Descripción

La trombosis venosa es una enfermedad que se puede prevenir y curar, pero que sigue ocasionando un elevado número de muertes”

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La trombosis es una patología que puede afectar a cualquier persona, independientemente de su edad, y que, con frecuencia, no se suele diagnosticar, pudiendo llegar a convertirse en una enfermedad grave. Por ello, realizar una detección precoz sobre la trombosis venosa es imprescindible para tratar esta enfermedad y disminuir las secuelas que puedan ocasionar en los pacientes. También existen medidas preventivas, como las físicas o las farmacológicas.

Durante el estudio de este Especialización, el alumno se centrará en la bioinformática aplicada a los tromboembolismos venosos, con un programa diseñado por especialistas en este ámbito, por lo que los estudiantes recibirán una formación completa y específica de la mano de expertos en la materia.

Así, con esta formación se pretenden establecer las bases del conocimiento en este campo, partiendo de los estudios de la fisiopatología y epidemiología de la enfermedad tromboembólica venosa. También se estudiarán los datos ómicos, que permitirán al especialista adentrarse en el lenguaje de programación R, y los modelos predictivos.

Por tanto, después de realizar y superar el Especialización, los alumnos habrán adquirido conocimientos teóricos necesarios para llevar a cabo un tratamiento efectivo de la trombosis venosa en los principales ámbitos de actuación del profesional.

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Este Especialización en Bioinformática Aplicada a Tromboembolismo Venoso contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Las características más destacadas del curso son:

  • El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos. en Bioinformática Aplicada a Tromboembolismo Venoso.
  • Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que están concebidos recogen una información científica y práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional.
  • Las novedades sobre Bioinformática Aplicada a Tromboembolismo Venoso.
  • Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje.
  • Su especial hincapié en metodologías innovadoras en Bioinformática Aplicada a Tromboembolismo Venoso.
  • Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual.
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Incluye en su cuadro docente a profesionales pertenecientes al ámbito de la Bioinformática Aplicada a Tromboembolismo Venoso, que vierten en esta formación 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 formación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales.

El diseño de este programa se centra en el aprendizaje basado en problemas, mediante el cual el especialista deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, el profesional contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos en Bioinformática Aplicada a Tromboembolismo Venoso, y con gran experiencia.

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Objetivos

El Especialización en Bioinformática Aplicada a Tromboembolismo Venoso está orientado a facilitar la actuación del profesional dedicado a la medicina con los últimos avances y tratamientos más novedosos en el sector.

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Objetivo general

  • Profundizar en el conocimiento de la enfermedad tromboembólica venosa como enfermedad compleja.
  • Formar en el ámbito de los datos ómicos y los métodos bioinformáticos aplicados a la Medicina de Precisión.
  • Estar al día en las últimas actualizaciones de esta enfermedad.

Objetivos específicos

Módulo 1.

  • Demostrar la enorme complejidad biológica y clínica que subyace al tromboembolismo venoso.
  • Explicar los mecanismos patológicos por los que se desarrolla un trombo en las venas y las consecuencias a corto y a largo plazo que puede tener.
  • Analizar la relación del trombo y de la recidiva con variables determinantes como edad, sexo o raza.
  • Destacar la trascendencia de las circunstancias asociadas al suceso tromboembólico y cómo estas circunstancias determinan en gran manera el riesgo de que pueda volver a repetirse.
  • Describir los factores de riesgo ambiental que se asocian con la enfermedad y la base genética conocida hoy en día.
  • Repasar el impacto global en la carga de enfermedad mundial y el impacto económico de las trombosis, sus secuelas y las complicaciones de su tratamiento.
  • Adentrarse en el concepto de biomarcadores o fenotipos intermediarios con el riesgo de la enfermedad, que pueden ser estudiados en el diagnóstico de las causas, en la estimación del riesgo de recidiva y pueden utilizarse como punto de partida para descubrir los genes implicados en la variabilidad del fenotipo y, por tanto, en la enfermedad tromboembólica venosa.
  • Conocer el concepto del perfil de riesgo individual.

Módulo 2.

  • Conocer el sistema operativo Unix/Linux y su importancia.
  • Obtener nociones de administración básica de Unix/Linux.
  • Aprender a gestionar archivos y directorios mediante el intérprete de comandos de Unix/Linux.
  • Conocer el lenguaje de programación R y la gestión de sus paquetes.
  • Reconocer los distintos tipos de datos en R y saber cuál usar en cada contexto.
  • Aprender a manipular correctamente cada tipo de dato en R.
  • Conocer qué son y cómo se implementan las funciones de control y los bucles en R.
  • Llevar a cabo representaciones gráficas de los datos y los resultados en R.
  • Aplicar estadística básica en R en función de las características de los datos.
  • Aprender a implementar funciones propias en R para realizar tareas concretas.

Módulo 3.

  • Identificar los distintos tipos de problemas del aprendizaje estadístico.
  • Conocer e implementar los pasos del preprocesado de un nuevo conjunto de datos.
  • Conocer los fundamentos de los modelos de regresión lineal y su ámbito de aplicación.
  • Optimizar los modelos de regresión lineal con el mínimo número de variables posible.
  • Enumerar los distintos tipos de modelos de clasificación y saber en qué casos es mejor usar cada uno de ellos.
  • Aprender distintas maneras de validar el rendimiento de un modelo predictivo.
  • Familiarizarse con los árboles de decisión y sus extensiones.
  • Ajustar máquinas de soporte vectorial a datos clínicos y evaluar sus resultados.
  • Aprender distintos métodos de aprendizaje no supervisado para el análisis exploratorio de los datos.

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Una amplia visión sobre el planteamiento multidisciplinar que el abordaje de las enfermedades autoinmunes requiere, con las pautas y conocimientos imprescindibles en esta disciplina científica”

Temario

La estructura de los contenidos ha sido diseñada por los mejores profesionales del sector, con una amplia trayectoria y reconocido prestigio en la profesión, avalada por el volumen de casos revisados, estudiados y diagnosticados, y con amplio dominio de las nuevas tecnologías aplicadas a la bioinformática.

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Módulo 1. Fisiopatologia y Epidemiologia de la Enfermedad Tromboembólica Venosa

1.1. Introducción general a la complejidad y al impacto clínico de la ETEV.

1.1.1. Introducción general a la complejidad.
1.1.2. Impacto clínico de la ETEV.

1.2. Generación de un trombo patológico.

1.2.1. El equilibrio de la hemostasia.
1.2.2. La ruptura del equilibrio (Triada de Virchow clásica) y las consecuencias.
1.2.3. Función venosa normal y patológica.
1.2.4. Papel de las valvas venosas en el trombo patológico.
1.2.5. Papel del endotelio vascular.
1.2.6. Papel de las plaquetas y polifosfatos.
1.2.7. Papel de las trampas extracelulares de neutrófilos (NETs).
1.2.8. Papel de las micropartículas circulantes.
1.2.9. Procesos inflamatorios locales.
1.2.10. La trombosis paraneoplásica (relación con Módulo 4).
1.2.11. Mecanismo y lugar de formación de trombo.

1.3 Clasificación y características de la ETEV según lugares anatómicos.

1.3.1. Localización en extremidades inferiores.
1.3.2. Localización en extremidades superiores.
1.3.3. Tromboembolismo pulmonar.
1.3.4. Localizaciones atípicas.

1.3.4.1. Viscerales.
1.3.4.2. Intracraneales.

1.4. Clasificación de las trombosis según circunstancias asociadas.

1.4.1. ETEV espontánea vs secundaria.
1.4.2. Factores de riesgo ambientales (Tabla a).
1.4.3. Papel de raza, edad y sexo.
1.4.4. Papel de los dispositivos intravasculares (catéteres endovenosos).

1.5. Secuelas de la ETEV.

1.5.1. Síndrome postrombótico y trombosis residual. Relación con la recidiva.
1.5.2. Hipertensión pulmonar crónica.
1.5.3. Mortalidad a corto y largo plazo
1.5.4. Sobre la calidad de vida

1.6. Impacto de la ETEV en el conjunto de las enfermedades mundiales

1.6.1. Contribución en la carga de enfermedad global.
1.6.2. Impacto sobre la economía.

1.7. Epidemiologia de la ETEV.

1.7.1. Variables que influyen (edad, raza, comorbilidades, fármacos, factores estacionales….).

1.8. Riesgo y Epidemiologia de la recidiva trombótica.

1.8.1. Diferencias entre sexos.
1.8.2. Diferencias según las circunstancias asociadas al primer episodio.

1.9. Trombofilia.

1.9.1. Concepto clásico.
1.9.2. Biomarcadores biológicos de trombofilia.

1.9.2.1. Genéticos.
1.9.2.2. Plasmáticos.
1.9.2.3. Celulares.

1.9.3. Estudio de laboratorio de la trombofilia.

1.9.3.1. Debate sobre su utilidad.
1.9.3.2. Anomalías clásicas.
1.9.3.3. Otros biomarcadores o fenotipos intermediarios (Tabla b).

1.10. La trombofilia como concepto de patología compleja y crónica.

1.10.1. Alta complejidad (ver apartado 2.1).
1.10.1. Importancia de la base genética. Concepto de heredabilidad.
1.10.2. Factores de riesgo genético conocidos (Tabla c). Relación con Módulos 7 y 8.
1.10.3. La heredabilidad por descubrir.

1.11. Perfil de riesgo individual.

1.11.1. Concepto.
1.11.2. Componentes permanentes (genéticos).
1.11.3. Circunstancias cambiantes.
1.11.4. Modelos matemáticos nuevos y potentes para evaluar conjuntamente todas las variables de riesgo (relación con Módulo 9).

Módulo 2. Datos Ómicos: Introducción al lenguaje de programación R

2.1. Introducción básica al sistema operativo UNIX/Linux.

2.1.1. Historia y filosofía.
2.1.2. Intérprete de comandos (Shell).
2.1.3. Comandos básicos en Linux.
2.1.4. Procesadores de texto.

2.2. Gestión de archivos en UNIX/Linux.

2.2.1. Sistema de ficheros.
2.2.2. Usuarios y grupos.
2.2.3. Permisos.

2.3. Gestión de sistemas UNIX/Linux.

2.3.1. Tareas (jobs).
2.3.2. Registros (logs).
2.3.3. Herramientas de monitorización.
2.3.4. Redes.

2.4. Introducción y características básicas de R.

2.4.1. ¿Qué es R?
2.4.2. Primeros pasos.

2.4.2.1. Instalación e interfaz gráfica
2.4.2.2. Espacio de trabajo (workspace)

2.4.3. Extensiones en R

2.4.3.1. Paquetes estándar.
2.4.3.2. Paquetes aportados, CRAN y Bioconductor.

2.5. Tipos de datos en R.

2.5.1. Vectores.
2.5.2. Listas.
2.5.3. Variables indexadas (arrays) y matrices.
2.5.4. Factores.
2.5.5. Hojas de datos (data frames).
2.5.6. Strings de texto.
2.5.7. Otros tipos de datos.

2.6. Gestión de los datos en R.

2.6.1. Importar y exportar datos.
2.6.2. Manipulación de datos.

2.6.2.1. Vectores.
2.6.2.2. Matrices.
2.6.2.3. Strings de texto.
2.6.2.4. Hojas de datos.

2.7. Funciones de control y bucles en R.

2.7.1. Ejecución condicional: if.
2.7.2. Ciclos: for, repeat, while.
2.7.3. Funciones del tipo *apply.

2.8. Modelos estadísticos en R.

2.8.1. Datos univariantes.
2.8.2. Datos multivariantes.
2.8.3. Test de hipótesis.

2.9. Representación gráfica en R.

2.9.1. Representaciones básicas.
2.9.2. Parámetros y elementos gráficos.
2.9.3. El paquete ggplot2.

2.10. Definición de funciones en R.

2.10.1. Ejemplos simples.
2.10.2. Argumentos y valores predeterminados
2.10.3. Asignaciones dentro de una función

Módulo 3. Modelos Predictivos

3.1. Aprendizaje estadístico.

3.1.1. Estimación de f.
3.1.2. Aprendizaje supervisado y no supervisado.
3.1.3. Problemas de regresión y de clasificación.
3.1.4. Modelos lineales y no lineales.

3.2. Preprocesamiento de los datos.

3.2.1. Normalización.
3.2.2. Imputación.
3.2.3. Valores atípicos (outliers).

3.3. Regresión lineal.

3.3.1. Modelos lineales.
3.3.2. Análisis de la varianza (ANOVA).
3.3.3. Modelos de efectos mixtos.

3.4. Clasificación.

3.4.1. Regresión logística.
3.4.2. Análisis discriminante lineal.
3.4.3. K vecinos más próximos (KNN).

3.5. Métodos de remuestreo.

3.5.1. Validación cruzada.

3.5.1.1. Conjunto de validación o test.
3.5.1.2. Validación cruzada dejando uno fuera (leave one out).
3.5.1.3. Validación cruzada de k iteraciones (k-fold).

3.5.2. Bootstrap.

3.6. Selección de modelos lineales.

3.6.1. Comparación de modelos anidados.
3.6.2. Algoritmos stepwise.
3.6.3. Diagnóstico de modelos lineales.

3.7. Regularización.

3.7.1. La maldición de la dimensión.
3.7.2. Regresión de componentes principales
3.7.3. Regresión de mínimos cuadrados parciales
3.7.4. Métodos de shrinkage

3.7.4.1. Regresión Ridge.
3.7.4.2. LASSO.

3.8. Métodos basados en árboles de decisión.

3.8.1. Introducción a los árboles de decisión.
3.8.2. Tipos de árboles de decisión.

3.8.2.1. Bagging.
3.8.2.2. Bosques aleatorios (random forests).
3.8.2.3. Boosting.

3.9. Máquinas de soporte vectorial.

3.9.1. Clasificadores de margen máximo.
3.9.2. Máquinas de soporte vectorial.
3.9.3. Afinación de los hiperparámetros.

3.10. Aprendizaje no supervisado.

3.10.1. Análisis de componentes principales.
3.10.2. Métodos de agrupamiento (clustering).

3.10.2.1. Agrupamiento k-medias (k-means).
3.10.2.2. Agrupamiento jerárquico.

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Esta formación te permitirá avanzar en tu carrera de una manera cómoda”

Método

Con TECH podrás experimentar una forma de aprender que está moviendo los cimientos de las Universidades tradicionales de todo el mundo”

En TECH empleamos el Método del caso

Ante una determinada situación, ¿qué haría usted? A lo largo del programa formativo meses, usted se enfrentará a múltiples casos clínicos simulados, basados en pacientes reales en los que deberá investigar, establecer hipótesis y, finalmente, resolver la situación. Existe abundante evidencia científica sobre la eficacia del método. Los especialistas aprenden mejor, más rápido y de manera más sostenible en el tiempo.

Optimal decision

Según el Dr Gérvas, el caso clínico es la presentación comentada de un paciente, o grupo de pacientes, que se convierte en «caso», en un ejemplo o modelo que ilustra algún componente clínico peculiar, bien por su poder docente, bien por su singularidad o rareza. Es esencial que el caso se apoye en la vida profesional actual, intentando recrear los condicionantes reales en la práctica profesional del médico.

Sabía qué este método fue desarrollado en 1912 en Harvard para los estudiantes de Derecho? El método del caso consistía en presentarles situaciones complejas reales para que tomasen decisiones y justificasen cómo resolverlas. En 1924 se estableció como método estándar de enseñanza en Harvard”

Se trata de una técnica que desarrolla el espíritu crítico y prepara al médico para la toma de decisiones, la defensa de argumentos y el contraste de opiniones.

La eficacia del método se justifica con cuatro logros fundamentales:

  1. Los alumnos que siguen este método no solo consiguen la asimilación de conceptos, sino un desarrollo de su capacidad mental mediante ejercicios de evaluación de situaciones reales y aplicación de conocimientos.

  2. El aprendizaje se concreta de una manera sólida, en capacidades prácticas, que permiten al alumno una mejor integración en el mundo real.

  3. Se consigue una asimilación más sencilla y eficiente de las ideas y conceptos, gracias al planteamiento de situaciones que han surgido de la realidad.

  4. La sensación de eficiencia del esfuerzo invertido se convierte en un estímulo muy importante para el alumnado, que se traduce en un interés mayor en los aprendizajes y un incremento del tiempo dedicado a trabajar en el curso.

El médico aprenderá mediante casos reales y resolución de situaciones complejas en entornos simulados de aprendizaje. Estos simulacros están desarrollados a partir de software de última generación que permiten facilitar el aprendizaje inmersivo”

Relearning Methodology

En TECH potenciamos el método del caso de Harvard con la mejor metodología de enseñanza 100 % online del momento: el Relearning.

Nuestra Universidad es la primera en el mundo que combina el estudio de casos clínicos con un sistema de aprendizaje 100% online basado en la reiteración, que combina un mínimo de 8 elementos diferentes en cada lección, y que suponen una auténtica revolución con respecto al simple estudio y análisis de casos.

Relearning

El relearning te permitirá aprender con menos esfuerzo y más rendimiento, implicándote más en tu formación, desarrollando el espíritu crítico, la defensa de argumentos y el contraste de opiniones: una ecuación directa al éxito”

Situado a la vanguardia pedagógica mundial, el método Relearning ha conseguido mejorar los niveles de satisfacción global de los profesionales que finalizan sus estudios, con respecto a los indicadores de calidad de la mejor universidad online en habla hispana (Universidad de Columbia).

Con esta metodología hemos formado a más de 250.000 médicos con un éxito sin precedentes, en todas las especialidades clínicas con independencia la carga de cirugía. Nuestra metodología pedagógica está desarrollada en entorno de máxima exigencia, con un alumnado universitario de un perfil socioeconómico alto y una media de edad de 43,5 años.

La puntuación global que obtiene nuestro sistema de aprendizaje es de 8.01, con arreglo a los más altos estándares internacionales.

En nuestra Especialización en Bioinformática Aplicada a Tromboembolismo Venoso, el aprendizaje no es un proceso lineal, sino que sucede en espiral (aprendemos, desaprendemos, olvidamos y reaprendemos). Por eso, combinamos cada uno de estos elementos de forma concéntrica.

.. y todo ello con los mejores materiales de aprendizaje a la vanguardia tecnológica y pedagógica.

Materiales educativos de medicina

Material Material de estudio 30%

Todos los contenidos didácticos son creados por los especialistas que van a impartir el curso, específicamente para él, de manera que el desarrollo didáctico sea realmente específico y concreto.

Estos contenidos son aplicados después al formato audiovisual que creará nuestra manera de trabajo online, con las técnicas más novedosas que nos permiten ofrecerte una gran calidad, en cada una de las piezas que pondremos a tu servicio.

Técnicas Técnicas quirúrgicas y procedimientos en video 15%

Te acercamos a las técnicas más novedosas, a los últimos avances educativos, al primer plano de la actualidad en técnicas médicas. Todo esto, en primera persona, con el máximo rigor, explicado y detallado para tu asimilación y comprensión. Y lo mejor, puedes verlos las veces que quieras.

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Presentamos los contenidos de manera atractiva y dinámica en píldoras multimedia que incluyen audio, vídeos, imágenes, esquemas y mapas conceptuales con el fin de afianzar el conocimiento.

Este sistema exclusivo de formación para la presentación de contenidos multimedia fue premiado por Microsoft como “Caso de éxito en Europa”.

Lecturas Lecturas complementarias 3%

Artículos recientes, documentos de consenso, guías internacionales..., en nuestra biblioteca virtual tendrás acceso a todo lo que necesitas para completar tu formación.

Análisis Análisis de casos elaborados y guiados por expertos 20%

El aprendizaje eficaz tiene, necesariamente, que ser contextual. Por eso, te presentaremos los desarrollos de casos reales en los que el experto te guiará a través del desarrollo de la atención y la resolución de las diferentes situaciones: una manera clara y directa de conseguir el grado de comprensión más elevado.

Testing Testing & Retesting 17%

Evaluamos y reevaluamos periódicamente tu conocimiento a lo largo de la Especialización en Bioinformática Aplicada a Tromboembolismo Venoso, mediante actividades y ejercicios evaluativos y autoevaluativos: para que compruebes cómo vas consiguiendo tus metas.

Clases Clases magistrales 7%

Existe evidencia científica sobre la utilidad de la observación de terceros expertos.

El denominado Learning from an expert afianza el conocimiento y el recuerdo, y genera seguridad en nuestras futuras decisiones difíciles.

Guides Guías rápidas de actuación 3%

Te ofrecemos los contenidos más relevantes del curso en forma de fichas o guías rápidas de actuación. Una manera sintética, práctica y eficaz de ayudarte a progresar en tu aprendizaje.

El alumno podrá aprender con las ventajas del acceso a entornos simulados de aprendizaje y el planteamiento de aprendizaje por observación, esto es, Learning from an expert”

Reconocimiento

Este programa te permitirá obtener el título de Experto Universitario en Bioinformática Aplicada a Tromboembolismo Venoso. A tu egreso recibirás un diploma universitario avalado por Tech Universidad Tecnológica de reconocido prestigio a nivel internacional.

Este título propio de Tech Universidad, garantiza la adquisición de competencias en el área de conocimiento, de modo que confiere un alto valor curricular al estudiante que supere las evaluaciones y acredite el programa tras cursarlo en su totalidad.

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Título: Experto Universitario en Bioinformática Aplicada a Tromboembolismo Venoso

Modalidad: online (en línea)

Horas: 450 horas

Duración: aprox. 6 meses

*Apostilla de La Haya. En caso de que necesites que tu grado en papel recabe la Apostilla de La Haya, Tech realizará las gestiones oportunas para su obtención con un coste añadido más gastos de envío del diploma apostillado. Puede ponerse en contacto con su asesor.

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