A través de una amplia biblioteca de los más innovadores recursos multimedia, podrás integrar dispositivos wearables y monitoreo remoto en estudios clínicos” 

Los mecanismos de la Inteligencia Artificial desempeñan un papel importante en la adaptación de dosis y combinaciones de medicamentos en la atención médica. Estas herramientas pueden ayudar a los profesionales de la salud a tomar decisiones más informadas y precisas en cuanto a la cantidad de medicamento que un paciente debe recibir y si es necesario combinar diferentes fármacos. Una muestra de ello es que el Aprendizaje Automático emplea datos individuales de los usuarios como peso, edad o función renal para calcular la administración óptima de los productos.

Esto asegura que la cantidad suministrada sea adecuada para los usuarios en particular, maximizando así su eficacia. 
Ante esta realidad, TECH implementa un Postgraduate certificate que abordará las tecnologías de secuenciación genómica y análisis de datos con Inteligencia Artificial. El plan de estudios desarrollará sistemas inteligentes para la detección de anomalías en imágenes médicas. De este modo, el temario profundizará en la optimización de flujos de trabajo en laboratorios, utilizando algoritmos predictivos de terapias basadas en perfiles genéticos. Además, los materiales examinarán el desarrollo de dispositivos wearables con Inteligencia Artificial para el monitoreo continuo de salud y la implementación de sistemas de seguimiento en remoto para los ensayos clínicos. 

Cabe destacar que el programa les proporcionará a los profesionales una fundamentación teórica, pero también le permitirá enfrentarse adecuadamente a situaciones prácticas. Lo único que necesitarán es un dispositivo electrónico con acceso a Internet, para ingresar así en el Campus Virtual (sirviendo un móvil, ordenador o inclusive una tablet). Además, el presente programa viene respaldado por la amplia experiencia del destacado cuerpo docente de TECH, y que se apoya en una innovadora y vanguardista metodología pedagógica. Se trata del Relearning, consistente en la repetición de conceptos esenciales para lograr una adquisición de conocimientos más efectiva. 

Abordarás temas como la sostenibilidad en investigaciones biomédicas, las tendencias futuras y la innovación en Aprendizaje Automático aplicado a la Investigación Clínica” 

Este Postgraduate certificate en Practical Applications of Artificial Intelligence in Clinical Research contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son: 

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Aplicaciones Prácticas de IA 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 

Desarrollarás capacidades en Inteligencia Artificial y abordarás los problemas clínicos con soluciones basadas en datos, todo a través de un programa 100% online”  

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.

Prepárate para liderar la revolución en la atención médica y contribuir al avance significativo de la medicina personalizada"

Conseguirás tus objetivos gracias a las herramientas didácticas de TECH, entre las que destacan vídeos explicativos y resúmenes interactivos"

This program will focus on biomedical image analysis, emphasizing how Artificial Intelligence improves both interpretation and diagnosis using medical images. The program will delve into robotics in clinical laboratories, urging graduates to optimize research processes. The curriculum will also delve into automation to personalize therapies based on individual circumstances. Moreover, the curriculum will offer a variety of concrete applications in vaccine development, assisted immunological analysis and integration of wearable devices for remote monitoring in clinical studies. 

The program has no fixed schedule and the curriculum is available from day one. Set your own learning pace!"

Module 1. Practical Application of AI in Clinical Research

1.1. Genomic Sequencing Technologies and Data Analysis with AI

1.1.1. Use of AI for Rapid and Accurate Analysis of Genetic Sequences
1.1.2. Implementation of Automatic Learning Algorithms in the Interpretation of Genomic Data
1.1.3. AI Tools to Identify Genetic Variants and Mutations
1.1.4. Application of AI in Genomic Correlation with Diseases and Traits

1.2. AI in Biomedical Image Analysis

1.2.1. Development of AI Systems for the Detection of Anomalies in Medical Imaging
1.2.2. Use of Deep Learning in the interpretation of X-rays, MRI and CT scans
1.2.3. AI Tools for Improving Accuracy in Diagnostic Imaging
1.2.4. Implementation of AI in the Classification and Segmentation of Biomedical Images

1.3. Robotics and Automation in Clinical Laboratories

1.3.1. Use of Robots for the Automation of Tests and Processes in Laboratories
1.3.2. Implementation of Automated Systems for the Management of Biological Samples
1.3.3. Development of Robotic Technologies to Improve Efficiency and Accuracy in Clinical Analyses
1.3.4. Application of AI in the Optimization of Laboratory Workflows

1.4. AI in the Personalization of Therapies and Precision Medicine

1.4.1. Development of AI Models for the Personalization of Medical Treatments
1.4.2. Use of Predictive Algorithms in the Selection of Therapies Based on Genetic Profiles
1.4.3. AI Tools in Dose Adaptation and Drug Combinations
1.4.4. Application of AI in the Identification of Effective Treatments for Specific Groups

1.5. Innovations in AI-assisted Diagnosis

1.5.1. Implementation of AI Systems for Rapid and Accurate Diagnostics
1.5.2. Use of AI in Early Disease Identification through Data Analysis
1.5.3. Development of AI Tools for Clinical Test Interpretation
1.5.4. Application of AI in Combining Clinical and Biomedical Data for Comprehensive Diagnostics

1.6. Applications of AI in Microbiome and Microbiology Studies

1.6.1. Use of AI in the Analysis and Mapping of the Human Microbiome
1.6.2. Implementation of Algorithms to Study the Relationship Between the Microbiome and Disease
1.6.3. AI Tools in the Identification of Patterns in Microbiological Studies
1.6.4. Application of AI in Microbiome-based Therapeutics Research

1.7. Wearables and Remote Monitoring in Clinical Studies

1.7.1. Development of Wearable Devices with AI for Continuous Health Monitoring
1.7.2. Use of AI in the Interpretation of Data Collected by Wearable Devices
1.7.3. Implementation of Remote Monitoring Systems in Clinical Trials
1.7.4. Application of AI in the Prediction of Clinical Events through Wearable Data

1.8. AI in Clinical Trial Management

1.8.1. Use of AI Systems to Optimize Clinical Trials Management
1.8.2. Implementation of AI in Participant Selection and Follow-Up
1.8.3. AI Tools for the Analysis of Clinical Trial Data and Results
1.8.4. Application of AI in Improving Trial Efficiency and Reducing Trial Costs

1.9. AI-assisted Development of Vaccines and Treatments

1.9.1. Use of AI in Accelerating Vaccine Development
1.9.2. Implementation of Predictive Models in the Identification of Potential Treatments
1.9.3. AI Tools for Simulating Vaccine and Drug Responses
1.9.4. Application of AI in the Personalization of Vaccines and Therapies

1.10. AI Applications in Immunology and Immune Response Studies

1.10.1. Development of AI Models for Understanding Immunological Mechanisms
1.10.2. Use of AI in the Identification of Patterns in Immune Responses
1.10.3. Implementation of AI in the Investigation of Autoimmune Disorders
1.10.4. Application of AI in the Design of Personalized Immunotherapies

Make the most of this opportunity to surround yourself with expert professionals and learn from their work methodology"