reales mediante una aplicación vinculada a un dispositivo wearable, que haga el seguimiento entre visitas, y que investigue e informe sobre la evolución durante ese período, sobre las circunstancias y/o entornos que no le resultan amigables, y sobre la idoneidad de una terapia u otra. Para todo ello, se introducirá, se utilizará y se practicará con una plataforma de captura y almacenamiento de datos médicos.
Finalmente, también se realizarán prácticas con la introducción a la plataforma REDCap de gestión de datos de investigación y encuestas online, así como con una nueva plataforma llamada LaMevaSalutMental, creada para el autocribado y la autogestión de los problemas de salud mental de jóvenes y adultos. LaMevaSalutMental ha sido creada por el proyecto "e-Salut Mental Catalunya" para la prevención y detección precoz de los trastornos mentales, y ha sido diseñada para complementar y mejorar el proceso asistencial actual, facilitando el acceso anónimo de la población general a diferentes servicios.
Horario de clases: martes y jueves de 14 a 16 horas, durante 6 semanas hasta el 19/12.
- Reacción fisiológica a los estímulos "mentales"
- Respuesta fisiológica a través del eje HPA
- Medidas fisiológicas en dif. patologías. Fenotipat digital y aplic. presentes y futuras.
- Presentación practicas. Organización, Grupos. Objetivo
- Tipo de Biosensors para la medida de las respuestas: Plataformas, wearables, skin sensores
- La medida de la respuesta en el sistema nervioso autónomo (SNA)
- Plataforma y medidas
- Extracción, revisión, filtrado de datos y tratamiento
- Estadística y elaboración de modelos
Como introducción a la parte práctica, se explicarán algunos "casos de éxito" ya demostrados de la metodología presentada. Es el caso, por ejemplo, de las mediciones de estrés inducido y crónico, las mediciones de depresión y los resultados obtenidos en el estudio del TDAH. Se dedicará un tiempo de prácticas al trabajo con dispositivos wearables para conocer sus posibilidades y limitaciones. El alumnado trabajará con dispositivos electrónicos de grado médico para registrar señales fisiológicas como el ECG, la PPG, la EDA, etc., y también con algunos dispositivos wearables de distintas características que, en principio, permiten registrar estas mismas señales. En este punto, la idea es que el estudiante aprenda a observar y valorar las diferencias entre unos dispositivos y otros para poder determinar, llegado el momento, la idoneidad y/o las limitaciones de cada uno.
A partir de las señales registradas, el estudiante utilizará algoritmos ad-hoc para extraer las variables de interés para la medición que desee realizar. En este apartado, el estudiante practicará la extracción de diversas variables de interés (la HRV podría ser un ejemplo), utilizando distintos parámetros en los algoritmos para observar en qué pueden diferir los resultados en función, por ejemplo, de la segmentación, del ancho del intervalo de tiempo, de la forma de interpolación, etc. También se pedirá al estudiante que practique la extracción de parámetros en pacientes reales mediante una aplicación vinculada a un dispositivo wearable, que haga el seguimiento entre visitas, y que investigue e informe sobre la evolución durante ese período, sobre las circunstancias y/o entornos que no le resultan amigables, y sobre la idoneidad de una terapia u otra. Para todo ello, se introducirá, se utilizará y se practicará con una plataforma de captura y almacenamiento de datos médicos.
Finalmente, también se realizarán prácticas con la introducción a la plataforma REDCap de gestión de datos de investigación y encuestas online, así como con una nueva plataforma llamada LaMevaSalutMental, creada para el autocribado y la autogestión de los problemas de salud mental de jóvenes y adultos. LaMevaSalutMental ha sido creada por el proyecto "e-Salut Mental Catalunya" para la prevención y detección precoz de los trastornos mentales, y ha sido diseñada para complementar y mejorar el proceso asistencial actual, facilitando el acceso anónimo de la población general a diferentes servicios.
Horario de clases: martes y jueves de 14 a 16 horas, durante 6 semanas hasta el 19/12.
Contenidos
- Introducción a la MC. Vínculos entre la medicina "del cuerpo" y la medicina "de la mente"- Reacción fisiológica a los estímulos "mentales"
- Respuesta fisiológica a través del eje HPA
- Medidas fisiológicas en dif. patologías. Fenotipat digital y aplic. presentes y futuras.
- Presentación practicas. Organización, Grupos. Objetivo
- Tipo de Biosensors para la medida de las respuestas: Plataformas, wearables, skin sensores
- La medida de la respuesta en el sistema nervioso autónomo (SNA)
- Plataforma y medidas
- Extracción, revisión, filtrado de datos y tratamiento
- Estadística y elaboración de modelos
Becas y ayudas
Consulta la información sobre posibilidades de becas y ayudas en la página de becas, ayudas y convocatorias UAB.
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Teléfono: 638292992
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