Analizarás cómo la IA interpreta datos genéticos para diseñar estrategias terapéuticas específicas, gracias a este programa 100% online"

El análisis de Big Data mejora significativamente la asistencia médica y la investigación en el área sanitaria. Dichos sistemas avanzados brindan la oportunidad a los expertos de personalizar los tratamientos. Informaciones de los pacientes tales como su historial médico, genética o estilo de vida se utilizan para adaptar los planes terapéuticos y medicamentos de forma individualizada. Además, estas herramientas contribuyen a realizar un monitoreo continuo de los pacientes fuera del entorno clínico, lo que resulta especialmente provechoso para los usuarios que padezcan afecciones crónicas. Así pues, los recursos de la IA contribuyen al desarrollo de procedimientos de abordaje más efectivos y con una atención más segura.

Por ello, TECH ha diseñado un maestría que profundizará en el análisis del Big Data y Aprendizaje Automático en Investigación Clínica. El temario abordará aspectos como la Minería de datos tanto en registros clínicos como biomédicos, al mismo tiempo que se centra en algoritmos y aporta técnicas de análisis predictivo. Por otra parte, la capacitación explorará las interacciones que se producen en las redes biológicas para la identificación de patrones de enfermedad. Además, el plan de estudios prestará una cuidadosa atención a los factores éticos y legales de la IA en el contexto médico. De este modo, los egresados obtendrán una conciencia responsable a la hora de llevar a cabo sus procedimientos.

Cabe destacar que, para afianzar todos esos contenidos, TECH se respalda en la revolucionaria metodología de Relearning.  Este sistema de enseñanza  se fundamenta en la reiteración de conceptos clave, para consolidar una comprensión óptima. El único requisito para los alumnos es tener a su alcance un dispositivo electrónico (como un móvil, ordenador o Tablet) conectado a Internet, para acceder así al Campus Virtual y visualizar los contenidos en cualquier momento. Así aprenderán desde la comodidad de sus hogares, olvidándose de la asistencia presencial y de los horarios preestablecidos.

Dominarás el TensorFlow Datasets para la carga de datos y lograrás un preprocesamiento eficiente de datos médicos gracias a este programa”

Este maestría en Inteligencia Artificial en la Práctica Clínica contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Inteligencia Artificial en Investigación Clínica 
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información científica y práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional 
• Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje 
• Su especial hincapié en metodologías innovadoras  
• Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual 
• La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet

¡Estarás a la vanguardia en el campo médico! Este programa fusiona la excelencia clínica con la revolución tecnológica del Aprendizaje Automático”

El programa incluye en su cuadro docente a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio.  

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales.  

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos.

La estructura modular del programa te permitirá una progresión coherente, desde los fundamentos hasta las aplicaciones más avanzadas"

¡Olvídate de memorizar! Con el sistema del Relearning integrarás los conceptos de manera natural y progresiva"

Este maestría convertirá a los alumnos en auténticos líderes, capaces de superar los desafíos actuales y futuros en la Medicina. Los egresados contarán con un exhaustivo entendimiento sobre la IA, que contribuirá a desarrollar soluciones innovadoras para transformar la asistencia médica. De este modo, los profesionales aplicarán técnicas de análisis de datos médicos, el desarrollo de modelos predictivos para ensayos clínicos y la implementación de soluciones innovadoras para la personalización de tratamientos.

Pon al día tu praxis clínica diaria para estar a la vanguardia de la revolución tecnológica en salud, contribuyendo al avance de la Práctica Clínica”

Objetivos generales

• Comprender los fundamentos teóricos de la Inteligencia Artificial 
• Estudiar los distintos tipos de datos y comprender el ciclo de vida del dato 
• Evaluar el papel crucial del dato en el desarrollo e implementación de soluciones de Inteligencia Artificial 
• Profundizar en algoritmia y complejidad para resolver problemas específicos 
• Explorar las bases teóricas de las redes neuronales para el desarrollo del Deep Learning 
• Analizar la computación bioinspirada y su relevancia en el desarrollo de sistemas inteligentes 
• Analizar estrategias actuales de la Inteligencia Artificial en diversos campos, identificando oportunidades y desafíos 
• Obtener una visión integral de la transformación de la Investigación Clínica a través de la IA, desde sus fundamentos históricos hasta las aplicaciones actuales 
• Aprender métodos efectivos para integrar datos heterogéneos en la Investigación Clínica, incluyendo procesamiento de lenguaje natural y visualización avanzada de datos 
• Adquirir conocimientos sólidos sobre la validación de modelos y simulaciones en el ámbito biomédico, explorando el uso de datasets sintéticos y aplicaciones prácticas de la IA en investigación de salud 
• Comprender y aplicar tecnologías de secuenciación genómica, análisis de datos con IA y uso de IA en imágenes biomédicas 
• Adquirir conocimientos especializados en áreas clave como personalización de terapias, medicina de precisión, diagnóstico asistido por IA y gestión de ensayos clínicos 
• Obtener conocimientos sólidos sobre los conceptos de Big Data en el ámbito clínico y familiarizarse con herramientas esenciales para su análisis 
• Profundizar en dilemas éticos, revisar consideraciones legales, explorar el impacto socioeconómico y futuro de la IA en salud, y promover la innovación y emprendimiento en el ámbito de la IA clínica 

Objetivos específicos

Módulo 1. Fundamentos de la Inteligencia Artificial

• Analizar la evolución histórica de la Inteligencia Artificial, desde sus inicios hasta su estado actual, identificando hitos y desarrollos clave 
• Comprender el funcionamiento de las redes de neuronas y su aplicación en modelos de aprendizaje en la Inteligencia Artificial 
• Estudiar los principios y aplicaciones de los algoritmos genéticos, analizando su utilidad en la resolución de problemas complejos 
• Analizar la importancia de los tesauros, vocabularios y taxonomías en la estructuración y procesamiento de datos para sistemas de IA 
• Explorar el concepto de la web semántica y su influencia en la organización y comprensión de la información en entornos digitales 

Módulo 2. Tipos y ciclo de vida del dato

• Comprender los conceptos fundamentales de la estadística y su aplicación en el análisis de datos 
• Identificar y clasificar los distintos tipos de datos estadísticos, desde los cuantitativos hasta cualitativos 
• Analizar el ciclo de vida de los datos, desde su generación hasta su eliminación, identificando las etapas clave 
• Explorar las etapas iniciales del ciclo de vida de los datos, destacando la importancia de la planificación y la estructura de los datos 
• Estudiar los procesos de recolección de datos, incluyendo la metodología, las herramientas y los canales de recolección 
• Explorar el concepto de Datawarehouse (Almacén de Datos), haciendo hincapié en los elementos que lo integran y en su diseño 
• Analizar los aspectos normativos relacionados con la gestión de datos, cumpliendo con regulaciones de privacidad y seguridad, así como de buenas prácticas 

Módulo 3. El dato en la Inteligencia Artificial

• Dominar los fundamentos de la ciencia de datos, abarcando herramientas, tipos y fuentes para el análisis de información 
• Explorar el proceso de transformación de datos en información utilizando técnicas de extracción y visualización de datos 
• Estudiar la estructura y características de los datasets, comprendiendo su importancia en la preparación y utilización de datos para modelos de Inteligencia Artificial 
• Analizar los modelos supervisados y no supervisados, incluyendo los métodos y la clasificación 
• Utilizar herramientas específicas y buenas prácticas en el manejo y procesamiento de datos, asegurando la eficiencia y calidad en la implementación de la Inteligencia Artificial 

Módulo 4. Minería de datos. Selección, preprocesamiento y transformación 

• Dominar las técnicas de inferencia estadística para comprender y aplicar métodos estadísticos en la minería de datos 
• Realizar un análisis exploratorio detallado de conjuntos de datos para identificar patrones, anomalías y tendencias relevantes 
• Desarrollar habilidades para la preparación de datos, incluyendo su limpieza, integración y formateo para su uso en minería de datos 
• Implementar estrategias efectivas para manejar valores perdidos en conjuntos de datos, aplicando métodos de imputación o eliminación según el contexto 
• Identificar y mitigar el ruido presente en los datos, utilizando técnicas de filtrado y suavización para mejorar la calidad del conjunto de datos 
• Abordar el preprocesamiento de datos en entornos Big Data 

Módulo 5. Algoritmia y complejidad en Inteligencia Artificial

• Introducir estrategias de diseño de algoritmos, proporcionando una comprensión sólida de los enfoques fundamentales para la resolución de problemas 
• Analizar la eficiencia y complejidad de los algoritmos, aplicando técnicas de análisis para evaluar el rendimiento en términos de tiempo y espacio 
• Estudiar y aplicar algoritmos de ordenación, comprendiendo su funcionamiento y comparando su eficiencia en diferentes contextos 
• Explorar algoritmos basados en árboles, comprendiendo su estructura y aplicaciones 
• Investigar algoritmos con Heaps, analizando su implementación y utilidad en la manipulación eficiente de datos 
• Analizar algoritmos basados en grafos, explorando su aplicación en la representación y solución de problemas que involucran relaciones complejas 
• Estudiar algoritmos Greedy, entendiendo su lógica y aplicaciones en la resolución de problemas de optimización 
• Investigar y aplicar la técnica de backtracking para la resolución sistemática de problemas, analizando su eficacia en diversos escenarios 

Módulo 6. Sistemas inteligentes

• Explorar la teoría de agentes, comprendiendo los conceptos fundamentales de su funcionamiento y su aplicación en Inteligencia Artificial e ingeniería de Software 
• Estudiar la representación del conocimiento, incluyendo el análisis de ontologías y su aplicación en la organización de información estructurada 
• Analizar el concepto de la web semántica y su impacto en la organización y recuperación de información en entornos digitales 
• Evaluar y comparar distintas representaciones del conocimiento, integrando estas para mejorar la eficacia y precisión de los sistemas inteligentes 
• Estudiar razonadores semánticos, sistemas basados en conocimiento y sistemas expertos, comprendiendo su funcionalidad y aplicaciones en la toma de decisiones inteligentes 

Módulo 7. Aprendizaje automático y minería de datos 

• Introducir los procesos de descubrimiento del conocimiento y los conceptos fundamentales del aprendizaje automático 
• Estudiar árboles de decisión como modelos de aprendizaje supervisado, comprendiendo su estructura y aplicaciones 
• Evaluar clasificadores utilizando técnicas específicas para medir su rendimiento y precisión en la clasificación de datos 
• Estudiar redes neuronales, comprendiendo su funcionamiento y arquitectura para resolver problemas complejos de aprendizaje automático 
• Explorar métodos bayesianos y su aplicación en el aprendizaje automático, incluyendo redes bayesianas y clasificadores bayesianos 
• Analizar modelos de regresión y de respuesta continua para la predicción de valores numéricos a partir de datos 
• Estudiar técnicas de clustering para identificar patrones y estructuras en conjuntos de datos no etiquetados 
• Explorar la minería de textos y el procesamiento del lenguaje natural (NLP), comprendiendo cómo se aplican técnicas de aprendizaje automático para analizar y comprender el texto 

Módulo 8. Las redes neuronales, base de Deep Learning

• Dominar los fundamentos del Aprendizaje Profundo, comprendiendo su papel esencial en el Deep Learning 
• Explorar las operaciones fundamentales en redes neuronales y comprender su aplicación en la construcción de modelos 
• Analizar las diferentes capas utilizadas en redes neuronales y aprender a seleccionarlas adecuadamente 
• Comprender la unión efectiva de capas y operaciones para diseñar arquitecturas de redes neuronales complejas y eficientes 
• Utilizar entrenadores y optimizadores para ajustar y mejorar el rendimiento de las redes neuronales 
• Explorar la conexión entre neuronas biológicas y artificiales para una comprensión más profunda del diseño de modelos 
• Ajustar hiperparámetros para el Fine Tuning de redes neuronales, optimizando su rendimiento en tareas específicas 

Módulo 9. Entrenamiento de redes neuronales profundas

• Resolver problemas relacionados con los gradientes en el entrenamiento de redes neuronales profundas 
• Explorar y aplicar distintos optimizadores para mejorar la eficiencia y convergencia de los modelos 
• Programar la tasa de aprendizaje para ajustar dinámicamente la velocidad de convergencia del modelo 
• Comprender y abordar el sobreajuste mediante estrategias específicas durante el entrenamiento 
• Aplicar directrices prácticas para garantizar un entrenamiento eficiente y efectivo de redes neuronales profundas 
• Implementar Transfer Learning como una técnica avanzada para mejorar el rendimiento del modelo en tareas específicas 
• Explorar y aplicar técnicas de Data Augmentation para enriquecer conjuntos de datos y mejorar la generalización del modelo 
• Desarrollar aplicaciones prácticas utilizando Transfer Learning para resolver problemas del mundo real 
• Comprender y aplicar técnicas de regularización para mejorar la generalización y evitar el sobreajuste en redes neuronales profundas 

Módulo 10. Personalización de modelos y entrenamiento con TensorFlow

• Dominar los fundamentos de TensorFlow y su integración con NumPy para un manejo eficiente de datos y cálculos 
• Personalizar modelos y algoritmos de entrenamiento utilizando las capacidades avanzadas de TensorFlow 
• Explorar la API tfdata para gestionar y manipular conjuntos de datos de manera eficaz 
• Implementar el formato TFRecord para almacenar y acceder a grandes conjuntos de datos en TensorFlow 
• Utilizar capas de preprocesamiento de Keras para facilitar la construcción de modelos personalizados 
• Explorar el proyecto TensorFlow Datasets para acceder a conjuntos de datos predefinidos y mejorar la eficiencia en el desarrollo 
• Desarrollar una aplicación de Deep Learning con TensorFlow, integrando los conocimientos adquiridos en el módulo 
• Aplicar de manera práctica todos los conceptos aprendidos en la construcción y entrenamiento de modelos personalizados con TensorFlow en situaciones del mundo real 

Módulo 11. Deep Computer Vision con Redes Neuronales Convolucionales

• Comprender la arquitectura del córtex visual y su relevancia en Deep Computer Vision 
• Explorar y aplicar capas convolucionales para extraer características clave de imágenes 
• Implementar capas de agrupación y su utilización en modelos de Deep Computer Vision con Keras 
• Analizar diversas arquitecturas de Redes Neuronales Convolucionales (CNN) y su aplicabilidad en diferentes contextos 
• Desarrollar e implementar una CNN ResNet utilizando la biblioteca Keras para mejorar la eficiencia y rendimiento del modelo 
• Utilizar modelos preentrenados de Keras para aprovechar el aprendizaje por transferencia en tareas específicas 
• Aplicar técnicas de clasificación y localización en entornos de Deep Computer Vision 
• Explorar estrategias de detección de objetos y seguimiento de objetos utilizando Redes Neuronales Convolucionales 
• Implementar técnicas de segmentación semántica para comprender y clasificar objetos en imágenes de manera detallada 

Módulo 12. Procesamiento del lenguaje natural (NLP) con Redes Naturales Recurrentes (RNN) y Atención

• Desarrollar habilidades en generación de texto utilizando Redes Neuronales Recurrentes (RNN) 
• Aplicar RNN en la clasificación de opiniones para análisis de sentimientos en textos 
• Comprender y aplicar los mecanismos de atención en modelos de procesamiento del lenguaje natural 
• Analizar y utilizar modelos Transformers en tareas específicas de NLP 
• Explorar la aplicación de modelos Transformers en el contexto de procesamiento de imágenes y visión computacional 
• Familiarizarse con la librería de Transformers de Hugging Face para la implementación eficiente de modelos avanzados 
• Comparar diferentes librerías de Transformers para evaluar su idoneidad en tareas específicas 
• Desarrollar una aplicación práctica de NLP que integre RNN y mecanismos de atención para resolver problemas del mundo real 

Módulo 13. Autoencoders, GANs, y modelos de difusión

• Desarrollar representaciones eficientes de datos mediante Autoencoders, GANs y Modelos de Difusión 
• Realizar PCA utilizando un codificador automático lineal incompleto para optimizar la representación de datos 
• Implementar y comprender el funcionamiento de codificadores automáticos apilados 
• Explorar y aplicar autocodificadores convolucionales para representaciones eficientes de datos visuales 
• Analizar y aplicar la eficacia de codificadores automáticos dispersos en la representación de datos 
• Generar imágenes de moda del conjunto de datos MNIST utilizando Autoencoders 
• Comprender el concepto de Redes Adversarias Generativas (GANs) y Modelos de Difusión 
• Implementar y comparar el rendimiento de Modelos de Difusión y GANs en la generación de datos 

Módulo 14. Computación bioinspirada

• Introducir los conceptos fundamentales de la computación bioinspirada 
• Explorar algoritmos de adaptación social como enfoque clave en la computación bioinspirada 
• Analizar estrategias de exploración-explotación del espacio en algoritmos genéticos 
• Examinar modelos de computación evolutiva en el contexto de la optimización
• Continuar el análisis detallado de modelos de computación evolutiva
• Aplicar programación evolutiva a problemas específicos de aprendizaje 
• Abordar la complejidad de problemas multiobjetivo en el marco de la computación bioinspirada 
• Explorar la aplicación de redes neuronales en el ámbito de la computación bioinspirada
• Profundizar en la implementación y utilidad de redes neuronales en la computación bioinspirada

Módulo 15. Inteligencia Artificial: Estrategias y aplicaciones 

• Desarrollar estrategias de implementación de inteligencia artificial en servicios financieros 
• Analizar las implicaciones de la inteligencia artificial en la prestación de servicios sanitarios 
• Identificar y evaluar los riesgos asociados al uso de la IA en el ámbito de la salud 
• Evaluar los riesgos potenciales vinculados al uso de IA en la industria 
• Aplicar técnicas de inteligencia artificial en industria para mejorar la productividad 
• Diseñar soluciones de inteligencia artificial para optimizar procesos en la administración pública 
• Evaluar la implementación de tecnologías de IA en el sector educativo 
• Aplicar técnicas de inteligencia artificial en silvicultura y agricultura para mejorar la productividad 
• Optimizar procesos de recursos humanos mediante el uso estratégico de la inteligencia artificial 

Módulo 16. Diagnóstico en la práctica clínica mediante IA 

• Analizar críticamente los beneficios y limitaciones de la IA en salud 
• Identificar posibles errores, proporcionando una evaluación informada de su aplicación en entornos clínicos 
• Reconocer la importancia de la colaboración entre disciplinas para desarrollar soluciones de IA efectivas 
• Desarrollar competencias para aplicar las herramientas de IA en el contexto clínico, centrándose en aspectos como el diagnóstico asistido, análisis de imágenes médicas e interpretación de resultados  
• Identificar posibles errores en la aplicación de la IA en salud, proporcionando una visión informada de su uso en entornos clínicos 

Módulo 17. Tratamiento y control del paciente con IA 

• Interpretar resultados para la creación ética de datasets y la aplicación estratégica en emergencias sanitarias 
• Adquirir habilidades avanzadas en la presentación, visualización y gestión de datos de IA en salud 
• Obtener una perspectiva integral de las tendencias emergentes y las innovaciones tecnológicas en IA aplicada a la salud 
• Desarrollar algoritmos de IA para aplicaciones específicas como el monitoreo de la salud, facilitando la implementación efectiva de soluciones en la práctica médica 
• Diseñar e implementar tratamientos médicos individualizados al analizar con la IA datos clínicos y genómicos de los pacientes 

Módulo 18. Personalización de la salud a través de la IA 

• Ahondar en las tendencias emergentes en IA aplicada a la salud personalizada y su impacto futuro 
• Definir las aplicaciones de la IA para personalizar tratamientos médicos, que abarcan desde el análisis genómico hasta la gestión del dolor 
• Diferenciar algoritmos específicos de IA para el desarrollo de aplicaciones relacionadas con el diseño de fármacos o la robótica quirúrgica  
• Delimitar las tendencias emergentes en IA aplicada a la salud personalizada y su impacto futuro 
• Promover la innovación mediante la creación de estrategias orientadas a mejorar la atención médica 

Módulo 19. Análisis de Big Data en el sector salud con IA 

• Adquirir conocimientos sólidos sobre la obtención, filtrado y preprocesamiento de datos médicos 
• Desarrollar un enfoque clínico basado en la calidad e integridad de los datos en el contexto de las regulaciones de privacidad 
• Aplicar los conocimientos adquiridos en casos de uso y aplicaciones prácticas, permitiendo a comprender y resolver desafíos específicos del sector, desde el análisis de texto hasta la visualización de datos y la
• seguridad de la información médica 
• Definir técnicas de Big Data específicas para el sector sanitario, incluyendo la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático para el análisis 
• Emplear los procedimientos del Big Data para rastrear y monitorear la propagación de enfermedades infecciosas en tiempo real para dar una respuesta efectiva a las epidemias 

Módulo 20. Ética y regulación en la IA médica 

• Comprender los principios éticos fundamentales y las regulaciones legales aplicables a la implementación de IA en la medicina 
• Dominar los principios de gobernanza de datos 
• Entender los marcos regulatorios internacionales y locales 
• Garantizar el cumplimiento normativo en el uso de datos y herramientas de IA en el sector de la salud 
• Desarrollar habilidades para diseñar sistemas de IA centrados en el humano, promoviendo la equidad y transparencia en el aprendizaje automático

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