Gracias a este Curso Universitario, 100% online, dominarás las técnicas de Procesamiento de Datos Clínicos más innovadoras y crearás Modelos Predictivos que optimicen la eficiencia de los tratamientos estéticos” 

En el ámbito global de la salud, la Medicina Estética se ha convertido en una de las áreas con mayor crecimiento, con un aumento constante en la demanda de tratamientos personalizados. Tanto es así que la Organización Mundial de la Salud pone de manifiesto, en un nuevo estudio, que más del 35% de las consultas médicas en países desarrollados están asociadas con procedimientos de mejora estética. Asimismo, la institución prevé que este sector supere los 50.000 millones de dólares en ingresos de cara al próximo año. Frente a esta situación, las instituciones sanitarias demandan constantemente la incorporación de facultativos altamente especializados en el Procesamiento de Datos Clínicos y Modelado Predictivo en este ámbito. Esto se debe a su capacidad para anticipar los resultados clínicos, disminuir riesgos de las intervenciones y maximizar la satisfacción de los individuos.  

Por este motivo, TECH lanza un revolucionario Curso Universitario en Procesamiento de Datos Clínicos para Modelado Predictivo en Medicina Estética. Ideado por referencias en aplicación de Inteligencia Artificial al campo sanitario, el plan de estudios ahondará en factores como la gestión de algoritmos para procesar grandes volúmenes de datos, técnicas vanguardistas para estructurar las informaciones obtenidas de las pruebas imagenológicas y uso de modelos de machine learning para la personalización de las terapias. Así pues, los egresados desarrollarán competencias avanzadas para aplicar métodos de la Inteligencia Oficial con efectividad para mejorar tanto la precisión como la calidad de las intervenciones estéticas.  

Cabe destacar que este programa universitario se imparte a través de una modalidad 100% online, facilitando que los médicos que puedan planificar sus propios horarios de estudio para experimentar una puesta al día completamente eficiente. Además, los especialistas disfrutarán de una gran variedad de recursos multimedia como vídeos en detalle de casos clínicos reales, lecturas especializadas basadas en la última evidencia o resúmenes interactivos. 

Profundizarás en el etiquetado de imágenes médicas para entrenar Redes Neuronales, lo que te servirá para identificar complicaciones clínicas antes de que se manifiesten”

Este Curso Universitario en Procesamiento de Datos Clínicos para Modelado Predictivo en Medicina Estética 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 aplicada a Medicina Estética 
• 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 

Diseñarás Modelos Predictivos que incluyan datos ambientales y de estilo de vida, lo que incrementará la precisión de los planes estéticos relacionados con la piel” 

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.

Abordarás las implicaciones éticas relacionadas con el uso de Datos Clínicos y velarás por el cumplimiento de las normativas legales vigentes en este campo"

Reforzarás los conocimientos clave mediante la disruptiva metodología Relearning de TECH, logrando una asimilación progresiva y natural sin recurrir a la memorización"

Este Curso Universitario ofrecerá un conocimiento integral en el manejo de Datos Clínicos para el Modelado Predictivo en Medicina Estética. Mediante un enfoque eminentemente práctico, el temario profundizará en las técnicas más sofisticadas para extraer insights valiosos de grandes volúmenes de datos. Al mismo tiempo, los materiales didácticos brindarán las claves para dominar software de última generación (como TensorFlow, Google Vision Ai o AWS key Management Service) para el análisis de imágenes médicas. De este modo, los egresados adquirirán habilidades avanzadas para personalizar los tratamientos estéticos según las necesidades específicas de cada paciente y optimizar la toma de decisiones informadas. 

Estructurarás Datos de dispositivos médicos, wearables e imágenes corporales para mejorar el análisis holístico de los pacientes” 

Módulo 1. Procesamiento de datos clínicos para modelado predictivo en Medicina Estética 

1.1. Recopilación y almacenamiento de Datos de pacientes 

1.1.1. Implementación de bases de datos para almacenamiento seguro y escalable (MongoDB Atlas) 
1.1.2. Recolección de datos de imágenes faciales y corporales (Google Cloud Vision AI) 
1.1.3. Recopilación de historial clínico y factores de riesgo (Epic Systems AI) 
1.1.4. Integración de datos de dispositivos médicos y wearables (Fitbit Health Solutions) 

1.2. Limpieza y normalización de Datos para Modelos Predictivos 

1.2.1. Detección y corrección de datos faltantes o inconsistentes (OpenRefine) 
1.2.2. Normalización de formatos de datos de imágenes y texto clínico (Pandas AI Library)
1.2.3. Eliminación de sesgos en datos clínicos y estéticos (IBM AI Fairness 360) 
1.2.4. Preprocesamiento y organización de datos para entrenar modelos predictivos (TensorFlow) 

1.3. Estructuración de Datos de imágenes médicas 

1.3.1. Segmentación de imágenes faciales para análisis de características (NVIDIA Clara)
1.3.2. Identificación y clasificación de áreas de interés en la piel (SkinIO) 
1.3.3. Organización de datos de imágenes en diferentes resoluciones y capas (Clarifai) 
1.3.4. Etiquetado de imágenes médicas para entrenar redes neuronales (Labelbox) 

1.4. Modelado Predictivo basado en Datos personales 

1.4.1. Predicción de resultados estéticos a partir de datos históricos (H2O.ai AutoML) 
1.4.2. Modelos de machine learning para personalización de tratamientos (Amazon SageMaker) 
1.4.3. Redes neuronales profundas para predecir respuesta a tratamientos (DeepMind AlphaFold)
1.4.4. Personalización de modelos según características faciales y corporales (Google AutoML Vision)

1.5. Análisis de factores externos y ambientales en resultados estéticos 

1.5.1. Incorporación de datos meteorológicos en análisis de piel (Weather Company Data on IBM Cloud) 
1.5.2. Modelado de la exposición UV y su impacto en la piel (NOAA AI UV Index) 
1.5.3. Integración de factores de estilo de vida en modelos predictivos (WellnessFX AI) 
1.5.4. Análisis de interacciones entre factores ambientales y tratamientos (Proven Skincare AI) 

1.6. Generación de Datos sintéticos para entrenamiento 

1.6.1. Creación de datos sintéticos para mejorar el entrenamiento de modelos (Synthea) 
1.6.2. Generación de imágenes sintéticas de condiciones cutáneas raras (NVIDIA GANs) 
1.6.3. Simulación de variaciones en texturas y tonos de piel (DataGen) 
1.6.4. Uso de datos sintéticos para evitar problemas de privacidad (Synthetic Data Vault) 

1.7. Anonimización y seguridad de los Datos de pacientes 

1.7.1. Implementación de técnicas de anonimización de Datos Clínicos (OneTrust) 
1.7.2. Encriptación de datos sensibles en bases de datos de pacientes (AWS Key Management Service) 
1.7.3. Pseudonimización para proteger datos personales en modelos de Inteligencia Artificial (Microsoft Azure AI Privacy) 
1.7.4. Auditoría y seguimiento de acceso a datos de pacientes (Datadog AI Security) 

1.8. Optimización de modelos predictivos para personalización de tratamiento 

1.8.1. Selección de algoritmos predictivos en base a datos estructurados (DataRobot) 
1.8.2. Optimización de hiperparámetros en modelos predictivos (Keras Tuner) 
1.8.3. Validación cruzada y prueba de modelos personalizados (Scikit-learn) 
1.8.4. Ajuste de modelos basados en retroalimentación de resultados (MLflow) 

1.9. Visualización de datos y resultados predictivos 

1.9.1. Creación de dashboards de visualización para resultados predictivos (Tableau) 
1.9.2. Gráficos de progresión de tratamientos y predicciones a largo plazo (Power BI) 
1.9.3. Visualización de análisis multivariante en datos de pacientes (Plotly) 
1.9.4. Comparación de resultados entre diferentes modelos predictivos (Looker) 

1.10. Actualización y mantenimiento de modelos predictivos con nuevos datos 

1.10.1. Integración continua de nuevos datos en modelos entrenados (Google Vertex AI Pipelines) 
1.10.2. Monitorización de rendimiento y ajustes automáticos en modelos (IBM Watson Machine Learning) 
1.10.3. Actualización de modelos predictivos según patrones de datos recientes (Amazon SageMaker Model Monitor) 
1.10.4. Retroalimentación en tiempo real para mejora continua de modelos (Dataiku)

Accederás a un amplio abanico de recursos multimedia de apoyo desde el primer día. ¡Te olvidarás de los horarios fijos y la presencialidad!”