La Salud es un sector con amplias expectativas de futuro. Apuesta por esta titulación y capacítate para dirigir proyectos empresariales relacionados con el Análisis de Imágenes Biomédicas y Big Data en E-Health” 

¿Por qué estudiar en TECH?

TECH es la mayor escuela de negocio 100% online del mundo.

Se trata de una Escuela de Negocios de élite, con un modelo de máxima exigencia académica. Un centro de alto rendimiento internacional y de entrenamiento intensivo en habilidades directivas.   

TECH es una universidad de vanguardia tecnológica, que pone todos sus recursos al alcance del alumno para ayudarlo a alcanzar el éxito empresarial”

En TECH Universidad Tecnológica

Innovación

La universidad ofrece un modelo de aprendizaje en línea que combina la última tecnología educativa con el máximo rigor pedagógico. Un método único con el mayor reconocimiento internacional que aportará las claves para que el alumno pueda desarrollarse en un mundo en constante cambio, donde la innovación debe ser la apuesta esencial de todo empresario.

“Caso de Éxito Microsoft Europa” por incorporar en los programas un novedoso sistema de multivídeo interactivo. 

Máxima exigencia

El criterio de admisión de TECH no es económico. No se necesita realizar una gran inversión para estudiar en esta universidad. Eso sí, para titularse en TECH, se podrán a prueba los límites de inteligencia y capacidad del alumno. El listón académico de esta institución es muy alto...

95% de los alumnos de TECH finaliza sus estudios con éxito.

Networking

En TECH participan profesionales de todos los países del mundo, de tal manera que el alumno podrá crear una gran red de contactos útil para su futuro. 

+100.000 directivos capacitados cada año, +200 nacionalidades distintas.

Empowerment

El alumno crecerá de la mano de las mejores empresas y de profesionales de gran prestigio e influencia. TECH ha desarrollado alianzas estratégicas y una valiosa red de contactos con los principales actores económicos de los 7 continentes.

+500 acuerdos de colaboración con las mejores empresas.

Talento

Este programa es una propuesta única para sacar a la luz el talento del estudiante en el ámbito empresarial. Una oportunidad con la que podrá dar a conocer sus inquietudes y su visión de negocio.

TECH ayuda al alumno a enseñar al mundo su talento al finalizar este programa.

Contexto multicultural

Estudiando en TECH el alumno podrá disfrutar de una experiencia única. Estudiará en un contexto multicultural. En un programa con visión global, gracias al cual podrá conocer la forma de trabajar en diferentes lugares del mundo, recopilando la información más novedosa y que mejor se adapta a su idea de negocio.

Los alumnos de TECH provienen de más de 200 nacionalidades.  

Aprende con los mejores

El equipo docente de TECH explica en las aulas lo que le ha llevado al éxito en sus empresas, trabajando desde un contexto real, vivo y dinámico. Docentes que se implican al máximo para ofrecer una especialización de calidad que permita al alumno avanzar en su carrera y lograr destacar en el ámbito empresarial.

Profesores de 20 nacionalidades diferentes.

TECH busca la excelencia y, para ello, cuenta con una serie de características que hacen de esta una universidad única:   

Análisis

En TECH se explora el lado crítico del alumno, su capacidad de cuestionarse las cosas, sus competencias en resolución de problemas y sus habilidades interpersonales.  

Excelencia académica

En TECH se pone al alcance del alumno la mejor metodología de aprendizaje online. La universidad combina el método Relearning (metodología de aprendizaje de posgrado con mejor valoración internacional) con el Estudio de Caso. Tradición y vanguardia en un difícil equilibrio, y en el contexto del más exigente itinerario académico.   

Economía de escala

TECH es la universidad online más grande del mundo. Tiene un portfolio de más de 10.000 posgrados universitarios. Y en la nueva economía, volumen + tecnología = precio disruptivo. De esta manera, se asegura de que estudiar no resulte tan costoso como en otra universidad. 

En TECH tendrás acceso a los análisis de casos más rigurosos y actualizados del panorama académico” 

Una de las claves del éxito de TECH Universidad Tecnológica es el empleo, en el desarrollo del contenido teórico de todas sus titulaciones, de la novedosa y efectiva metodología Relearning, la cual consiste en la reiteración de los conceptos más importantes a lo largo del temario. Además, esta estrategia pedagógica se basa en la resolución de casos prácticos, simulados y reales. Ambos aspectos favorecen una adquisición del conocimiento gradual y natural, sin necesidad de invertir largas y tediosas horas de estudio con las técnicas tradicionales de memorización. 

¿Te gustaría dominar aspectos técnicos de la resonancia magnética, ultrasonidos o la tomografía computarizada para crear proyectos empresariales? Si la respuesta es sí, matricúlate ya mismo” 

Plan de estudios

La Especialización en Análisis de Imágenes Biomédicas y Big Data en E-Health ofrecido por TECH Universidad Tecnológica es un programa intensivo y multidisciplinar que preparará al egresado para enfrentarse al mercado laboral y a los proyectos más ambiciosos y complejos del sector de la Bioinformática y la Telemedicina, con la garantía de contar con el conocimiento más actualizado y completo. 

El contenido del programa está pensado para ampliar las habilidades profesionales del estudiante, a través del dominio de las herramientas que se están utilizando en la actualidad, tanto para la investigación en las ciencias de la salud, como para la gestión de datos. 

Y es que se trata de una titulación en la que contará con 450 horas del mejor material teórico, práctico y adicional, con el cual podrá ahondar en las aplicaciones de esta área y en la adaptación de su perfil a la demanda laboral que existe actualmente en el sector profesional. 

Esta Especialización se desarrolla a lo largo de 6 meses y se divide en 3 módulos: 

Módulo 1. Técnicas, reconocimiento e intervención a través de Imágenes Biomédicas
Módulo 2. Big Data en Medicina: procesamiento masivo de datos médicos
Módulo 3. Aplicaciones de la Inteligencia Artificial e internet de las cosas (IoT) a la Telemedicina

¿Dónde, cuándo y cómo se imparte?

TECH ofrece la posibilidad de desarrollar esta Especialización en Análisis de Imágenes Biomédicas y Big Data en E-Health de manera totalmente online. Durante los 6 meses que dura la especialización, el alumno podrá acceder a todos los contenidos de este programa en cualquier momento, lo que le permitirá autogestionar su tiempo de estudio.

Módulo 1. Técnicas, reconocimiento e intervención a través de Imágenes Biomédicas

1.1. Imágenes médicas

1.1.1. Modalidades de las imágenes médicas
1.1.2. Objetivos de los sistemas de imagen médica
1.1.3. Sistemas de almacenamiento de las imágenes médicas

1.2. Radiología

1.2.1. Método de obtención de imágenes
1.2.2. Interpretación de la radiología
1.2.3. Aplicaciones clínicas

1.3. Tomografía computarizada (TC)

1.3.1. Principio de funcionamiento
1.3.2. Generación y obtención de la imagen
1.3.3. Tomografía computarizada. Tipología
1.3.4. Aplicaciones clínicas

1.4. Resonancia magnética (RM)

1.4.1. Principio de funcionamiento
1.4.2. Generación y obtención de la imagen
1.4.3. Aplicaciones clínicas

1.5. Ultrasonidos: ecografía y ecografía Doppler

1.5.1. Principio de funcionamiento
1.5.2. Generación y obtención de la imagen
1.5.3. Tipología
1.5.4. Aplicaciones clínicas

1.6. Medicina nuclear

1.6.1. Fundamento fisiológico de los estudios nucleares. Radiofármacos y medicina nuclear
1.6.2. Generación y obtención de la imagen
1.6.3. Tipos de pruebas

1.6.3.1. Gammagrafía
1.6.3.2. SPECT
1.6.3.3. PET
1.6.3.4. Aplicaciones clínicas

1.7. Intervencionismo guiado por imagen

1.7.1. La radiología intervencionista
1.7.2. Objetivos de la radiología intervencionista
1.7.3. Procedimientos
1.7.4. Ventajas y desventajas

1.8. La calidad de la imagen

1.8.1. Técnica
1.8.2. Contraste
1.8.3. Resolución
1.8.4. Ruido
1.8.5. Distorsión y artefactos

1.9. Pruebas de imágenes médicas. Biomedicina

1.9.1. Creación de imágenes 3D
1.9.2. Los biomodelos

1.9.2.1. Estándar DICOM
1.9.2.2. Aplicaciones clínicas

1.10. Protección radiológica

1.10.1. Legislación europea aplicable a los servicios de radiología
1.10.2. Seguridad y protocolos de actuación
1.10.3. Gestión de residuos radiológicos
1.10.4. Protección radiológica
1.10.5. Cuidados y características de las salas

Módulo 2. Big Data en Medicina: procesamiento masivo de datos médicos

2.1. Big Data en investigación biomédica

2.1.1. Generación de datos en biomedicina
2.1.2. Alto rendimiento (Tecnología High-throughput)
2.1.3. Utilidad de los datos de alto rendimiento. Hipótesis en la era del Big Data

2.2. Preprocesado de datos en Big Data

2.2.1. Preprocesado de datos
2.2.2. Métodos y aproximaciones
2.2.3. Problemáticas del preprocesado de datos en Big Data

2.3. Genómica estructural

2.3.1. La secuenciación del genoma humano
2.3.2. Secuenciación vs. Chips
2.3.3. Descubrimiento de variantes

2.4. Genómica funcional

2.4.1. Anotación funcional
2.4.2. Predictores de riesgo en mutaciones
2.4.3. Estudios de asociación en genómica

2.5. Transcriptómica

2.5.1. Técnicas de obtención de datos masivos en transcriptómica: RNA-seq
2.5.2. Normalización de datos en transcriptómica
2.5.3. Estudios de expresión diferencial

2.6. Interactómica y epigenómica

2.6.1. El papel de la cromatina en la expresión genética
2.6.2. Estudios de alto rendimiento en interactómica
2.6.3. Estudios de alto rendimiento en epigenética

2.7. Proteómica

2.7.1. Análisis de datos de espectometría de masas
2.7.2. Estudio de modificaciones post-traduccionales
2.7.3. Proteómica cuantitativa

2.8. Técnicas de enriquecimiento y Clustering

2.8.1. Contextualización de los resultados
2.8.2. Algoritmos de Clustering en técnicas óhmicas
2.8.3. Repositorios para el enriquecimiento: Gene Ontology y KEGG

2.9. Aplicaciones del Big Data en salud pública

2.9.1. Descubrimiento de nuevos biomarcadores y dianas terapéuticas
2.9.2. Predictores de riesgo
2.9.3. Medicina personalizada

2.10. Big Data aplicado en medicina

2.10.1. El potencial de la ayuda al diagnóstico y la prevención
2.10.2. Uso de algoritmos de Machine Learning en salud pública
2.10.3. El problema de la privacidad

Módulo 3. Aplicaciones de la Inteligencia Artificial e internet de las cosas (IoT) a la Telemedicina

3.1. Plataforma E-Health. Personalización del servicio sanitario

3.1.1. Plataforma E-Health
3.1.2. Recursos para una plataforma de E-Health
3.1.3. Programa “Europa Digital”. Digital Europe-4-Health y Horizonte Europa

3.2. La Inteligencia Artificial en el ámbito sanitario I: nuevas soluciones en aplicaciones informáticas

3.2.1. Análisis remoto de los resultados
3.2.2. Chatbox
3.2.3. Prevención y monitorización en tiempo real
3.2.4. Medicina preventiva y personalizada en el ámbito de la oncología

3.3. La Inteligencia Artificial en el ámbito sanitario II: monitorización y retos éticos

3.3.1. Monitorización de pacientes con movilidad educida
3.3.2. Monitorización cardíaca, diabetes, asma
3.3.3. Apps de salud y bienestar

3.3.3.1. Pulsómetros
3.3.3.2. Pulseras de presión arterial

3.3.4. Ética para la IA en el ámbito médico. Protección de datos

3.4. Algoritmos de Inteligencia Artificial para el procesamiento de imágenes

3.4.1. Algoritmos de Inteligencia Artificial para el tratamiento de imágenes
3.4.2. Diagnóstico y monitorización por imagen en telemedicina

3.4.2.1. Diagnóstico del melanoma

3.4.3. Limitaciones y retos del procesamiento de imagen en telemedicina

3.5. Aplicaciones de la aceleración mediante Unidad Gráfica de Procesamiento (GPU) en medicina

3.5.1. Paralelización de programas
3.5.2. Funcionamiento de la GPU
3.5.3. Aplicaciones de la aceleración por GPU en medicina

3.6. Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) en telemedicina

3.6.1. Procesamiento de textos del ámbito médico. Metodología
3.6.2. El procesamiento de lenguaje natural en la terapia e historias clínicas
3.6.3. Limitaciones y retos del procesamiento de lenguaje natural en telemedicina

3.7. El Internet de las Cosas (IoT) en la telemedicina. Aplicaciones

3.7.1. Monitorización de los signos vitales. Weareables

3.7.1.1. Presión arterial, temperatura, ritmo cardíaco

3.7.2. LoT y tecnología Cloud

3.7.2.1. Transmisión de datos a la nube

3.7.3. Terminales de autoservicio

3.8. LoT en el seguimiento y asistencia de pacientes

3.8.1. Aplicaciones LoT para detectar urgencias
3.8.2. El internet de las cosas en rehabilitación de pacientes
3.8.3. Apoyo de la inteligencia artificial en el reconocimiento de víctimas y salvamento

3.9. Nano-Robots. Tipología

3.9.1. Nanotecnología
3.9.2. Tipos de Nano-Robots

3.9.2.1. Ensambladores. Aplicaciones
3.9.2.2. Auto-replicantes. Aplicaciones

3.10. La Inteligencia Artificial en el control de la COVID-19

3.10.1. Covid- 19 y telemedicina
3.10.2. Gestión y comunicación de los avances y brotes
3.10.3. Predicción de brotes con la inteligencia artificial

En el aula virtual encontrarás artículos de investigación, lecturas complementarias, vídeos al detalle y resúmenes dinámicos para ahondar en cada apartado del temario”