Este Diplomado te hará avanzar de manera imparable en tu crecimiento profesional como facultativo especializado en Big Data y sus aplicaciones médicas”

El Análisis de Big Data en el sector de la salud con Aprendizaje Automático ofrece numerosos beneficios tanto para la atención médica como investigación biomédica. Entre ellos, sobresale su habilidad para la telemedicina y la asistencia remota. Asimismo, la IA es provechosa para identificar factores de riesgo y tendencias en la salud de la población. De este modo, el personal médico puede implementar intervenciones preventivas o políticas de una manera más efectiva.  Por otra parte, esta herramienta inteligente favorece una mejor gestión de recursos en el entorno médico. Así contribuye a predecir la demanda de asistencia médica, optimizar la asignación de personal y reducir los costos operativos. 

Ante esto, TECH desarrolla un Diplomado que abordará en detalle los fundamentos del Big Data en el sector salud a través de la IA. El plan de estudios profundizará en la implementación de herramientas y protocolos para garantizar la calidad de los datos utilizados en análisis clínicos. A su vez, el temario ahondará en la evaluación de calidad en análisis de datos de salud, usando indicadores innovadores. También se enfatizará en los protocolos de la Minería de Datos, con el objeto de que los egresados realicen diagnósticos más fidedignos al estudiar una amplia gama de informaciones clínicas y biomédicas. 

Por otro lado, este programa brindará al alumnado una sólida fundamentación teórica, capacitándolos para aplicarla en situaciones reales, gracias al liderazgo y respaldo de un distinguido cuerpo docente, compuesto por expertos con una extensa trayectoria profesional. De este modo, TECH pone al alcance del alumno la exclusiva metodología del Relearning, un sistema de enseñanza pedagógica innovadora que se fundamenta en la reiteración de conceptos esenciales, garantizando así una eficaz asimilación de los conocimientos. Lo único que necesitarán los profesionales es un dispositivo electrónico capaz de ingresar a Internet para acceder al Campus Virtual y disfrutar del material didáctico más dinámico del mercado académico. 

Adoptarás tácticas creativas de comunicación en salud y tus pacientes estarán altamente informados sobre su salud”

Este Diplomado en Análisis de Big Data en el Sector Salud con Inteligencia Artificial contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son: 

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

Implementarás marcos de gobernanza efectivos para velar por la gestión ética y responsable de los datos clínicos”

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.  

Diseñarás estrategias de recolección y preprocesamiento que garanticen la confidencialidad de las informaciones médicas”

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

Esta titulación universitaria permitirá a los egresados adquirir un enfoque exhaustivo acerca de la implementación de técnicas de Big Data para el análisis de datos en el sector salud. El temario profundizará en múltiples métodos para recuperar los materiales informativos, usando procedimientos de la Minería de Datos. De manera similar, el plan de estudios ahondará en técnicas de embeding que ayudarán a los facultativos a tomar decisiones clínicas informadas. También los contenidos didácticos abordarán el desarrollo de estrategias integrales de seguridad de datos para proteger la confidencialidad y privacidad en el sector salud.

Dominarás las técnicas de Big Data más innovadoras en el ámbito sanitario, gracias a este vanguardista programa de TECH”

Módulo 1. Análisis de Big Data en el sector salud con IA  

1.1. Fundamentos de Big Data en salud  

1.1.1. La explosión del dato en el ámbito de la salud
1.1.2. Concepto de Big Data y principales herramientas
1.1.3. Aplicaciones de Big Data en salud

1.2. Procesamiento y análisis de textos en datos de salud  

1.2.1. Conceptos de procesamiento de lenguaje natural
1.2.2. Técnicas de embeding
1.2.3. Aplicación de procesamiento de lenguaje natural en salud

1.3. Métodos avanzados de recuperación de datos en salud 

1.3.1. Exploración de técnicas innovadoras para la recuperación eficiente de datos en salud
1.3.2. Desarrollo de estrategias avanzadas para la extracción y organización de información en entornos de salud
1.3.3. Implementación de métodos de recuperación de datos adaptativos y personalizados para diversos contextos clínicos

1.4. Evaluación de calidad en análisis de datos de salud  

1.4.1. Desarrollo de indicadores para la evaluación rigurosa de la calidad de datos en entornos de salud
1.4.2. Implementación de herramientas y protocolos para garantizar la calidad de los datos utilizados en análisis clínicos
1.4.3. Evaluación continua de la precisión y fiabilidad de resultados en proyectos de análisis de datos de salud

1.5. Minería de datos y aprendizaje automático en salud  

1.5.1. Principales metodologías para la minería de datos
1.5.2. Integración de datos de salud
1.5.3. Detección de patrones y anomalías en datos de salud 

1.6. Áreas innovadoras de Big Data y IA en salud  

1.6.1. Exploración de nuevas fronteras en la aplicación de Big Data y IA para transformar el sector salud
1.6.2. Identificación de oportunidades innovadoras para la integración de tecnologías de Big Data y IA en prácticas médicas
1.6.3. Desarrollo de enfoques vanguardistas para aprovechar al máximo el potencial de Big Data y IA en el ámbito de la salud

1.7. Recolección y preprocesamiento de datos médicos  

1.7.1. Desarrollo de metodologías eficientes para la recolección de datos médicos en entornos clínicos y de investigación
1.7.2. Implementación de técnicas avanzadas de preprocesamiento para optimizar la calidad y utilidad de los datos médicos
1.7.3. Diseño de estrategias de recolección y preprocesamiento que garanticen la confidencialidad y privacidad de la información médica

1.8. Visualización de datos y comunicación en salud  

1.8.1. Diseño de herramientas innovadoras de visualización en salud
1.8.2. Estrategias creativas de comunicación en salud
1.8.3. Integración de tecnologías interactivas en salud

1.9. Seguridad de datos y gobernanza en el sector salud  

1.9.1. Desarrollo de estrategias integrales de seguridad de datos para proteger la confidencialidad y privacidad en el sector salud
1.9.2. Implementación de marcos de gobernanza efectivos para garantizar la gestión ética y responsable de datos en entornos médicos
1.9.3. Diseño de políticas y procedimientos que aseguren la integridad y disponibilidad de datos médicos, abordando desafíos específicos del sector salud

1.10. Aplicaciones prácticas de Big Data en salud  

1.10.1. Desarrollo de soluciones especializadas para gestionar y analizar grandes conjuntos de datos en entornos de salud
1.10.2. Utilización de herramientas prácticas basadas en Big Data para respaldar la toma de decisiones clínicas
1.10.3. Aplicación de enfoques innovadores de Big Data para abordar desafíos específicos dentro del sector de la salud

Podrás acceder al Campus Virtual a cualquier hora y descargar los contenidos para consultarlos siempre que lo desees”