Accede a las últimas novedades de esta área gracias a este programa de actualización y profundiza en el empleo del software para el procesamiento de señales biomédicas” 

La integración de nuevas herramientas tecnológicas en el ámbito biomédico ha producido que esta disciplina progrese rápidamente. Así, en los últimos años, la Ingeniería Biomédica ha surgido como una de las áreas sanitarias más punteras, puesto que incorpora los avances científicos más prometedores para dar respuesta a toda una serie de retos médicos actuales. Por esa razón, el especialista necesita acceder a un programa de actualización como este, para ponerse al día con las más recientes novedades en este campo. 

Este Maestría en Ingeniería Biomédica profundiza en las innovaciones y en cuestiones como los biodispositivos y biosensores, la mecánica de fluidos dentro del ámbito de la biomecánica, las nanopartículas, los biomateriales metálicos, las tomografías computarizadas, la aplicación de la inteligencia artificial mediante el campo de la visión artificial al ámbito médico o el empleo de las bases de datos, entre muchas otras. 

Todo ello, siguiendo una metodología de aprendizaje 100% online que permite al profesional escoger el momento y el lugar para estudiar, puesto que se adapta a sus circunstancias personales. Además, estará acompañado de un cuadro docente de alto nivel especializado en Ingeniería Biomédica, que orientará al médico usando numerosos recursos didácticos multimedia como procedimientos y técnicas en vídeo, análisis de casos clínicos, ejercicios teórico-prácticos, resúmenes interactivos o clases magistrales. 

Ahonda en los más recientes avances en nanopartículas gracias a esta innovadora metodología de enseñanza online, que te permitirá decidir cuándo y dónde estudiar”  

Este Maestría en Ingeniería Biomédica contiene el programa científico más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Ingeniería Biomédica
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información científica y práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional
• Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje
• Su especial hincapié en metodologías innovadoras
• Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual
• La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijoo portátil con conexión a internet

Esta titulación pondrá a tu disposición un cuadro docente experto y muy experimentado, y numerosos recursos didácticos multimedia con los que podrás actualizarte rápidamente” 

El programa incluye, en su cuadro docente, a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio. 

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales. 

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos.    

Con este Maestría podrás incorporar a tu práctica profesional las técnicas más novedosas en Ingeniería Biomédica"

Ponte al día siguiendo la última evidencia científica en cuestiones como los biodispositivos o las señales biomédicas"

Este Maestría en Ingeniería Biomédica está compuesto por 10 módulos especializados en los que el médico podrá profundizar en las últimas novedades en las células madre, los bionanomateriales, los diferentes tipos de señales biomédicas y el software para recogerlas, medirlas y analizarlas, el lenguaje de programación R para hacer análisis estadísticos de los datos recogidos o la medicina nuclear, entre otras. 

Los contenidos más completos y actualizados en Ingeniería Biomédica están aquí”  

Módulo 1. Ingeniería tisular

1.1. Histología

1.1.1. Organización celular en estructuras superiores: tejidos y órganos
1.1.2. Ciclo celular: regeneración de tejidos
1.1.3. Regulación: interacción con la matriz extracelular
1.1.4. Importancia de la histología en la ingeniería de tejidos

1.2. Ingeniería tisular

1.2.1. La ingeniería tisular
1.2.2. Andamios

1.2.2.1. Propiedades
1.2.2.2. El andamio ideal

1.2.3. Biomateriales para la ingeniería de tejidos
1.2.4. Moléculas bioactivas
1.2.5. Células

1.3. Células madre

1.3.1. Las células madre

1.3.1.1. Potencialidad
1.3.1.2. Ensayos para evaluar la potencialidad

1.3.2. Regulación: nicho
1.3.3. Tipos de células madre

1.3.3.1. Embrionarias
1.3.3.2. IPS
1.3.3.3. Células madre adultas

1.4. Nanopartículas

1.4.1. Nanomedicina: nanopartículas
1.4.2. Tipos de nanopartículas
1.4.3. Métodos de obtención
1.4.4. Bionanomateriales en ingeniería de tejidos

1.5. Terapia génica

1.5.1. La terapia génica
1.5.2. Usos: suplementación génica, remplazamiento, reprogramación celular
1.5.3. Vectores para la introducción de material genético

1.5.3.1. Vectores virales

1.6. Aplicaciones en Biomedicina de los productos de ingeniería tisular. Regeneración, injertos y reemplazos

1.6.1. Cell sheet engineering
1.6.2. Regeneración de cartílago: reparación articular
1.6.3. Regeneración corneal
1.6.4. Injerto de piel para grandes quemados
1.6.5. Oncología
1.6.6. Remplazamiento óseo

1.7. Aplicaciones en biomedicina de los productos de ingeniería tisular. Sistema circulatorio, respiratorio y reproductor

1.7.1. Ingeniería tisular cardiaca
1.7.2. Ingeniería tisular hepática
1.7.3. Ingeniería tisular pulmonar
1.7.4. Órganos reproductores e ingeniería tisular

1.8. Control de calidad y bioseguridad

1.8.1. NCF aplicadas a medicamentos de terapias avanzadas
1.8.2. Control de calidad
1.8.3. Proceso aséptico: seguridad viral y microbiológica
1.8.4. Unidad de producción celular: características y diseño

1.9. Legislación y regulación

1.9.1. Legislación actual
1.9.2. Autorización
1.9.3. Regulación de terapias avanzadas

1.10. Perspectiva de futuro

1.10.1. Estado actual de la ingeniería de tejidos
1.10.2. Necesidades clínicas
1.10.3. Principales retos en la actualidad
1.10.4. Enfoque y retos futuros

Módulo 2. Biomateriales en Ingeniería Biomédica

2.1. Biomateriales

2.1.1. Los biomateriales
2.1.2. Tipos de biomateriales y aplicaciones
2.1.3. Selección de biomateriales

2.2. Biomateriales metálicos

2.2.2. Tipos de biomateriales metálicos
2.2.2. Propiedades y retos actuales
2.2.3. Aplicaciones

2.3. Biomateriales cerámicos

2.3.1. Tipos de biomateriales cerámicos
2.3.2. Propiedades y retos actuales
2.3.3. Aplicaciones

2.4. Biomateriales poliméricos naturales

2.4.1. Interacción de las células con su entorno
2.4.2. Tipos de biomateriales de origen biológico
2.4.3. Aplicaciones

2.5. Biomateriales poliméricos sintéticos: comportamiento in vivo

2.5.1. Respuesta biológica a un cuerpo extraño (FBR)
2.5.2. Comportamiento in vivo de los biomateriales
2.5.3. Biodegradación de polímeros. Hidrólisis

2.5.3.1. Mecanismos de biodegradación
2.5.3.2. Degradación por difusión y erosión
2.5.3.3. Tasa de hidrólisis

2.5.4. Aplicaciones específicas

2.6. Biomateriales poliméricos sintéticos: hidrogeles

2.6.1. Los hidrogeles
2.6.2. Clasificación de hidrogeles
2.6.3. Propiedades de los hidrogeles
2.6.4. Síntesis de hidrogeles

2.6.4.1. Reticulación física
2.6.4.2. Reticulación enzimática
2.6.4.3. Reticulación física

2.6.5. Estructura e hinchazón de hidrogeles
2.6.6. Aplicaciones específicas

2.7. Biomateriales avanzados: materiales inteligentes

2.7.1. Materiales con memoria de forma
2.7.2. Hidrogeles inteligentes

2.7.2.1. Hidrogeles termo-responsivos
2.7.2.2. Hidrogeles sensibles al pH
2.7.2.3. Hidrogeles actuados eléctricamente

2.7.3. Materiales electroactivos

2.8. Biomateriales avanzados: nanomateriales

2.8.1. Propiedades
2.8.2. Aplicaciones biomédicas

2.8.2.1. Imágenes biomédicas
2.8.2.2. Revestimientos
2.8.2.3. Ligandos focalizados
2.8.2.4. Conexiones sensibles a estímulos
2.8.2.5. Biomarcadores

2.9. Aplicaciones específicas: neuroingeniería

2.9.1. El sistema nervioso
2.9.2. Nuevos enfoques hacia biomateriales estándar

2.9.2.1. Biomateriales blandos
2.9.2.2. Materiales bioabsorbibles
2.9.2.3. Materiales implantables

2.9.3. Biomateriales emergentes. Interacción tisular

2.10. Aplicaciones específicas: micromáquinas biomédicas

2.10.1. Micronadadores artificiales
2.10.2. Microactuadores contráctiles
2.10.3. Manipulación a pequeña escala
2.10.4. Máquinas biológicas

Módulo 3. Señales biomédicas

3.1. Señales biomédicas

3.1.1. Origen de la señal biomédica
3.1.2. Las señales biomédicas

3.1.2.1. Amplitud
3.1.2.2. Periodo
3.1.2.3. Frecuencia
3.1.2.4. Longitud de onda
3.1.2.5. Fase

3.1.3. Clasificación y ejemplos de señales biomédicas

3.2. Tipos de señales biomédicas. Electrocardiografía, electroencefalografía y magnetoencefalografía

3.2.1. Electrocardiografía (ECG)
3.2.2. Electroencefalografía (EEG)
3.2.3. Magnetoencefalografía (MEG)

3.3. Tipos de señales biomédicas. Electroneurografía y electromiografía

3.3.1. Electroneurografía (ENG)
3.3.2. Electromiografía (EMG)
3.3.3. Potenciales relacionados con eventos (ERPs)
3.3.4. Otros tipos

3.4. Señales y sistemas

3.4.1. Señales y sistemas
3.4.2. Señales continuas y discretas: analógicas vs. digitales
3.4.3. Sistemas en el dominio del tiempo.
3.4.4. Sistemas en el dominio de la frecuencia. Método espectral

3.5. Fundamentos de señales y sistemas

3.5.1. Muestreo: Nyquist
3.5.2. La transformada de Fourier. DFT
3.5.3. Procesos estocásticos

3.5.3.1. Señales deterministas vs. aleatorias
3.5.3.2. Tipos de procesos estocásticos
3.5.3.3. Estacionariedad
3.5.3.4. Ergodicidad
3.5.3.5. Relaciones entre señales

3.5.4. Densidad espectral de potencia

3.6. Procesamiento de la señal biomédica

3.6.1. Procesamiento de la señal
3.6.2. Objetivos y etapas del procesado
3.6.3. Elementos clave de un sistema de procesado digital
3.6.4. Aplicaciones. Tendencias

3.7. Filtrado: aliminación de artefactos

3.7.1. Motivación. Tipos de filtrado
3.7.2. Filtrado en el dominio del tiempo
3.7.3. Filtrado en el dominio de la frecuencia
3.7.4. Aplicaciones y ejemplos

3.8. Análisis tiempo-frecuencia

3.8.1. Motivación
3.8.2. Plano tiempo-frecuencia
3.8.3. Transformada de Fourier de Tiempo Corto (STFT)
3.8.4. Transformada Wavelet
3.8.5. Aplicaciones y ejemplos

3.9. Detección de eventos

3.9.1. Caso de estudio I: ECG
3.9.2. Caso de estudio II: EEG
3.9.3. Evaluación de la detección

3.10. Software para el procesamiento de señales biomédicas

3.10.1. Aplicaciones, entornos y lenguajes de programación
3.10.2. Librerías y herramientas
3.10.3. Aplicación práctica: sistema básico de procesamiento de señal biomédica

Módulo 4. Biomecánica

4.1. Biomecánica

4.1.1. Biomecánica
4.1.2. Análisis cualitativo y cuantitativo

4.2. Mecánica básica

4.2.1. Mecanismos funcionales
4.2.2. Unidades básicas
4.2.3. Los nueve fundamentos de la biomecánica

4.3. Fundamentos mecánicos. Cinemática lineal y angular

4.3.1. Movimiento lineal
4.3.2. Movimiento relativo
4.3.3. Movimiento angular

4.4. Fundamentos mecánicos. Cinética lineal

4.4.1. Leyes de Newton
4.4.2. Principio de inercia
4.4.3. Energía y trabajo
4.4.4. Análisis de los ángulos de esfuerzo

4.5. Fundamentos mecánicos. Cinética angular

4.5.1. Par de fuerza
4.5.2. Momento angular
4.5.3. Ángulos de Newton
4.5.4. Equilibrio y gravedad

4.6. Mecánica de fluidos

4.6.1. El fluido
4.6.2. Flujos

4.6.2.1. Flujo laminar
4.6.2.2. Flujo turbulento
4.6.2.3. Presión-velocidad: el efecto Venturi

4.6.3. Fuerzas en los fluidos

4.7. La anatomía humana: limitaciones

4.7.1. Anatomía humana
4.7.2. Músculos: tensión activa y pasiva
4.7.3. Rango de movilidad
4.7.4. Principios de movilidad-fuerza
4.7.5. Limitaciones en el análisis

4.8. Mecanismos del sistema motriz. Mecánicas de los huesos, músculo-tendón y ligamentos

4.8.1. Funcionamiento de los tejidos
4.8.2. Biomecánica de los huesos
4.8.3. Biomecánica de la unidad músculo-tendón
4.8.4. Biomecánica de los ligamentos

4.9. Mecanismos del sistema motriz. Mecánicas de los músculos

4.9.1. Características mecánicas de los músculos

4.9.1.1. Relación fuerza-velocidad
4.9.1.2. Relación fuerza-distancia
4.9.1.3. Relación fuerza-tiempo
4.9.1.4. Ciclos tracción-compresión
4.9.1.5. Control neuromuscular
4.9.1.6. La columna y la espina dorsal

4.10. Mecánica de los biofluidos

4.10.1. Mecánica de los biofluidos

4.10.1.1. Transporte, estrés y presión
4.10.1.2. El sistema circulatorio
4.10.1.3. Características de la sangre

4.10.2. Problemas generales de biomecánica

4.10.2.1. Problemas en sistemas mecánicos no lineales
4.10.2.2. Problemas en biofluídica
4.10.2.3. Problemas sólido-líquido

Módulo 5. Bioinformática médica

5.1. La Bioinformática médica

5.1.1. Computación en la biología médica
5.1.2. Bioinformática médica

5.1.2.1. Aplicaciones de la bioinformática
5.1.2.2. Sistema informático, redes y bases de datos médicos
5.1.2.3. Aplicaciones de la bioinformática médica en la salud humana

5.2. Equipos y software de cómputo requeridos en bioinformática

5.2.1. Cómputo científico en ciencias biológicas
5.2.2. El ordenador
5.2.3. Hardware, software y sistemas operativos
5.2.4. Estaciones de trabajo y ordenadores personales
5.2.5. Plataformas de cómputo de alto rendimiento y entornos virtuales
5.2.6. Sistema operativo Linux

5.2.6.1. Instalación de Linux
5.2.6.2. Uso de la interfaz de líneas de comando de Linux

5.3. Análisis de datos usando lenguaje de programación R

5.3.1. Lenguaje estadístico de programación R
5.3.2. Instalación y usos de R
5.3.3. Métodos de análisis de datos con R
5.3.4. Aplicaciones de R en bioinformática médica

5.4. Análisis de datos usando lenguaje de programación Python

5.4.1. Lenguaje de programación multipropósito Python
5.4.2. Instalación y usos de Python
5.4.3. Métodos de análisis de datos con Python
5.4.4. Aplicaciones Python en bioinformática médica

5.5. Métodos de análisis de secuencia genética humana

5.5.1. Genética humana
5.5.2. Técnicas y métodos de análisis de secuenciación de datos genómicos
5.5.3. Alineamientos de secuencia
5.5.4. Herramientas para la detección, comparación y modelado de genomas

5.6. Minería de datos en bioinformática

5.6.1. Fases del descubrimiento de conocimiento en bases de datos, KDD
5.6.2. Técnicas de preprocesado
5.6.3. Descubrimiento de conocimiento en bases de datos biomédicas
5.6.4. Análisis de datos de genómica humana

5.7. Técnicas de Inteligencia artificial y Big Data en bioinformática médica

5.7.1. Aprendizaje automático o Machine Learning para bioinformática médica

5.7.1.1. Aprendizaje supervisado: regresión y clasificación
5.7.1.2. Aprendizaje no supervisado: Clustering y reglas de asociación

5.7.2. Big Data
5.7.3. Plataformas computacionales y entornos de desarrollo

5.8. Aplicaciones de la bioinformática para prevención, diagnóstico y terapias clínicas

5.8.1. Procedimientos de Identificación de genes causantes de enfermedades
5.8.2. Procedimiento para analizar e interpretar el genoma para terapias médicas
5.8.3. Procedimientos para evaluar predisposiciones genéticas de pacientes para prevención y diagnóstico temprano

5.9. Metodología y flujo de trabajo bioinformático médico

5.9.1. Creación de flujos de trabajo para analizar los datos
5.9.2. Interfaces de programación de aplicaciones, API

5.9.2.1. Librerías de R y Python para análisis bioinformático
5.9.2.2. Bioconductor: instalación y usos

5.9.3. Usos de flujos de trabajo bioinformático en servicios de cloud (Nube)

5.10. Factores asociados a las aplicaciones de bioinformática sostenible y tendencias de futuro

5.10.1. Marco legal y regulatorio
5.10.2. Buenas prácticas en el desarrollo de proyectos de bioinformática médica
5.10.3. Tendencias de futuro en aplicaciones en bioinformática

Módulo 6. Interfaz persona-máquina aplicada a la Ingeniería Biomédica

6.1. Interfaz humano-máquina

6.1.1. La interfaz humano-máquina
6.1.2. Modelo, sistema, usuario, interfaz e interacción
6.1.3. Interfaz, interacción y experiencia

6.2. La interacción humano-máquina

6.2.1. Interacción humano-máquina
6.2.2. Principios y leyes del diseño de la interacción
6.2.3. Factores humanos

6.2.3.1. Importancia del factor humano en el proceso de interacción
6.2.3.2. Perspectiva psicológica-cognitiva: procesamiento de la información, arquitectura cognitiva, percepción del usuario, memoria, ergonomía cognitiva y modelos mentales

6.2.4. Factores tecnológicos
6.2.5. Bases de la interacción: niveles y estilos de interacción
6.2.6. La vanguardia de la interacción

6.3. El diseño de interfaces (I): proceso de diseño

6.3.1. Proceso de diseño
6.3.2. Propuesta de valor y diferenciación
6.3.3. Análisis de requisitos y briefing
6.3.4. Recogida, análisis e interpretación de la información
6.3.5. La importancia del UX y UI en el proceso de diseño

6.4. El diseño de interfaces (II): prototipado y evaluación

6.4.1. Prototipado y evaluación de interfaces
6.4.2. Métodos para el proceso de diseño conceptual
6.4.3. Técnicas para la organización de ideas
6.4.4. Herramientas y proceso de prototipado
6.4.5. Métodos de evaluación
6.4.6. Métodos de evaluación con usuarios: diagramas de interacción, diseño modular, evaluación heurística
6.4.7. Métodos de evaluación sin usuarios: encuestas y entrevistas, card sorting, pruebas A/B y diseño de experimentos
6.4.8. Normativa y estándares ISO aplicables

6.5. Las interfaces de usuario (I): métodos de interacción en las tecnologías actuales

6.5.1. La interfaz de usuario (UI)
6.5.2. Interfaces de usuario clásicas: interfaces gráficas (GUI), web, táctiles, por voz
6.5.3. Interfaces y limitaciones humanas: diversidad visual, auditiva, motora y cognitiva
6.5.4. Interfaces de usuario innovadoras: realidad virtual, realidad aumentada, colaborativas

6.6. Las interfaces de usuario (II): diseño de la interacción

6.6.1. Importancia del diseño gráfico
6.6.2. Teoría del diseño
6.6.3. Reglas de diseño: elementos morfológicos, wireframes, uso y teoría del color, técnicas de diseño gráfico, iconografía, tipografía
6.6.4. Semiótica aplicada a las Interfaces

6.7. La experiencia de usuario (I): metodologías y fundamentos de diseño

6.7.1. La experiencia del usuario (UX)
6.7.2. Evolución de la usabilidad. Relación esfuerzo-beneficio
6.7.3. Percepción, cognición y comunicación

6.7.3.1. Modelos mentales

6.7.4. Metodología de diseño centrada en el usuario
6.7.5. Metodología de Design Thinking

6.8. La experiencia de usuario (II): principios de la experiencia de usuario

6.8.1. Principios del UX
6.8.2. Jerarquía del UX: estrategia, alcance, estructura, esqueleto y componente visual
6.8.3. Usabilidad y accesibilidad
6.8.4. Arquitectura de información: sistemas de clasificación, de etiquetado, de navegación y de búsqueda
6.8.5. Affordances & signifiers
6.8.6. Heurística: heurística del entendimiento, de la interacción y de la retroalimentación

6.9. Las interfaces en el ámbito de la biomedicina (I): la interacción del sanitario

6.9.1. La usabilidad en el contexto intrahospitalario
6.9.2. Procesos de interacción en la tecnología sanitaria
6.9.3. Percepción del sanitario y del paciente
6.9.4. Ecosistema del sanitario: médico en atención primaria versus cirujano en quirófano
6.9.5. Interacción del sanitario en un contexto de estrés

6.9.5.1. El caso de las UCI
6.9.5.2. El caso de circunstancias extremas y urgencias
6.9.5.3. El caso de los quirófanos

6.9.6. Open innovation
6.9.7. Diseño persuasivo

6.10. Las interfaces en el ámbito de la biomedicina (II): panorama actual y tendencias futuras

6.10.1. Interfaces biomédicas clásicas en tecnologías sanitarias
6.10.2. Interfaces biomédicas innovadores en tecnologías sanitarias
6.10.3. El papel de la nanomedicina
6.10.4. Biochips
6.10.5. Implantes electrónicos
6.10.6. Interfaces cerebro-ordenador (BCI)

Módulo 7. Imágenes biomédicas

7.1. Las imágenes médicas

7.1.1. Imagen médica
7.1.2. Objetivos de los sistemas de imagen en la medicina
7.1.3. Tipos de imagen

7.2. Radiología

7.2.1. Radiología
7.2.2. Radiología convencional
7.2.3. Radiología digital

7.3. Ultrasonidos

7.3.1. Imagen médica por ultrasonidos
7.3.2. Formación y calidad de imagen
7.3.3. Ecografía Doppler
7.3.4. Implementación y nuevas tecnologías

7.4. Tomografía computerizada

7.4.1. Sistemas de imagen TC
7.4.2. Reconstrucción y calidad de imagen TC
7.4.3. Aplicaciones clínicas

7.5. Resonancia magnética

7.5.1. Imágenes por resonancia magnética (IRM)
7.5.2. Resonancia y resonancia magnética nuclear
7.5.3. Relajación nuclear
7.5.4. Contraste de tejidos y aplicaciones clínicas

7.6. Medicina nuclear

7.6.1. Generación y detección de imagen
7.6.2. Calidad de imagen
7.6.3. Aplicaciones clínicas

7.7. Procesamiento de imágenes

7.7.1. Ruido
7.7.2. Intensificación
7.7.3. Histogramas
7.7.4. Magnificación
7.7.5. Procesado

7.8. Análisis y segmentación de imágenes

7.8.1. Segmentación
7.8.2. Segmentación por regiones
7.8.3. Segmentación por detección de bordes
7.8.4. Generación de biomodelos desde imagen

7.9. Intervenciones guiadas por imagen

7.9.1. Métodos de visualización
7.9.2. Cirugías guiadas por imágenes

7.9.2.1. Planificación y simulación
7.9.2.2. Visualización quirúrgica
7.9.2.3. Realidad virtual

7.9.3. Visión robótica

7.10. Deep Learning y Machine Learning en imagen médica

7.10.1. Tipos de reconocimiento
7.10.2. Técnicas supervisadas
7.10.3. Técnicas no supervisadas

Módulo 8. Aplicaciones en salud digital en Ingeniería Biomédica

8.1. Aplicaciones en salud digital

8.1.1. Las aplicaciones de hardware y software médico
8.1.2. Aplicaciones de software: sistemas de salud digital
8.1.3. Usabilidad de sistemas de salud digital

8.2. Sistemas de almacenamiento y transmisión de imágenes médicas

8.2.1. Protocolo de transmisión de imágenes: DICOM
8.2.2. Instalación de servidor de almacenamiento y transmisión de imágenes médicas: sistema PAC

8.3. Gestión de bases de datos relacionales para aplicaciones en salud digital

8.3.1. Base de datos relacionales, concepto y ejemplos
8.3.2. Lenguaje de bases de datos
8.3.3. Base de datos con MySQL y PostgreSQL
8.3.4. Aplicaciones: conexión y usos en lenguaje de programación web

8.4. Aplicaciones en salud digital basados en desarrollo web

8.4.1. Desarrollo de aplicaciones web
8.4.2. Modelo, infraestructura, lenguajes de programación y entornos de trabajo de desarrollo web
8.4.3. Ejemplos de aplicaciones web con los lenguajes: PHP, HTML, AJAX, CSS Javascript, AngularJS, nodeJS
8.4.4. Desarrollo de aplicaciones en frameworks web: Symfony y Laravel
8.4.5. Desarrollo de aplicaciones en sistemas de gestión de contenidos, CMS: Joomla y WordPress

8.5. Aplicaciones web en un entorno hospitalario o centro clínico

8.5.1. Aplicaciones para la gestión de pacientes: recepción, agendamientos y cobros
8.5.2. Aplicaciones para los profesionales médicos: consultas o atenciones médicas, historia clínica, informes
8.5.3. Aplicaciones web y móvil para pacientes: solicitudes de agenda, monitorización

8.6. Aplicaciones de telemedicina

8.6.1. Modelos de arquitectura de servicios
8.6.2. Aplicaciones de telemedicina: telerradiología, telecardiología y teledermatología
8.6.3. Telemedicina rural

8.7. Aplicaciones con el Internet de las cosas médicas, IoMT

8.7.1. Modelos y arquitecturas
8.7.2. Equipos y protocolos de adquisición de datos médicos
8.7.3. Aplicaciones: monitorización de pacientes

8.8. Aplicaciones en salud digital con técnicas de inteligencia artificial

8.8.1. Aprendizaje automático o Machine Learning
8.8.2. Plataformas computacionales y entornos de desarrollo
8.8.3. Ejemplos

8.9. Aplicaciones en salud digital con Big Data

8.9.1. Aplicaciones en salud digital con Big Data
8.9.2. Tecnologías utilizadas en Big Data
8.9.3. Casos de uso de Big Data en salud digital

8.10. Factores asociados a las aplicaciones en salud digital sostenible y tendencias de futuro

8.10.1. Marco legal y regulatorio
8.10.2. Buenas prácticas en desarrollo de proyectos de aplicaciones en salud digital
8.10.3. Tendencias de futuro en aplicaciones en salud digital

Módulo 9. Tecnologías biomédicas: biodispositivos y biosensores 

9.1. Dispositivos médicos 

9.1.1. Metodología de desarrollo del producto 
9.1.2. Innovación y creatividad 
9.1.3. Tecnologías CAD 

9.2. Nanotecnología 

9.2.1. Nanotecnología médica 
9.2.2. Materiales nanoestructurados 
9.2.3. Ingeniería nanobiomédica

9.3. Micro y nanofabricación 

9.3.1. Diseño de micro y nano productos 
9.3.2. Técnicas 
9.3.3. Herramientas para la fabricación 

9.4. Prototipos 

9.4.1. Fabricación aditiva 
9.4.2. Prototipado rápido 
9.4.3. Clasificación 
9.4.4. Aplicaciones 
9.4.5. Casos de estudio 
9.4.6. Conclusiones 

9.5. Dispositivos diagnósticos y quirúrgicos 

9.5.1. Desarrollo de métodos diagnósticos 
9.5.2. Planificación quirúrgica 
9.5.3. Biomodelos e instrumental fabricados mediante impresión 3D 
9.5.4. Cirugía asistida mediante dispositivos 

9.6. Dispositivos biomecánicos 

9.6.1. Protésicos 
9.6.2. Materiales inteligentes 
9.6.3. Ortésicos 

9.7. Biosensores 

9.7.1. El biosensor 
9.7.2. Sensado y transducción 
9.7.3. Instrumentación médica para biosensores 

9.8. Tipología de los biosensores (I): sensores ópticos 

9.8.1. Reflectometría 
9.8.2. Interferometría y polarimetría 
9.8.3. Campo evanescente
9.8.4. Sondas y guías de fibra óptica 

9.9. Tipología de los biosensores (II): sensores físicos, electroquímicos y acústicos 

9.9.1. Sensores físicos 
9.9.2. Sensores electroquímicos 
9.9.3. Sensores acústicos 

9.10. Sistemas integrados 

9.10.1. Lab-on-a-chip 
9.10.2. Microfluídica 
9.10.3. Aplicaciones médicas 

Módulo 10. Bases de datos biomédicos y sanitarios 

10.1. Bases de datos hospitalarias 

10.1.1. Las bases de datos 
10.1.2. La importancia de los datos 
10.1.3. Los datos en los contextos clínicos 

10.2. Modelado conceptual 

10.2.1. Estructura de los datos 
10.2.2. Modelo de datos sistemáticos 
10.2.3. Estandarización de datos 

10.3. Modelo de datos relacional 

10.3.1. Ventajas y desventajas 
10.3.2. Lenguajes formales 

10.4. Diseño de bases de datos relacionales 

10.4.1. Dependencia funcional 
10.4.2. Formas relacionales 
10.4.3. Normalización 

10.5. Lenguaje SQL 

10.5.1. Modelo relacional 
10.5.2. Modelo objeto-relación 
10.5.3. Modelo XML-objeto-relación 

10.6. NoSQL 

10.6.1. JSON 
10.6.2. NoSQL 
10.6.3. Amplificadores diferenciales 
10.6.4. Integradores y diferenciadores 

10.7. MongoDB 

10.7.1. Arquitectura ODMS 
10.7.2. NodeJS 
10.7.3. Mongoose 
10.7.4. Agregación 

10.8. Análisis de datos 

10.8.1. Análisis de datos 
10.8.2. Análisis cualitativo 
10.8.3. Análisis cuantitativo 

10.9. Bases legales y normativa de regulación 

10.9.1. Reglamento General de Protección de Datos 
10.9.2. Consideraciones de ciberseguridad 
10.9.3. Normativa aplicada a datos sanitarios 

10.10. Integración de bases de datos en historias clínicas 

10.10.1. Las historias clínicas 
10.10.2. Sistema HIS 
10.10.3. Los datos en el HIS

En esta titulación contarás con un cuadro docente de excelencia, los contenidos más actualizados en la disciplina y una metodología de enseñanza que te permitirá compaginar los estudios con tu carrera profesional”