📘 Maestría «Inteligencia Artificial en Investigación Clínica»

La capacidad de la IA para integrar datos de diversas fuentes, así como para predecir resultados, contribuyen a una medicina más precisa y personalizada”

A través de la aplicación de la Inteligencia Artificial (IA) en la Investigación Clínica, es posible agilizar el proceso de análisis de grandes conjuntos de datos médicos, permitiendo a los investigadores identificar patrones, correlaciones y tendencias de manera más eficiente. Además, la IA contribuye a la personalización de la medicina, gracias a la adaptación de tratamientos según las características individuales de los pacientes. De hecho, las nuevas tecnologías no solo optimizan los procesos, sino que también abren nuevas perspectivas para abordar desafíos médicos y mejorar la calidad de la atención.

Por ello, TECH ha creado este programa en el que convergen la IA y la biomedicina, proporcionando a los profesionales una comprensión profunda y práctica de las aplicaciones específicas de esta tecnología en el ámbito de la Investigación Clínica. De esta forma, la estructura del temario incluye módulos especializados, como la simulación computacional en biomedicina y el análisis avanzado de datos clínicos, lo cual permitirá a los egresados adquirir habilidades avanzadas en la aplicación de la IA en situaciones biomédicas complejas. Además, se abordará el enfoque en ética, regulaciones y consideraciones legales en el uso de IA, en el ámbito clínico.

Asimismo, la titulación integra tecnologías de vanguardia, como la secuenciación genómica y el análisis de imágenes biomédicas, abordando temas emergentes, como la sostenibilidad en investigaciones biomédicas y la gestión de grandes volúmenes de datos. En este contexto, los alumnos se equiparán con las destrezas necesarias para liderar en la intersección de la IA y la Investigación Clínica.

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Módulo 1. Fundamentos de la Inteligencia Artificial

1.1. Historia de la Inteligencia artificial

1.1.1. ¿Cuándo se empieza a hablar de Inteligencia Artificial?
1.1.2. Referentes en el cine
1.1.3. Importancia de la inteligencia artificial
1.1.4. Tecnologías que habilitan y dan soporte a la Inteligencia Artificial

1.2. La Inteligencia Artificial en juegos

1.2.1. Teoría de Juegos
1.2.2. Minimax y poda Alfa-Beta
1.2.3. Simulación: Monte Carlo

1.3. Redes de neuronas

1.3.1. Fundamentos biológicos
1.3.2. Modelo computacional
1.3.3. Redes de neuronas supervisadas y no supervisadas
1.3.4. Perceptrón simple
1.3.5. Perceptrón multicapa

1.4. Algoritmos genéticos

1.4.1. Historia
1.4.2. Base biológica
1.4.3. Codificación de problemas
1.4.4. Generación de la población inicial
1.4.5. Algoritmo principal y operadores genéticos
1.4.6. Evaluación de individuos: Fitness

1.5. Tesauros, vocabularios, taxonomías

1.5.1. Vocabularios
1.5.2. Taxonomías
1.5.3. Tesauros
1.5.4. Ontologías
1.5.5. Representación del conocimiento: Web semántica

1.6. Web semántica

1.6.1. Especificaciones: RDF, RDFS y OWL
1.6.2. Inferencia/razonamiento
1.6.3. Linked Data

1.7. Sistemas expertos y DSS

1.7.1. Sistemas expertos
1.7.2. Sistemas de soporte a la decisión

1.8. Chatbots y asistentes virtuales

1.8.1. Tipos de asistentes: Asistentes por voz y por texto
1.8.2. Partes fundamentales para el desarrollo de un asistente: Intents, entidades y flujo de diálogo
1.8.3. Integraciones: Web, Slack, Whatsapp, Facebook
1.8.4. Herramientas de desarrollo de asistentes: Dialog Flow, Watson Assistant

1.9. Estrategia de implantación de IA
1.10. Futuro de la inteligencia artificial

1.10.1. Entendemos cómo detectar emociones mediante algoritmos
1.10.2. Creación de una personalidad: Lenguaje, expresiones y contenido
1.10.3. Tendencias de la inteligencia artificial
1.10.4. Reflexiones

Módulo 2. Tipos y ciclo de vida del dato

2.1. La estadística

2.1.1. Estadística: Estadística descriptiva, estadística inferencias
2.1.2. Población, muestra, individuo
2.1.3. Variables: Definición, escalas de medida

2.2. Tipos de datos estadísticos

2.2.1. Según tipo

2.2.1.1. Cuantitativos: Datos continuos y datos discretos
2.2.1.2. Cualitativos: Datos binomiales, datos nominales y datos ordinales

2.2.2. Según su forma

2.2.2.1. Numérico
2.2.2.2. Texto
2.2.2.3. Lógico

2.2.3. Según su fuente

2.2.3.1. Primarios
2.2.3.2. Secundarios

2.3. Ciclo de vida de los datos

2.3.1. Etapas del ciclo
2.3.2. Hitos del ciclo
2.3.3. Principios FAIR

2.4. Etapas iniciales del ciclo

2.4.1. Definición de metas
2.4.2. Determinación de recursos necesarios
2.4.3. Diagrama de Gantt
2.4.4. Estructura de los datos

2.5. Recolección de datos

2.5.1. Metodología de recolección
2.5.2. Herramientas de recolección
2.5.3. Canales de recolección

2.6. Limpieza del dato

2.6.1. Fases de la limpieza de datos
2.6.2. Calidad del dato
2.6.3. Manipulación de datos (con R)

2.7. Análisis de datos, interpretación y valoración de resultados

2.7.1. Medidas estadísticas
2.7.2. Índices de relación
2.7.3. Minería de datos

2.8. Almacén del dato (Datawarehouse)

2.8.1. Elementos que lo integran
2.8.2. Diseño
2.8.3. Aspectos a considerar

2.9. Disponibilidad del dato

2.9.1. Acceso
2.9.2. Utilidad
2.9.3. Seguridad

2.10. Aspectos Normativos

2.10.1. Ley de protección de datos
2.10.2. Buenas prácticas
2.10.3. Otros aspectos normativos

Módulo 3. El dato en la Inteligencia Artificial

3.1. Ciencia de datos

3.1.1. La ciencia de datos
3.1.2. Herramientas avanzadas para el científico de datos

3.2. Datos, información y conocimiento

3.2.1. Datos, información y conocimiento
3.2.2. Tipos de datos
3.2.3. Fuentes de datos

3.3. De los datos a la información

3.3.1. Análisis de Datos
3.3.2. Tipos de análisis
3.3.3. Extracción de información de un Dataset

3.4. Extracción de información mediante visualización

3.4.1. La visualización como herramienta de análisis
3.4.2. Métodos de visualización
3.4.3. Visualización de un conjunto de datos

3.5. Calidad de los datos

3.5.1. Datos de calidad
3.5.2. Limpieza de datos
3.5.3. Preprocesamiento básico de datos

3.6. Dataset

3.6.1. Enriquecimiento del Dataset
3.6.2. La maldición de la dimensionalidad
3.6.3. Modificación de nuestro conjunto de datos

3.7. Desbalanceo

3.7.1. Desbalanceo de clases
3.7.2. Técnicas de mitigación del desbalanceo
3.7.3. Balanceo de un Dataset

3.8. Modelos no supervisados

3.8.1. Modelo no supervisado
3.8.2. Métodos
3.8.3. Clasificación con modelos no supervisados

3.9. Modelos supervisados

3.9.1. Modelo supervisado
3.9.2. Métodos
3.9.3. Clasificación con modelos supervisados

3.10. Herramientas y buenas prácticas

3.10.1. Buenas prácticas para un científico de datos
3.10.2. El mejor modelo
3.10.3. Herramientas útiles

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

4.1. La inferencia estadística

4.1.1. Estadística descriptiva vs Inferencia estadística
4.1.2. Procedimientos paramétricos
4.1.3. Procedimientos no paramétricos

4.2. Análisis exploratorio

4.2.1. Análisis descriptivo
4.2.2. Visualización
4.2.3. Preparación de datos

4.3. Preparación de datos

4.3.1. Integración y limpieza de datos
4.3.2. Normalización de datos
4.3.3. Transformando atributos

4.4. Los valores perdidos

4.4.1. Tratamiento de valores perdidos
4.4.2. Métodos de imputación de máxima verosimilitud
4.4.3. Imputación de valores perdidos usando aprendizaje automático

4.5. El ruido en los datos

4.5.1. Clases de ruido y atributos
4.5.2. Filtrado de ruido
4.5.3. El efecto del ruido

4.6. La maldición de la dimensionalidad

4.6.1. Oversampling
4.6.2. Undersampling
4.6.3. Reducción de datos multidimensionales

4.7. De atributos continuos a discretos

4.7.1. Datos continuos versus discretos
4.7.2. Proceso de discretización

4.8. Los datos

4.8.1. Selección de datos
4.8.2. Perspectivas y criterios de selección
4.8.3. Métodos de selección

4.9. Selección de instancias

4.9.1. Métodos para la selección de instancias
4.9.2. Selección de prototipos
4.9.3. Métodos avanzados para la selección de instancias

4.10. Preprocesamiento de datos en entornos Big Data

Módulo 5. Algoritmia y complejidad en Inteligencia Artificial

5.1. Introducción a las estrategias de diseño de algoritmos

5.1.1. Recursividad
5.1.2. Divide y conquista
5.1.3. Otras estrategias

5.2. Eficiencia y análisis de los algoritmos

5.2.1. Medidas de eficiencia
5.2.2. Medir el tamaño de la entrada
5.2.3. Medir el tiempo de ejecución
5.2.4. Caso peor, mejor y medio
5.2.5. Notación asintónica
5.2.6. Criterios de análisis matemático de algoritmos no recursivos
5.2.7. Análisis matemático de algoritmos recursivos
5.2.8. Análisis empírico de algoritmos

5.3. Algoritmos de ordenación

5.3.1. Concepto de ordenación
5.3.2. Ordenación de la burbuja
5.3.3. Ordenación por selección
5.3.4. Ordenación por inserción
5.3.5. Ordenación por mezcla (Merge_Sort)
5.3.6. Ordenación rápida (Quick_Sort)

5.4. Algoritmos con árboles

5.4.1. Concepto de árbol
5.4.2. Árboles binarios
5.4.3. Recorridos de árbol
5.4.4. Representar expresiones
5.4.5. Árboles binarios ordenados
5.4.6. Árboles binarios balanceados

5.5. Algoritmos con Heaps

5.5.1. Los Heaps
5.5.2. El algoritmo Heapsort
5.5.3. Las colas de prioridad

5.6. Algoritmos con grafos

5.6.1. Representación
5.6.2. Recorrido en anchura
5.6.3. Recorrido en profundidad
5.6.4. Ordenación topológica

5.7. Algoritmos Greedy

5.7.1. La estrategia Greedy
5.7.2. Elementos de la estrategia Greedy
5.7.3. Cambio de monedas
5.7.4. Problema del viajante
5.7.5. Problema de la mochila

5.8. Búsqueda de caminos mínimos

5.8.1. El problema del camino mínimo
5.8.2. Arcos negativos y ciclos
5.8.3. Algoritmo de Dijkstra

5.9. Algoritmos Greedy sobre grafos

5.9.1. El árbol de recubrimiento mínimo
5.9.2. El algoritmo de Prim
5.9.3. El algoritmo de Kruskal
5.9.4. Análisis de complejidad

5.10. Backtracking

5.10.1. El Backtracking
5.10.2. Técnicas alternativas

Módulo 6. Sistemas inteligentes

6.1. Teoría de agentes

6.1.1. Historia del concepto
6.1.2. Definición de agente
6.1.3. Agentes en Inteligencia Artificial
6.1.4. Agentes en ingeniería de software

6.2. Arquitecturas de agentes

6.2.1. El proceso de razonamiento de un agente
6.2.2. Agentes reactivos
6.2.3. Agentes deductivos
6.2.4. Agentes híbridos
6.2.5. Comparativa

6.3. Información y conocimiento

6.3.1. Distinción entre datos, información y conocimiento
6.3.2. Evaluación de la calidad de los datos
6.3.3. Métodos de captura de datos
6.3.4. Métodos de adquisición de información
6.3.5. Métodos de adquisición de conocimiento

6.4. Representación del conocimiento

6.4.1. La importancia de la representación del conocimiento
6.4.2. Definición de representación del conocimiento a través de sus roles
6.4.3. Características de una representación del conocimiento

6.5. Ontologías

6.5.1. Introducción a los metadatos
6.5.2. Concepto filosófico de ontología
6.5.3. Concepto informático de ontología
6.5.4. Ontologías de dominio y ontologías de nivel superior
6.5.5. ¿Cómo construir una ontología?

6.6. Lenguajes para ontologías y software para la creación de ontologías

6.6.1. Tripletas RDF, Turtle y N
6.6.2. RDF Schema
6.6.3. OWL
6.6.4. SPARQL
6.6.5. Introducción a las diferentes herramientas para la creación de ontologías
6.6.6. Instalación y uso de Protégé

6.7. La web semántica

6.7.1. El estado actual y futuro de la web semántica
6.7.2. Aplicaciones de la web semántica

6.8. Otros modelos de representación del conocimiento

6.8.1. Vocabularios
6.8.2. Visión global
6.8.3. Taxonomías
6.8.4. Tesauros
6.8.5. Folksonomías
6.8.6. Comparativa
6.8.7. Mapas mentales

6.9. Evaluación e integración de representaciones del conocimiento

6.9.1. Lógica de orden cero
6.9.2. Lógica de primer orden
6.9.3. Lógica descriptiva
6.9.4. Relación entre diferentes tipos de lógica
6.9.5. Prolog: Programación basada en lógica de primer orden

6.10. Razonadores semánticos, sistemas basados en conocimiento y Sistemas Expertos

6.10.1. Concepto de razonador
6.10.2. Aplicaciones de un razonador
6.10.3. Sistemas basados en el conocimiento
6.10.4. MYCIN, historia de los Sistemas Expertos
6.10.5. Elementos y Arquitectura de Sistemas Expertos
6.10.6. Creación de Sistemas Expertos

Módulo 7. Aprendizaje automático y minería de datos

7.1. Introducción a los procesos de descubrimiento del conocimiento y conceptos básicos de aprendizaje automático

7.1.1. Conceptos clave de los procesos de descubrimiento del conocimiento
7.1.2. Perspectiva histórica de los procesos de descubrimiento del conocimiento
7.1.3. Etapas de los procesos de descubrimiento del conocimiento
7.1.4. Técnicas utilizadas en los procesos de descubrimiento del conocimiento
7.1.5. Características de los buenos modelos de aprendizaje automático
7.1.6. Tipos de información de aprendizaje automático
7.1.7. Conceptos básicos de aprendizaje
7.1.8. Conceptos básicos de aprendizaje no supervisado

7.2. Exploración y preprocesamiento de datos

7.2.1. Tratamiento de datos
7.2.2. Tratamiento de datos en el flujo de análisis de datos
7.2.3. Tipos de datos
7.2.4. Transformaciones de datos
7.2.5. Visualización y exploración de variables continuas
7.2.6. Visualización y exploración de variables categóricas
7.2.7. Medidas de correlación
7.2.8. Representaciones gráficas más habituales
7.2.9. Introducción al análisis multivariante y a la reducción de dimensiones

7.3. Árboles de decisión

7.3.1. Algoritmo ID
7.3.2. Algoritmo C
7.3.3. Sobreentrenamiento y poda
7.3.4. Análisis de resultados

7.4. Evaluación de clasificadores

7.4.1. Matrices de confusión
7.4.2. Matrices de evaluación numérica
7.4.3. Estadístico de Kappa
7.4.4. La curva ROC

7.5. Reglas de clasificación

7.5.1. Medidas de evaluación de reglas
7.5.2. Introducción a la representación gráfica
7.5.3. Algoritmo de recubrimiento secuencial

7.6. Redes neuronales

7.6.1. Conceptos básicos
7.6.2. Redes de neuronas simples
7.6.3. Algoritmo de Backpropagation
7.6.4. Introducción a las redes neuronales recurrentes

7.7. Métodos bayesianos

7.7.1. Conceptos básicos de probabilidad
7.7.2. Teorema de Bayes
7.7.3. Naive Bayes
7.7.4. Introducción a las redes bayesianas

7.8. Modelos de regresión y de respuesta continua

7.8.1. Regresión lineal simple
7.8.2. Regresión lineal múltiple
7.8.3. Regresión logística
7.8.4. Árboles de regresión
7.8.5. Introducción a las máquinas de soporte vectorial (SVM)
7.8.6. Medidas de bondad de ajuste

7.9. Clustering

7.9.1. Conceptos básicos
7.9.2. Clustering jerárquico
7.9.3. Métodos probabilistas
7.9.4. Algoritmo EM
7.9.5. Método B-Cubed
7.9.6. Métodos implícitos

7.10 Minería de textos y procesamiento de lenguaje natural (NLP)

7.10.1. Conceptos básicos
7.10.2. Creación del corpus
7.10.3. Análisis descriptivo
7.10.4. Introducción al análisis de sentimientos

Módulo 8. Las redes neuronales, base de Deep Learning

8.1. Aprendizaje profundo

8.1.1. Tipos de aprendizaje profundo
8.1.2. Aplicaciones del aprendizaje profundo
8.1.3. Ventajas y desventajas del aprendizaje profundo

8.2. Operaciones

8.2.1. Suma
8.2.2. Producto
8.2.3. Traslado

8.3. Capas

8.3.1. Capa de entrada
8.3.2. Capa oculta
8.3.3. Capa de salida

8.4. Unión de capas y operaciones

8.4.1. Diseño de arquitecturas
8.4.2. Conexión entre capas
8.4.3. Propagación hacia adelante

8.5. Construcción de la primera red neuronal

8.5.1. Diseño de la red
8.5.2. Establecer los pesos
8.5.3. Entrenamiento de la red

8.6. Entrenador y optimizador

8.6.1. Selección del optimizador
8.6.2. Establecimiento de una función de pérdida
8.6.3. Establecimiento de una métrica

8.7. Aplicación de los Principios de las Redes Neuronales

8.7.1. Funciones de activación
8.7.2. Propagación hacia atrás
8.7.3. Ajuste de los parámetros

8.8. De las neuronas biológicas a las artificiales

8.8.1. Funcionamiento de una neurona biológica
8.8.2. Transferencia de conocimiento a las neuronas artificiales
8.8.3. Establecer relaciones entre ambas

8.9. Implementación de MLP (Perceptrón Multicapa) con Keras

8.9.1. Definición de la estructura de la red
8.9.2. Compilación del modelo
8.9.3. Entrenamiento del modelo

8.10. Hiperparámetros de Fine tuning de Redes Neuronales

8.10.1. Selección de la función de activación
8.10.2. Establecer el Learning rate
8.10. 3. Ajuste de los pesos

Módulo 9. Entrenamiento de redes neuronales profundas

9.1. Problemas de Gradientes

9.1.1. Técnicas de optimización de gradiente
9.1.2. Gradientes Estocásticos
9.1.3. Técnicas de inicialización de pesos

9.2. Reutilización de capas preentrenadas

9.2.1. Entrenamiento de transferencia de aprendizaje
9.2.2. Extracción de características
9.2.3. Aprendizaje profundo

9.3. Optimizadores

9.3.1. Optimizadores de descenso de gradiente estocástico
9.3.2. Optimizadores Adam y RMSprop
9.3.3. Optimizadores de momento

9.4. Programación de la tasa de aprendizaje

9.4.1. Control de tasa de aprendizaje automático
9.4.2. Ciclos de aprendizaje
9.4.3. Términos de suavizado

9.5. Sobreajuste

9.5.1. Validación cruzada
9.5.2. Regularización
9.5.3. Métricas de evaluación

9.6. Directrices prácticas

9.6.1. Diseño de modelos
9.6.2. Selección de métricas y parámetros de evaluación
9.6.3. Pruebas de hipótesis

9.7. Transfer Learning

9.7.1. Entrenamiento de transferencia de aprendizaje
9.7.2. Extracción de características
9.7.3. Aprendizaje profundo

9.8. Data Augmentation

9.8.1. Transformaciones de imagen
9.8.2. Generación de datos sintéticos
9.8.3. Transformación de texto

9.9. Aplicación Práctica de Transfer Learning

9.9.1. Entrenamiento de transferencia de aprendizaje
9.9.2. Extracción de características
9.9.3. Aprendizaje profundo

9.10. Regularización

9.10.1. L y L
9.10.2. Regularización por máxima entropía
9.10.3. Dropout

Módulo 10. Personalización de Modelos y entrenamiento con TensorFlow

10.1. TensorFlow

10.1.1. Uso de la biblioteca TensorFlow
10.1.2. Entrenamiento de modelos con TensorFlow
10.1.3. Operaciones con gráficos en TensorFlow

10.2. TensorFlow y NumPy

10.2.1. Entorno computacional NumPy para TensorFlow
10.2.2. Utilización de los arrays NumPy con TensorFlow
10.2.3. Operaciones NumPy para los gráficos de TensorFlow

10.3. Personalización de modelos y algoritmos de entrenamiento

10.3.1. Construcción de modelos personalizados con TensorFlow
10.3.2. Gestión de parámetros de entrenamiento
10.3.3. Utilización de técnicas de optimización para el entrenamiento

10.4. Funciones y gráficos de TensorFlow

10.4.1. Funciones con TensorFlow
10.4.2. Utilización de gráficos para el entrenamiento de modelos
10.4.3. Optimización de gráficos con operaciones de TensorFlow

10.5. Carga y preprocesamiento de datos con TensorFlow

10.5.1. Carga de conjuntos de datos con TensorFlow
10.5.2. Preprocesamiento de datos con TensorFlow
10.5.3. Utilización de herramientas de TensorFlow para la manipulación de datos

10.6. La API tfdata

10.6.1. Utilización de la API tfdata para el procesamiento de datos
10.6.2. Construcción de flujos de datos con tfdata
10.6.3. Uso de la API tfdata para el entrenamiento de modelos

10.7. El formato TFRecord

10.7.1. Utilización de la API TFRecord para la serialización de datos
10.7.2. Carga de archivos TFRecord con TensorFlow
10.7.3. Utilización de archivos TFRecord para el entrenamiento de modelos

10.8. Capas de preprocesamiento de Keras

10.8.1. Utilización de la API de preprocesamiento de Keras
10.8.2. Construcción de pipelined de preprocesamiento con Keras
10.8.3. Uso de la API de preprocesamiento de Keras para el entrenamiento de modelos

10.9. El proyecto TensorFlow Datasets

10.9.1. Utilización de TensorFlow Datasets para la carga de datos
10.9.2. Preprocesamiento de datos con TensorFlow Datasets
10.9.3. Uso de TensorFlow Datasets para el entrenamiento de modelos

10.10. Construcción de una Aplicación de Deep Learning con TensorFlow

10.10.1. Aplicación práctica
10.10.2. Construcción de una aplicación de Deep Learning con TensorFlow
10.10.3. Entrenamiento de un modelo con TensorFlow
10.10.4. Utilización de la aplicación para la predicción de resultados

Módulo 11. Deep Computer Vision con Redes Neuronales Convolucionales

11.1. La Arquitectura Visual Cortex

11.1.1. Funciones de la corteza visual
11.1.2. Teorías de la visión computacional
11.1.3. Modelos de procesamiento de imágenes

11.2. Capas convolucionales

11.2.1 Reutilización de pesos en la convolución
11.2.2. Convolución D
11.2.3. Funciones de activación

11.3. Capas de agrupación e implementación de capas de agrupación con Keras

11.3.1. Pooling y Striding
11.3.2. Flattening
11.3.3. Tipos de Pooling

11.4. Arquitecturas CNN

11.4.1. Arquitectura VGG
11.4.2. Arquitectura AlexNet
11.4.3. Arquitectura ResNet

11.5. Implementación de una CNN ResNet usando Keras

11.5.1. Inicialización de pesos
11.5.2. Definición de la capa de entrada
11.5.3. Definición de la salida

11.6. Uso de modelos preentrenados de Keras

11.6.1. Características de los modelos preentrenados
11.6.2. Usos de los modelos preentrenados
11.6.3. Ventajas de los modelos preentrenados

11.7. Modelos preentrenados para el aprendizaje por transferencia

11.7.1. El aprendizaje por transferencia
11.7.2. Proceso de aprendizaje por transferencia
11.7.3. Ventajas del aprendizaje por transferencia

11.8. Clasificación y localización en Deep Computer Vision

11.8.1. Clasificación de imágenes
11.8.2. Localización de objetos en imágenes
11.8.3. Detección de objetos

11.9. Detección de objetos y seguimiento de objetos

11.9.1. Métodos de detección de objetos
11.9.2. Algoritmos de seguimiento de objetos
11.9.3. Técnicas de rastreo y localización

11.10. Segmentación semántica

11.10.1. Aprendizaje profundo para segmentación semántica
11.10.1. Detección de bordes
11.10.1. Métodos de segmentación basados en reglas

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

12.1. Generación de texto utilizando RNN

12.1.1. Entrenamiento de una RNN para generación de texto
12.1.2. Generación de lenguaje natural con RNN
12.1.3. Aplicaciones de generación de texto con RNN

12.2. Creación del conjunto de datos de entrenamiento

12.2.1. Preparación de los datos para el entrenamiento de una RNN
12.2.2. Almacenamiento del conjunto de datos de entrenamiento
12.2.3. Limpieza y transformación de los datos
12.2.4. Análisis de Sentimiento

12.3. Clasificación de opiniones con RNN

12.3.1. Detección de temas en los comentarios
12.3.2. Análisis de sentimiento con algoritmos de aprendizaje profundo

12.4. Red de codificador-decodificador para la traducción automática neuronal

12.4.1. Entrenamiento de una RNN para la traducción automática
12.4.2. Uso de una red encoder-decoder para la traducción automática
12.4.3. Mejora de la precisión de la traducción automática con RNN

12.5. Mecanismos de atención

12.5.1. Aplicación de mecanismos de atención en RNN
12.5.2. Uso de mecanismos de atención para mejorar la precisión de los modelos
12.5.3. Ventajas de los mecanismos de atención en las redes neuronales

12.6. Modelos Transformers

12.6.1. Uso de los modelos Transformers para procesamiento de lenguaje natural
12.6.2. Aplicación de los modelos Transformers para visión
12.6.3. Ventajas de los modelos Transformers

12.7. Transformers para visión

12.7.1. Uso de los modelos Transformers para visión
12.7.2. Preprocesamiento de los datos de imagen
12.7.3. Entrenamiento de un modelo Transformers para visión

12.8. Librería de Transformers de Hugging Face

12.8.1. Uso de la librería de Transformers de Hugging Face
12.8.2. Aplicación de la librería de Transformers de Hugging Face
12.8.3. Ventajas de la librería de Transformers de Hugging Face

12.9. Otras Librerías de Transformers. Comparativa

12.9.1. Comparación entre las distintas librerías de Transformers
12.9.2. Uso de las demás librerías de Transformers
12.9.3. Ventajas de las demás librerías de Transformers

12.10. Desarrollo de una Aplicación de NLP con RNN y Atención. Aplicación práctica

12.10.1. Desarrollo de una aplicación de procesamiento de lenguaje natural con RNN y atención
12.10.2. Uso de RNN, mecanismos de atención y modelos Transformers en la aplicación
12.10.3. Evaluación de la aplicación práctica

Módulo 13. Autoencoders, GANs y modelos de difusión

13.1. Representaciones de datos eficientes

13.1.1. Reducción de dimensionalidad
13.1.2. Aprendizaje profundo
13.1.3. Representaciones compactas

13.2. Realización de PCA con un codificador automático lineal incompleto

13.2.1. Proceso de entrenamiento
13.2.2. Implementación en Python
13.2.3. Utilización de datos de prueba

13.3. Codificadores automáticos apilados

13.3.1. Redes neuronales profundas
13.3.2. Construcción de arquitecturas de codificación
13.3.3. Uso de la regularización

13.4. Autocodificadores convolucionales

13.4.1. Diseño de modelos convolucionales
13.4.2. Entrenamiento de modelos convolucionales
13.4.3. Evaluación de los resultados

13.5. Eliminación de ruido de codificadores automáticos

13.5.1. Aplicación de filtros
13.5.2. Diseño de modelos de codificación
13.5.3. Uso de técnicas de regularización

13.6. Codificadores automáticos dispersos

13.6.1. Incrementar la eficiencia de la codificación
13.6.2. Minimizando el número de parámetros
13.6.3. Utilización de técnicas de regularización

13.7. Codificadores automáticos variacionales

13.7.1. Utilización de optimización variacional
13.7.2. Aprendizaje profundo no supervisado
13.7.3. Representaciones latentes profundas

13.8. Generación de imágenes MNIST de moda

13.8.1. Reconocimiento de patrones
13.8.2. Generación de imágenes
13.8.3. Entrenamiento de redes neuronales profundas

13.9. Redes adversarias generativas y modelos de difusión

13.9.1. Generación de contenido a partir de imágenes
13.9.2. Modelado de distribuciones de datos
13.9.3. Uso de redes adversarias

13.10 Implementación de los Modelos

13.10.1. Aplicación Práctica
13.10.2. Implementación de los modelos
13.10.3. Uso de datos reales
13.10.4. Evaluación de los resultados

Módulo 14. Computación bioinspirada

14.1. Introducción a la computación bioinspirada

14.1.1. Introducción a la computación bioinspirada

14.2. Algoritmos de adaptación social

14.2.1. Computación bioinspirada basada en colonia de hormigas
14.2.2. Variantes de los algoritmos de colonias de hormigas
14.2.3. Computación basada en nubes de partículas

14.3. Algoritmos genéticos

14.3.1. Estructura general
14.3.2. Implementaciones de los principales operadores

14.4. Estrategias de exploración-explotación del espacio para algoritmos genéticos

14.4.1. Algoritmo CHC
14.4.2. Problemas multimodales

14.5. Modelos de computación evolutiva (I)

14.5.1. Estrategias evolutivas
14.5.2. Programación evolutiva
14.5.3. Algoritmos basados en evolución diferencial

14.6. Modelos de computación evolutiva (II)

14.6.1. Modelos de evolución basados en estimación de distribuciones (EDA)
14.6.2. Programación genética

14.7. Programación evolutiva aplicada a problemas de aprendizaje

14.7.1. Aprendizaje basado en reglas
14.7.2. Métodos evolutivos en problemas de selección de instancias

14.8. Problemas multiobjetivo

14.8.1. Concepto de dominancia
14.8.2. Aplicación de algoritmos evolutivos a problemas multiobjetivo

14.9. Redes neuronales (I)

14.9.1. Introducción a las redes neuronales
14.9.2. Ejemplo práctico con redes neuronales

14.10. Redes neuronales (II)

14.10.1. Casos de uso de las redes neuronales en la investigación médica
14.10.2. Casos de uso de las redes neuronales en la economía
14.10.3. Casos de uso de las redes neuronales en la visión artificial

Módulo 15. Inteligencia Artificial: Estrategias y aplicaciones

15.1. Servicios financieros

15.1.1. Las implicaciones de la Inteligencia Artificial (IA) en los servicios financieros.  Oportunidades y desafíos
15.1.2. Casos de uso
15.1.3. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA
15.1.4. Potenciales desarrollos/usos futuros de la IA

15.2. Implicaciones de la Inteligencia Artificial en el servicio sanitario

15.2.1. Implicaciones de la IA en el sector sanitario. Oportunidades y desafíos
15.2.2. Casos de uso

15.3. Riesgos Relacionados con el uso de la IA en el servicio sanitario

15.3.1. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA
15.3.2. Potenciales desarrollos/usos futuros de la IA

15.4. Retail

15.4.1. Implicaciones de la IA en Retail. Oportunidades y desafíos
15.4.2. Casos de uso
15.4.3. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA
15.4.4. Potenciales desarrollos/usos futuros de la IA

15.5. Industria

15.5.1. Implicaciones de la IA en la Industria. Oportunidades y desafíos
15.5.2. Casos de uso

15.6. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA en la Industria

15.6.1. Casos de uso
15.6.2. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA
15.6.3. Potenciales desarrollos/usos futuros de la IA

15.7. Administración Pública

15.7.1. Implicaciones de la IA en la Administración Pública. Oportunidades y desafíos
15.7.2. Casos de uso
15.7.3. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA
15.7.4. Potenciales desarrollos/usos futuros de la IA

15.8. Educación

15.8.1. Implicaciones de la IA en la educación. Oportunidades y desafíos
15.8.2. Casos de uso
15.8.3. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA
15.8.4. Potenciales desarrollos/usos futuros de la IA

15.9. Silvicultura y agricultura

15.9.1. Implicaciones de la IA en la silvicultura y la agricultura. Oportunidades y desafíos
15.9.2. Casos de uso
15.9.3. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA
15.9.4. Potenciales desarrollos/usos futuros de la IA

15.10 Recursos Humanos

15.10.1. Implicaciones de la IA en los Recursos Humanos. Oportunidades y desafíos
15.10.2. Casos de uso
15.10.3. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA
15.10.4. Potenciales desarrollos/usos futuros de la IA

Módulo 16. Métodos y Herramientas de IA para la Investigación Clínica 

16.1. Tecnologías y herramientas de IA en la investigación clínica

16.1.1. Uso de aprendizaje automático para identificar patrones en datos clínicos
16.1.2. Desarrollo de algoritmos predictivos para ensayos clínicos
16.1.3. Implementación de sistemas de IA para la mejora en el reclutamiento de pacientes
16.1.4. Herramientas de IA para el análisis en tiempo real de datos de investigación con Tableau 

16.2. Métodos estadísticos y algoritmos en estudios clínicos

16.2.1. Aplicación de técnicas estadísticas avanzadas para el análisis de datos clínicos
16.2.2. Uso de algoritmos para la validación y verificación de resultados de ensayos
16.2.3. Implementación de modelos de regresión y clasificación en estudios clínicos
16.2.4. Análisis de grandes conjuntos de datos mediante métodos estadísticos computacionales

16.3. Diseño de experimentos y análisis de resultados

16.3.1. Estrategias para el diseño eficiente de ensayos clínicos utilizando IA con IBM Watson Health 
16.3.2. Técnicas de IA para el análisis y la interpretación de datos experimentales
16.3.3. Optimización de protocolos de investigación mediante simulaciones de IA
16.3.4. Evaluación de la eficacia y seguridad de tratamientos utilizando modelos de IA

16.4. Interpretación de imágenes médicas mediante IA en investigación mediante Aidoc

16.4.1. Desarrollo de sistemas de IA para la detección automática de patologías en imágenes
16.4.2. Uso de aprendizaje profundo para la clasificación y segmentación en imágenes médicas
16.4.3. Herramientas de IA para mejorar la precisión en diagnósticos por imagen
16.4.4. Análisis de imágenes radiológicas y de resonancia magnética mediante IA

16.5. Análisis de datos clínicos y biomédicos

16.5.1. IA en el procesamiento y análisis de datos genómicos y proteómicos DeepGenomics
16.5.2. Herramientas para el análisis integrado de datos clínicos y biomédicos
16.5.3. Uso de IA para identificar biomarcadores en investigación clínica
16.5.4. Análisis predictivo de resultados clínicos basado en datos biomédicos

16.6. Visualización avanzada de datos en Investigación Clínica

16.6.1. Desarrollo de herramientas de visualización interactiva para datos clínicos
16.6.2. Uso de IA en la creación de representaciones gráficas de datos complejos Microsoft Power BI 
16.6.3. Técnicas de visualización para la interpretación fácil de resultados de investigación
16.6.4. Herramientas de realidad aumentada y virtual para la visualización de datos biomédicos

16.7. Procesamiento de lenguaje natural en documentación científica y clínica

16.7.1. Aplicación de PNL para el análisis de literatura científica y registros clínicos con Linguamatics 
16.7.2. Herramientas de IA para la extracción de información relevante de textos médicos
16.7.3. Sistemas de IA para resumir y categorizar publicaciones científicas
16.7.4. Uso de PNL en la identificación de tendencias y patrones en documentación clínica

16.8. Procesamiento de datos heterogéneos en Investigación Clínica con Google Cloud Healthcare API e IBM Watson Health 

16.8.1. Técnicas de IA para integrar y analizar datos de diversas fuentes clínicas
16.8.2. Herramientas para el manejo de datos clínicos no estructurados
16.8.3. Sistemas de IA para la correlación de datos clínicos y demográficos
16.8.4. Análisis de datos multidimensionales para obtener insights clínicos

16.9. Aplicaciones de redes neuronales en investigaciones biomédicas

16.9.1. Uso de redes neuronales para el modelado de enfermedades y predicción de tratamientos
16.9.2. Implementación de redes neuronales en la clasificación de enfermedades genéticas
16.9.3. Desarrollo de sistemas de diagnóstico basados en redes neuronales
16.9.4. Aplicación de redes neuronales en la personalización de tratamientos médicos

16.10. Modelado predictivo y su impacto en la investigación clínica

16.10.1. Desarrollo de modelos predictivos para la anticipación de resultados clínicos
16.10.2. Uso de IA en la predicción de efectos secundarios y reacciones adversas
16.10.3. Implementación de modelos predictivos en la optimización de ensayos clínicos
16.10.4. Análisis de riesgos en tratamientos médicos utilizando modelado predictivo

Módulo 17. Investigación Biomédica con IA 

17.1. Diseño y ejecución de estudios observacionales con IA

17.1.1. Implementación de IA para la selección y segmentación de poblaciones en estudios
17.1.2. Uso de algoritmos para la monitorización en tiempo real de datos de estudios observacionales
17.1.3. Herramientas de IA para la identificación de patrones y correlaciones en estudios observacionales con Flatiron Health
17.1.4. Automatización del proceso de recopilación y análisis de datos en estudios observacionales

17.2. Validación y calibración de modelos en investigación clínica

17.2.1. Técnicas de IA para asegurar la precisión y fiabilidad de modelos clínicos
17.2.2. Uso de IA en la calibración de modelos predictivos en investigación clínica
17.2.3. Métodos de validación cruzada aplicados a modelos clínicos mediante IA con KNIME Analytics Platform
17.2.4. Herramientas de IA para la evaluación de la generalización de modelos clínicos

17.3. Métodos de integración de datos heterogéneos en investigación clínica

17.3.1. Técnicas de IA para combinar datos clínicos, genómicos y ambientales con DeepGenomics
17.3.2. Uso de algoritmos para manejar y analizar datos clínicos no estructurados
17.3.3. Herramientas de IA para la normalización y estandarización de datos clínicos con Informatica’s Healthcare Data Management
17.3.4. Sistemas de IA para la correlación de diferentes tipos de datos en investigación

17.4. Integración de datos biomédicos multidisciplinarios mediante Flatiron Health’s OncologyCloud y AutoML

17.4.1. Sistemas de IA para combinar datos de diferentes disciplinas biomédicas
17.4.2. Algoritmos para el análisis integrado de datos clínicos y de laboratorio
17.4.3. Herramientas de IA para la visualización de datos biomédicos complejos
17.4.4. Uso de IA en la creación de modelos holísticos de salud a partir de datos multidisciplinarios

17.5. Algoritmos de aprendizaje profundo en análisis de datos biomédicos

17.5.1. Implementación de redes neuronales en el análisis de datos genéticos y proteómicos
17.5.2. Uso de aprendizaje profundo para la identificación de patrones en datos biomédicos
17.5.3. Desarrollo de modelos predictivos en medicina de precisión con aprendizaje profundo
17.5.4. Aplicación de IA en el análisis avanzado de imágenes biomédicas mediante Aidoc

17.6. Optimización de procesos de investigación con automatización

17.6.1. Automatización de rutinas de laboratorio mediante sistemas de IA con Beckman Coulter
17.6.2. Uso de IA para la gestión eficiente de recursos y tiempo en investigación
17.6.3. Herramientas de IA para la optimización de flujos de trabajo en investigación clínica
17.6.4. Sistemas automatizados para el seguimiento y reporte de avances en investigación

17.7. Simulación y modelado computacional en medicina con IA

17.7.1. Desarrollo de modelos computacionales para simular escenarios clínicos
17.7.2. Uso de IA para la simulación de interacciones moleculares y celulares con Schrödinger
17.7.3. Herramientas de IA en la creación de modelos predictivos de enfermedades con GNS Healthcare
17.7.4. Aplicación de IA en la simulación de efectos de fármacos y tratamientos

17.8. Uso de la realidad virtual y aumentada en estudios clínicos con Surgical Theater

17.8.1. Implementación de realidad virtual para la formación y simulación en medicina
17.8.2. Uso de realidad aumentada en procedimientos quirúrgicos y diagnósticos
17.8.3. Herramientas de realidad virtual para estudios de comportamiento y psicología
17.8.4. Aplicación de tecnologías inmersivas en la rehabilitación y terapia

17.9. Herramientas de minería de datos aplicadas a la investigación biomédica

17.9.1. Uso de técnicas de minería de datos para extraer conocimientos de bases de datos biomédicas
17.9.2. Implementación de algoritmos de IA para descubrir patrones en datos clínicos
17.9.3. Herramientas de IA para la identificación de tendencias en grandes conjuntos de datos con Tableau
17.9.4. Aplicación de minería de datos en la generación de hipótesis de investigación

17.10. Desarrollo y validación de biomarcadores con inteligencia artificial

17.10.1. Uso de IA para la identificación y caracterización de nuevos biomarcadores
17.10.2. Implementación de modelos de IA para la validación de biomarcadores en estudios clínicos
17.10.3. Herramientas de IA en la correlación de biomarcadores con resultados clínicos con Oncimmune
17.10.4. Aplicación de IA en el análisis de biomarcadores para la medicina personalizada

Módulo 18. Aplicación Práctica de IA en Investigación Clínica 

18.1. Tecnologías de secuenciación genómica y análisis de datos con IA con DeepGenomics

18.1.1. Uso de IA para el análisis rápido y preciso de secuencias genéticas
18.1.2. Implementación de algoritmos de aprendizaje automático en la interpretación de datos genómicos
18.1.3. Herramientas de IA para identificar variantes genéticas y mutaciones
18.1.4. Aplicación de IA en la correlación genómica con enfermedades y rasgos

18.2. IA en el análisis de imágenes biomédicas con Aidoc

18.2.1. Desarrollo de sistemas de IA para la detección de anomalías en imágenes médicas
18.2.2. Uso de aprendizaje profundo en la interpretación de radiografías, resonancias y tomografías
18.2.3. Herramientas de IA para mejorar la precisión en el diagnóstico por imágenes
18.2.4. Implementación de IA en la clasificación y segmentación de imágenes biomédicas

18.3. Robótica y automatización en laboratorios clínicos

18.3.1. Uso de robots para la automatización de pruebas y procesos en laboratorios
18.3.2. Implementación de sistemas automáticos para la gestión de muestras biológicas
18.3.3. Desarrollo de tecnologías robóticas para mejorar la eficiencia y precisión en análisis clínicos
18.3.4. Aplicación de IA en la optimización de flujos de trabajo en laboratorios con Optum

18.4. IA en la personalización de terapias y medicina de precisión

18.4.1. Desarrollo de modelos de IA para la personalización de tratamientos médicos
18.4.2. Uso de algoritmos predictivos en la selección de terapias basadas en perfiles genéticos
18.4.3. Herramientas de IA en la adaptación de dosis y combinaciones de medicamentos con PharmGKB
18.4.4. Aplicación de IA en la identificación de tratamientos efectivos para grupos específicos

18.5. Innovaciones en diagnóstico asistido por IA mediante ChatGPT y Amazon Comprehend Medical

18.5.1. Implementación de sistemas de IA para diagnósticos rápidos y precisos
18.5.2. Uso de IA en la identificación temprana de enfermedades a través de análisis de datos
18.5.3. Desarrollo de herramientas de IA para la interpretación de pruebas clínicas
18.5.4. Aplicación de IA en la combinación de datos clínicos y biomédicos para diagnósticos integrales

18.6. Aplicaciones de IA en microbioma y estudios de microbiología con Metabiomics

18.6.1. Uso de IA en el análisis y mapeo del microbioma humano
18.6.2. Implementación de algoritmos para estudiar la relación entre microbioma y enfermedades
18.6.3. Herramientas de IA en la identificación de patrones en estudios microbiológicos
18.6.4. Aplicación de IA en la investigación de terapias basadas en microbioma

18.7. Wearables y monitoreo remoto en estudios clínicos

18.7.1. Desarrollo de dispositivos wearables con IA para el monitoreo continuo de salud con FitBit
18.7.2. Uso de IA en la interpretación de datos recopilados por wearables
18.7.3. Implementación de sistemas de monitoreo remoto en ensayos clínicos
18.7.4. Aplicación de IA en la predicción de eventos clínicos a través de datos de wearables

18.8. IA en la gestión de ensayos clínicos con Oracle Health Sciences

18.8.1. Uso de sistemas de IA para la optimización de la gestión de ensayos clínicos
18.8.2. Implementación de IA en la selección y seguimiento de participantes
18.8.3. Herramientas de IA para el análisis de datos y resultados de ensayos clínicos
18.8.4. Aplicación de IA en la mejora de la eficiencia y reducción de costos en ensayos

18.9. Desarrollo de vacunas y tratamientos asistidos por IA con Benevolent AI

18.9.1. Uso de IA en la aceleración del desarrollo de vacunas
18.9.2. Implementación de modelos predictivos en la identificación de potenciales tratamientos
18.9.3. Herramientas de IA para simular respuestas a vacunas y medicamentos
18.9.4. Aplicación de IA en la personalización de vacunas y terapias

18.10. Aplicaciones de IA en inmunología y estudios de respuesta inmune

18.10.1. Desarrollo de modelos de IA para entender mecanismos inmunológicos con Immuneering
18.10.2. Uso de IA en la identificación de patrones en respuestas inmunes
18.10.3. Implementación de IA en la investigación de trastornos autoinmunes
18.10.4. Aplicación de IA en el diseño de inmunoterapias personalizadas

Módulo 19. Análisis de Big Data y aprendizaje automático en Investigación Clínica 

19.1. Big Data en Investigación Clínica: Conceptos y Herramientas

19.1.1. La explosión del dato en el ámbito de la Investigación Clínica
19.1.2. Concepto de Big Data y principales herramientas
19.1.3. Aplicaciones de Big Data en Investigación Clínica

19.2. Minería de datos en registros clínicos y biomédicos con KNIME y Python

19.2.1. Principales metodologías para la minería de datos
19.2.2. Integración de datos de registros clínicos y biomédicos
19.2.3. Detección de patrones y anomalías en los registros clínicos y biomédicos

19.3. Algoritmos de aprendizaje automático en investigación biomédica con KNIME y Python

19.3.1. Técnicas de clasificación en investigación biomédica
19.3.2. Técnicas de regresión en investigación biomédica
19.3.4. Técnicas no supervisadas en investigación biomédica

19.4. Técnicas de análisis predictivo en investigación clínica con KNIME y Python

19.4.1. Técnicas de clasificación en investigación clínica
19.4.2. Técnicas de regresión en investigación clínica
19.4.3. Deep Learning en investigación clínica

19.5. Modelos de IA en epidemiología y salud pública con KNIME y Python

19.5.1. Técnicas de clasificación para epidemiología y salud pública
19.5.2. Técnicas de regresión para epidemiología y salud pública
19.5.3. Técnicas no supervisadas para epidemiología y salud pública

19.6. Análisis de redes biológicas y patrones de enfermedad con KNIME y Python

19.6.1. Exploración de interacciones en redes biológicas para la identificación de patrones de enfermedad
19.6.2. Integración de datos omics en el análisis de redes para caracterizar complejidades biológicas
19.6.3. Aplicación de algoritmos de machine learning para el descubrimiento de patrones de enfermedad

19.7. Desarrollo de herramientas para pronóstico clínico con plataformas tipo workflow y Python

19.7.1. Creación de herramientas innovadoras para el pronóstico clínico basadas en datos multidimensionales
19.7.2. Integración de variables clínicas y moleculares en el desarrollo de herramientas de pronóstico
19.7.3. Evaluación de la efectividad de las herramientas de pronóstico en diversos contextos clínicos

19.8. Visualización avanzada y comunicación de datos complejos con herramientas tipo PowerBI y Python

19.8.1. Utilización de técnicas de visualización avanzada para representar datos biomédicos complejos
19.8.2. Desarrollo de estrategias de comunicación efectiva para presentar resultados de análisis complejos
19.8.3. Implementación de herramientas de interactividad en visualizaciones para mejorar la comprensión

19.9. Seguridad de datos y desafíos en la gestión de Big Data 

19.9.1. Abordaje de desafíos en la seguridad de datos en el contexto de Big Data biomédico
19.9.1. Estrategias para la protección de la privacidad en la gestión de grandes conjuntos de datos biomédicos
19.9.3. Implementación de medidas de seguridad para mitigar riesgos en el manejo de datos sensibles

19.10. Aplicaciones prácticas y casos de estudio en Big Data biomédico

19.10.1. Exploración de casos de éxito en la implementación de Big Data biomédico en investigación clínica
19.10.2. Desarrollo de estrategias prácticas para la aplicación de Big Data en la toma de decisiones clínicas
19.10.3. Evaluación de impacto y lecciones aprendidas a través de casos de estudio en el ámbito biomédico

Módulo 20. Aspectos éticos, legales y futuro de la IA en Investigación Clínica 

20.1. Ética en la aplicación de IA en Investigación Clínica

20.1.1. Análisis ético de la toma de decisiones asistida por IA en entornos de investigación clínica
20.1.2. Ética en la utilización de algoritmos de IA para la selección de participantes en estudios clínicos
20.1.3. Consideraciones éticas en la interpretación de resultados generados por sistemas de IA en investigación clínica

20.2. Consideraciones legales y regulatorias en IA biomédica

20.2.1. Análisis de la normativa legal en el desarrollo y aplicación de tecnologías de IA en el ámbito biomédico
20.2.2. Evaluación de la conformidad con regulaciones específicas para garantizar la seguridad y eficacia de las soluciones basadas en IA
20.2.3. Abordaje de desafíos regulatorios emergentes asociados con el uso de IA en investigación biomédica

20.3. Consentimiento informado y aspectos éticos en el uso de datos clínicos

20.3.1. Desarrollo de estrategias para garantizar un consentimiento informado efectivo en proyectos que involucran IA
20.3.2. Ética en la recopilación y uso de datos clínicos sensibles en el contexto de investigaciones impulsadas por IA
20.3.3. Abordaje de cuestiones éticas relacionadas con la propiedad y el acceso a datos clínicos en proyectos de investigación

20.4. IA y responsabilidad en la Investigación Clínica

20.4.1. Evaluación de la responsabilidad ética y legal en la implementación de sistemas de IA en protocolos de investigación clínica
20.4.2. Desarrollo de estrategias para abordar posibles consecuencias adversas de la aplicación de IA en el ámbito de la investigación biomédica
20.4.3. Consideraciones éticas en la participación activa de la IA en la toma de decisiones en investigación clínica

20.5. Impacto de la IA en la equidad y acceso a la atención de salud

20.5.1. Evaluación del impacto de soluciones de IA en la equidad en la participación en ensayos clínicos
20.5.2. Desarrollo de estrategias para mejorar el acceso a tecnologías de IA en entornos clínicos diversos
20.5.3. Ética en la distribución de beneficios y riesgos asociados con la aplicación de IA en el cuidado de la salud

20.6. Privacidad y protección de datos en proyectos de investigación

20.6.1. Garantía de la privacidad de los participantes en proyectos de investigación que involucran el uso de IA
20.6.2. Desarrollo de políticas y prácticas para la protección de datos en investigaciones biomédicas
20.6.3. Abordaje de desafíos específicos de privacidad y seguridad en el manejo de datos sensibles en el ámbito clínico

20.7. IA y sostenibilidad en investigaciones biomédicas

20.7.1. Evaluación del impacto ambiental y recursos asociados con la implementación de IA en investigaciones biomédicas
20.7.2. Desarrollo de prácticas sostenibles en la integración de tecnologías de IA en proyectos de investigación clínica
20.7.3. Ética en la gestión de recursos y sostenibilidad en la adopción de IA en investigaciones biomédicas

20.8. Auditoría y explicabilidad de modelos de IA en el ámbito clínico

20.8.1. Desarrollo de protocolos de auditoría para evaluar la confiabilidad y precisión de modelos de IA en investigación clínica
20.8.2. Ética en la explicabilidad de algoritmos para garantizar la comprensión de decisiones tomadas por sistemas de IA en contextos clínicos
20.8.3. Abordaje de desafíos éticos en la interpretación de resultados de modelos de IA en investigaciones biomédicas

20.9. Innovación y emprendimiento en el ámbito de la IA clínica

20.9.1. Ética en la innovación responsable al desarrollar soluciones de IA para aplicaciones clínicas
20.9.2. Desarrollo de estrategias empresariales éticas en el ámbito de la IA clínica
20.9.3. Consideraciones éticas en la comercialización y adopción de soluciones de IA en el sector clínico

20.10. Consideraciones éticas en la colaboración internacional en investigación clínica

20.10.1. Desarrollo de acuerdos éticos y legales para la colaboración internacional en proyectos de investigación impulsados por IA
20.10.2. Ética en la participación de múltiples instituciones y países en la investigación clínica con tecnologías de IA
20.10.3. Abordaje de desafíos éticos emergentes asociados con la colaboración global en investigaciones biomédicas

El programa incluye el análisis de aspectos éticos, legales y regulatorios, comprometiéndose con la responsabilidad y la conciencia de los desafíos contemporáneos”

Esta Maestría proporcionará al egresado una actualización excepcionalmente completa y especializada en la aplicación de la Inteligencia Artificial en el ámbito de la Investigación Clínica. De esta manera, se le equipará con habilidades avanzadas y prácticas para abordar desafíos biomédicos complejos, desde el análisis de datos hasta la simulación de procesos biológicos. Además, ofrecerá una comprensión integral de las tecnologías de vanguardia, como la secuenciación genómica y el análisis de imágenes biomédicas. Sin olvidar los aspectos éticos, legales y regulatorios, cruciales en la implementación de la IA en contextos clínicos.

A través de este programa, potenciarás la precisión diagnóstica y el diseño de tratamientos personalizados, revolucionando la atención médica con innovación y eficacia”

Competencias generales

• Dominar técnicas de minería de datos, incluyendo la selección, preprocesamiento y transformación de datos complejos
• Diseñar y desarrollar sistemas inteligentes capaces de aprender y adaptarse a entornos cambiantes
• Controlar herramientas de aprendizaje automático y su aplicación en minería de datos para la toma de decisiones
• Emplear Autoencoders, GANs y Modelos de Difusión para resolver desafíos específicos en Inteligencia Artificial
• Implementar una red codificador-decodificador para la traducción automática neuronal
• Aplicar los principios fundamentales de las redes neuronales en la resolución de problemas específicos
• Usar herramientas, plataformas y técnicas de IA, abordando desde el análisis de datos hasta la aplicación de redes neuronales y modelado predictivo
• Aplicar modelos computacionales para simular procesos biológicos y respuestas a tratamientos, utilizando la IA para mejorar la comprensión de fenómenos biomédicos complejos
• Enfrentar desafíos contemporáneos en el ámbito biomédico, incluyendo la gestión eficiente de ensayos clínicos y la aplicación de IA en inmunología

Competencias específicas

• Aplicar técnicas y estrategias de IA para mejorar la eficiencia en el sector retail
• Profundizar en la comprensión y aplicación de algoritmos genéticos
• Implementar técnicas de eliminación de ruido utilizando codificadores automáticos
• Crear de manera efectiva conjuntos de datos de entrenamiento para tareas de Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP)
• Ejecutar capas de agrupación y su utilización en modelos de Deep Computer Vision con Keras
• Utilizar funciones y gráficos de TensorFlow para optimizar el rendimiento de los modelos personalizados
• Optimizar el desarrollo y aplicación de chatbots y asistentes virtuales, comprendiendo su funcionamiento y potenciales aplicaciones
• Dominar la reutilización de capas preentrenadas para optimizar y acelerar el proceso de entrenamiento
• Construir la primera red neuronal, aplicando los conceptos aprendidos en la práctica
• Activar Perceptrón Multicapa (MLP) utilizando la biblioteca Keras
• Aplicar técnicas de exploración y preprocesamiento de datos, identificando y preparando datos para su uso efectivo en modelos de aprendizaje automático
• Implementar estrategias efectivas para manejar valores perdidos en conjuntos de datos, aplicando métodos de imputación o eliminación según el contexto
• Indagar en lenguajes y Software para la creación de ontologías, utilizando herramientas específicas para el desarrollo de modelos semánticos
• Desarrollar las técnicas de limpieza de datos para garantizar la calidad y precisión de la información utilizada en análisis posteriores
• Dominar las herramientas, plataformas y técnicas de IA utilizadas en la Investigación Clínica, abordando desde el análisis de datos hasta la aplicación de redes neuronales y modelado predictivo
• Aplicar modelos computacionales en la simulación de procesos biológicos, enfermedades y respuestas a tratamientos, utilizando herramientas de IA para mejorar la comprensión y representación de fenómenos biomédicos complejos
• Aplicar las tecnologías de secuenciación genómica y análisis de datos con inteligencia IA
• Usar la IA en el análisis de imágenes biomédicas
• Adquirir destrezas en la visualización avanzada y comunicación efectiva de datos complejos, con un enfoque en el desarrollo de herramientas basadas en IA

Liderarás la innovación en la convergencia de la Inteligencia Artificial y la Investigación Clínica. ¿A qué esperas para matricularte?”

Este programa no solo tiene como objetivo un profundo entendimiento de la Inteligencia Artificial aplicada a la Investigación Clínica, sino también capacitar a líderes capaces de afrontar los desafíos actuales y futuros en la medicina. Al adentrarse en esta titulación, los egresados se sumergirán en un entorno académico donde la innovación y la ética se entrelazan para transformar la atención médica. De esta forma, abordarán 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 Así, abordarán problemas clínicos con soluciones basadas en datos.

¡Apuesta por TECH! Desarrollarás capacidades en IA y abordarás los problemas clínicos con soluciones basadas en datos”

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. Métodos y Herramientas de IA para la Investigación Clínica 

• Obtener una visión integral de cómo la IA está transformando la Investigación Clínica, desde sus fundamentos históricos hasta las aplicaciones actuales
• Implementar métodos estadísticos y algoritmos avanzados en estudios clínicos para optimizar el análisis de datos
• Diseñar experimentos con enfoques innovadores y realizar un análisis exhaustivo de los resultados en Investigación Clínica
• Aplicar el procesamiento de lenguaje natural para mejorar la documentación científica y clínica en el contexto de la Investigación
• Integrar eficazmente datos heterogéneos utilizando técnicas de vanguardia para potenciar la investigación clínica interdisciplinaria

Módulo 17. Investigación Biomédica con IA   

• Adquirir conocimientos sólidos sobre la validación de modelos y simulaciones en el ámbito biomédico, asegurando su precisión y relevancia clínica
• Integrar datos heterogéneos mediante métodos avanzados para enriquecer el análisis multidisciplinario en Investigación Clínica
• Desarrollar algoritmos de aprendizaje profundo para mejorar la interpretación y análisis de datos biomédicos en estudios clínicos
• Explorar el uso de datasets sintéticos en estudios clínicos y entender las aplicaciones prácticas de la IA en la investigación de salud
• Comprender el papel crucial de la simulación computacional en el descubrimiento de fármacos, el análisis de interacciones moleculares y el modelado de enfermedades complejas

Módulo 18. Aplicación Práctica de IA en Investigación Clínica  

• Adquirir conocimientos especializados en áreas clave como la personalización de terapias, medicina de precisión, diagnóstico asistido por IA, gestión de ensayos clínicos y desarrollo de vacunas
• Incorporar la robótica y la automatización en laboratorios clínicos para optimizar los procesos y mejorar la calidad de los resultados
• Explorar el impacto de la IA en microbioma, microbiología, wearables y monitoreo remoto en estudios clínicos
• Enfrentar desafíos contemporáneos en el ámbito biomédico, como la gestión eficiente de ensayos clínicos, el desarrollo de tratamientos asistidos por IA y la aplicación de IA en inmunología y estudios de respuesta inmune
• Innovar en el diagnóstico asistido por IA para mejorar la detección temprana y la precisión diagnóstica en entornos clínicos y de investigación biomédica

Módulo 19. Análisis de Big Data y aprendizaje automático en Investigación Clínica  

• Obtener conocimientos sólidos sobre los conceptos fundamentales de Big Data en el ámbito clínico y familiarizarse con las herramientas esenciales utilizadas para su análisis
• Explorar técnicas avanzadas de minería de datos, algoritmos de aprendizaje automático, análisis predictivo y aplicaciones de IA en epidemiología y salud pública
• Analizar redes biológicas y patrones de enfermedad para identificar conexiones y posibles tratamientos
• Abordar la seguridad de datos y gestionar los desafíos asociados con grandes volúmenes de datos en la investigación biomédica
• Indagar en casos de estudio que demuestren el potencial del Big Data en la investigación biomédica

Módulo 20. Aspectos éticos, legales y futuro de la IA en Investigación Clínica 

• Comprender los dilemas éticos que surgen al aplicar la IA en la Investigación Clínica y revisar las consideraciones legales y regulatorias relevantes en el ámbito biomédico
• Abordar los desafíos específicos en la gestión del consentimiento informado en estudios con IA
• Investigar cómo la IA puede influir en la equidad y el acceso a la atención de salud
• Analizar las perspectivas futuras sobre cómo la IA modelará la Investigación Clínica, explorando su papel en la sostenibilidad de las prácticas de investigación biomédica e
• identificando oportunidades para la innovación y el emprendimiento
• Abordar de manera integral los aspectos éticos, legales y socioeconómicos de la Investigación Clínica impulsada por la IA

Actualiza tus habilidades para estar a la vanguardia de la revolución tecnológica en salud, contribuyendo al avance de la Investigación Clínica”

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, 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.

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.

¿Sabías 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.

Aprenderás 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.

El relearning te permitirá aprender con menos esfuerzo y más rendimiento, implicándote más en tu especialización, 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 capacitado 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 Maestría en Inteligencia Artificial en Investigación Clínica, 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.

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

Material de estudio 20%

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 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.

Resúmenes interactivos 15%

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 educativo para la presentación de contenidos multimedia fue premiado por Microsoft como “Caso de éxito en Europa”.

Lecturas complementarias 3%

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

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 & Retesting 17%

Evaluamos y reevaluamos periódicamente tu conocimiento a lo largo de la Maestría en Inteligencia Artificial en Investigación Clínica, mediante actividades y ejercicios evaluativos y autoevaluativos: para que compruebes cómo vas consiguiendo tus metas.

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.

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.

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

Este programa te permitirá obtener el título propio de Maestría en Inteligencia Artificial en Investigación Clínica avalado por TECH Global University, la mayor Universidad digital del mundo.

TECH Global University, es una Universidad Oficial Europea reconocida públicamente por el Gobierno de Andorra (boletín oficial). Andorra forma parte del Espacio Europeo de Educación Superior (EEES) desde 2003. El EEES es una iniciativa promovida por la Unión Europea que tiene como objetivo organizar el marco formativo internacional y armonizar los sistemas de educación superior de los países miembros de este espacio. El proyecto promueve unos valores comunes, la implementación de herramientas conjuntas y fortaleciendo sus mecanismos de garantía de calidad para potenciar la colaboración y movilidad entre estudiantes, investigadores y académicos.

Este título propio de TECH Global University, es un programa europeo de formación continua y actualización profesional que garantiza la adquisición de las competencias en su área de conocimiento, confiriendo un alto valor curricular al estudiante que supere el programa.

Título: Máster de Formación Permanente en Inteligencia Artificial en Investigación Clínica

Modalidad: 100% online

Duración: 12 meses

Acreditación: 90 ECTS