Mediante este Diplomado 100% online, utilizarás la Inteligencia Artificial para prevenir y controlar infecciones en entornos clínicas” 

La rápida identificación de patógenos y la selección de tratamientos adecuados son pilares fundamentales en la lucha contra las enfermedades infecciosas. Con el aumento de la resistencia a los antimicrobianos, estas tareas se han vuelto cada vez más complejas. La Inteligencia Artificial se ha convertido en una herramienta eficaz para abordar estos problemas, permitiendo una identificación más precisa de los patógenos y sus perfiles de resistencia. Ante esta realidad, los facultativos necesitan adquirir competencias avanzadas para sacarles el máximo partido a instrumentos como el Big Data, Machine Learning o Deep Learning.  

Frente a esto, TECH implementa un pionero Diplomado enInteligencia Artificial en Microbiología Clínica y Enfermedades Infecciosas. Concebido por especialistas en este ámbito, el itinerario académico profundizará en las áreas emergentes interrelacionadas con esta tecnología, entre las que destacan la ciencia de datos y el Big Data. En este sentido, el temario analizará cómo los instrumentos del Aprendizaje Automático sirven para mejorar la vigilancia epidemiológica y desarrollar terapias antimicrobianas que mejoren la calidad de vida de los pacientes. En adición, el programa incluirá un tema disruptivo sobre el futuro de la Inteligencia Artificial en Microbiología e instará a los egresados a ofrecer soluciones innovadoras.  

Por otro lado, este programa se basa en su totalidad en una modalidad 100% en línea, facilitando a los médicos que puedan planificar sus propios horarios de estudio para experimentar una puesta al día completamente eficiente. Además, los profesionales disfrutarán de una gran variedad de recursos multimedia destinados a fomentar una enseñanza dinámica y natural. Para acceder al Campus Virtual, lo único que necesitarán los profesionales es un dispositivo con acceso a Internet (sirviendo incluso su propio móvil). También contarán en todo momento con el apoyo de un experimentado cuadro docente, que resolverá todas las dudas que les puedan surgir durante su itinerario académico.   

Descárgate todos los contenidos de este Diplomado, como lecturas especializadas y material multimedia, incluso una vez hayas finalizado el programa” 

Este Diplomado en Inteligencia Artificial en Microbiología Clínica y Enfermedades Infecciosas contiene el programa científico más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:  

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

Ahondarás en la Identificación de Genes de Resistencia, lo que te permitirá escoger los antibióticos más efectivos” 

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.   

¿Quieres manejar los modelos predictivos más avanzados de evolución de la resistencia antimicrobiana? Lógralo mediante esta titulación” 

Mediante la metodología Relearning de TECH, podrás estudiar todos los contenidos de este programa desde la comodidad de tu casa y sin la necesidad de trasladarte a un centro de aprendizaje” 

Gracias a este Diplomado, los médicos tendrán un conocimiento integral sobre las aplicaciones de la Inteligencia Artificial en la Microbiología Clínica. Para ello, el plan de estudios explorará las ventajas de herramientas como el Machine Learning, el Deep Learning y el Big Data para el tratamiento de patologías infecciosas. Además, el programa ahondará en cómo pueden emplearse los algoritmos para predecir estructuras proteicas y comprender los mecanismos de resistencia. En sintonía con esto, el programa brindará a los egresados las estrategias más innovadoras del Aprendizaje Automático para gestionar brotes infecciosos y desarrollar tratamientos individualizados. 

Serás capaz de utilizar la Inteligencia Artificial para personalizar y optimizar los tratamientos para enfermedades infecciosas” 

Módulo 1. Inteligencia Artificial en Microbiología Clínica y Enfermedades Infecciosas

1.1.    La Inteligencia Artificial (IA) en Microbiología Clínica y Enfermedades Infecciosas

1.1.1.    Expectativa actual de las IA en Microbiología Clínica
1.1.2.    Áreas emergentes interrelacionadas con la IA
1.1.3.    Transversalidad de la IA

1.2.    Técnicas de Inteligencia Artificial (IA) y otras tecnologías complementarias aplicadas a la Microbiología Clínica y Enfermedades Infecciosas

1.2.1.    La lógica y los modelos de IA
1.2.2.    Tecnologías para la IA

1.2.2.1. Machine Learning
1.2.2.2. Deep Learning
1.2.2.3. La ciencia de datos y el Big Data

1.3.    La Inteligencia Artificial (IA) en Microbiología

1.3.1.    La IA en Microbiología: Historia y Evolución
1.3.2.    Tecnologías IA susceptibles de ser usadas en Microbiología
1.3.3.    Objetivos de investigación de la IA en Microbiología

1.3.3.1. Comprensión de la diversidad bacteriana
1.3.3.2. Exploración de la fisiología bacteriana
1.3.3.3. Investigación de la patogenicidad bacteriana
1.3.3.4. Vigilancia epidemiológica
1.3.3.5. Desarrollo de terapias antimicrobianas
1.3.3.6. Microbiología en la industria y la biotecnología

1.4.    Clasificación e identificación de bacterias mediante Inteligencia Artificia (IA)

1.4.1.    Técnicas de aprendizaje automático para la identificación de bacterias
1.4.2.    Taxonomía de bacterias multirresistentes mediante IA
1.4.3.    Implementación práctica de la IA en laboratorios clínicos y de investigación en Microbiología

1.5.    Decodificación de proteínas bacterias

1.5.1.    Algoritmos y modelos de IA para la predicción de estructuras proteicas
1.5.2.    Aplicaciones en la identificación y comprensión de mecanismos de resistencia
1.5.3.    Aplicación Práctica: AlphaFold y Rosetta

1.6.    Decodificación del genoma de bacterias multirresistentes

1.6.1.    Identificación de genes de resistencia
1.6.2.    Análisis Big Data genómico: Secuenciación de genomas bacterianos asistida por IA
1.6.3.    Aplicación Práctica: Identificación de genes de resistencia

1.7.    Estrategias con Inteligencia Artificial (IA) en Microbiología y Salud Pública

1.7.1.    Gestión de brotes infecciosos
1.7.2.    Vigilancia epidemiológica
1.7.3.    IA para tratamientos personalizados

1.8.    Inteligencia Artificial (IA) para combatir la resistencia de las bacterias a los antibióticos

1.8.1.    Optimización del uso de antibióticos
1.8.2.    Modelos predictivos de evolución de la resistencia antimicrobiana
1.8.3.    Tratamiento dirigido basado en desarrollo de nuevos antibióticos mediante IA

1.9.    Futuro de la Inteligencia Artificial (IA) en Microbiología

1.9.1.    Sinergias entre Microbiología e IA
1.9.2.    Líneas de implantación de IA en Microbiología
1.9.3.    Visión a largo plazo del impacto de la IA en la lucha contra las bacterias multirresistentes

1.10.    Retos técnicos y éticos en la implementación de la Inteligencia Artificial (IA) en Microbiología

1.10.1.    Consideraciones legales
1.10.2.    Consideraciones éticas y de responsabilidad
1.10.3.    Barreras para la implementación de la IA

1.10.3.1. Barretas técnicas
1.10.3.2. Barreras sociales
1.10.3.3. Barreras económicas
1.10.3.4. Ciberseguridad

Dispondrás de los medios educativos más modernos, con un acceso libre al Campus Virtual durante las 24 horas del día. ¡Matricúlate ya!”