Mediante una amplia biblioteca de los más innovadores recursos multimedia, podrás integrar dispositivos wearables y monitoreo remoto en estudios clínicos”

La IA está impulsando el desarrollo de vacunas y tratamientos para garantizar el bienestar de la población. Sus herramientas agilizan estos procesos al analizar grandes conjuntos de datos de forma rápida a la par que eficiente. Esto es especialmente relevante en situaciones de emergencia (como epidemias o pandemias), donde la velocidad en la aportación de soluciones resulta clave. Asimismo, los algoritmos son útiles para diseñar nuevas moléculas y compuestos químicos para el manejo de las afecciones. De esta forma, se puede acelerar significativamente la identificación de candidatos a fármacos y reducir los costos asociados con la síntesis de compuestos. 

En este contexto, TECH implementa un Experto Universitario que se enfocará en las herramientas de la IA para simular respuestas a vacunas y medicamentos. Por ello, el itinerario académico profundizará en el desarrollo de modelos destinados a entender mecanismos inmunológicos y diseñar terapias personalizadas. Además, el temario analizará diversos procedimientos para mejorar la precisión en diagnósticos por imagen, empleando instrumentos como la resonancia magnética o la realidad aumentada. También la capacitación considerará los aspectos éticos y legales del Aprendizaje Automático en Investigación Clínica. En este sentido, el programa ahondará en la normativa en el desarrollo y aplicación de tecnologías de IA en el ámbito biomédico. 

Todo esto, siguiendo una excelsa metodología 100% en línea, que permite al alumno actualizarse sin la necesidad de realizar incómodos desplazamientos diarios hacia un centro de estudio. De la misma manera, disfrutará de una serie de contenidos didácticos de primer nivel, los cuales han sido elaborados por especialistas en Aprendizaje Automático que trabajan activamente con en la Investigación Clínica. Por tanto, los conocimientos asimilados durante el programa gozarán de una plena sintonía con los últimos avances del sector sanitario.

Desarrollarás una conciencia altamente ética, que te permitirá destacar por tus valores durante tus procedimientos clínicos” 

Este Experto Universitario en Aplicación de Tecnologías de Inteligencia Artificial en la Investigación Clínica contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:  

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Aplicación de Tecnologías de IA en la Investigación 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 

Desde el análisis de imágenes biomédicas, hasta la integración de la Inteligencia Artificial en la medicina de precisión, abordarás una amplia gama de temas esenciales para la atención médica moderna”  

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. 

Profundizarás en el uso de redes neuronales en investigaciones biomédicas, ofreciendo una visión actualizada sobre la integración de la IA en materia de salud”

Aprovecha todos los beneficios de la metodología Relearning, la cual te permitirá organizar tu tiempo y ritmo de estudio, adaptándose a tus horarios”

La presente titulación universitaria proporcionará a los egresados un conocimiento integral acerca de la implementación de tecnologías de IA en la Investigación Clínica. Para conseguirlo, el plan de estudios abarcará desde los principios teóricos hasta la aplicación práctica del Aprendizaje Automático en el entorno clínico. Los profesionales obtendrán capacidades sólidas en el análisis de datos biomédicos, el procesamiento de información clínica y la personalización de tratamientos. A su vez, el temario profundizará en los desafíos éticos y las consideraciones legales asociadas con la implementación de la IA en el ámbito médico.

Abordarás aspectos como la sostenibilidad en investigaciones biomédicas, las tendencias futuras y la innovación en el sector de la IA aplicada a la Investigación Clínica” 

Módulo 1. Métodos y Herramientas de IA para la Investigación Clínica

1.1. Tecnologías y herramientas de IA en la investigación clínica

1.1.1. Uso de aprendizaje automático para identificar patrones en datos clínicos
1.1.2. Desarrollo de algoritmos predictivos para ensayos clínicos
1.1.3. Implementación de sistemas de IA para la mejora en el reclutamiento de pacientes
1.1.4. Herramientas de IA para el análisis en tiempo real de datos de investigación con Tableau

1.2. Métodos estadísticos y algoritmos en estudios clínicos

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

1.3. Diseño de experimentos y análisis de resultados

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

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

1.4.1. Desarrollo de sistemas de IA para la detección automática de patologías en imágenes
1.4.2. Uso de aprendizaje profundo para la clasificación y segmentación en imágenes médicas
1.4.3. Herramientas de IA para mejorar la precisión en diagnósticos por imagen
1.4.4. Análisis de imágenes radiológicas y de resonancia magnética mediante IA

1.5. Análisis de datos clínicos y biomédicos

1.5.1. IA en el procesamiento y análisis de datos genómicos y proteómicos DeepGenomics
1.5.2. Herramientas para el análisis integrado de datos clínicos y biomédicos
1.5.3. Uso de IA para identificar biomarcadores en investigación clínica
1.5.4. Análisis predictivo de resultados clínicos basado en datos biomédicos

1.6. Visualización avanzada de datos en Investigación Clínica

1.6.1. Desarrollo de herramientas de visualización interactiva para datos clínicos
1.6.2. Uso de IA en la creación de representaciones gráficas de datos complejos Microsoft Power BI
1.6.3. Técnicas de visualización para la interpretación fácil de resultados de investigación
1.6.4. Herramientas de realidad aumentada y virtual para la visualización de datos biomédicos

1.7. Procesamiento de lenguaje natural en documentación científica y clínica

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

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

1.8.1. Técnicas de IA para integrar y analizar datos de diversas fuentes clínicas
1.8.2. Herramientas para el manejo de datos clínicos no estructurados
1.8.3. Sistemas de IA para la correlación de datos clínicos y demográficos
1.8.4. Análisis de datos multidimensionales para obtener insights clínicos

1.9. Aplicaciones de redes neuronales en investigaciones biomédicas

1.9.1. Uso de redes neuronales para el modelado de enfermedades y predicción de tratamientos
1.9.2. Implementación de redes neuronales en la clasificación de enfermedades genéticas
1.9.3. Desarrollo de sistemas de diagnóstico basados en redes neuronales
1.9.4. Aplicación de redes neuronales en la personalización de tratamientos médicos

1.10. Modelado predictivo y su impacto en la investigación clínica

1.10.1. Desarrollo de modelos predictivos para la anticipación de resultados clínicos
1.10.2. Uso de IA en la predicción de efectos secundarios y reacciones adversas
1.10.3. Implementación de modelos predictivos en la optimización de ensayos clínicos
1.10.4. Análisis de riesgos en tratamientos médicos utilizando modelado predictivo

Módulo 2. Aplicación Práctica de IA en Investigación Clínica

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

2.1.1. Uso de IA para el análisis rápido y preciso de secuencias genéticas
2.1.2. Implementación de algoritmos de aprendizaje automático en la interpretación de datos genómicos
2.1.3. Herramientas de IA para identificar variantes genéticas y mutaciones
2.1.4. Aplicación de IA en la correlación genómica con enfermedades y rasgos

2.2. IA en el análisis de imágenes biomédicas con Aidoc

2.2.1. Desarrollo de sistemas de IA para la detección de anomalías en imágenes médicas
2.2.2. Uso de aprendizaje profundo en la interpretación de radiografías, resonancias y tomografías
2.2.3. Herramientas de IA para mejorar la precisión en el diagnóstico por imágenes
2.2.4. Implementación de IA en la clasificación y segmentación de imágenes biomédicas

2.3. Robótica y automatización en laboratorios clínicos

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

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

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

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

2.5.1. Implementación de sistemas de IA para diagnósticos rápidos y precisos
2.5.2. Uso de IA en la identificación temprana de enfermedades a través de análisis de datos
2.5.3. Desarrollo de herramientas de IA para la interpretación de pruebas clínicas
2.5.4. Aplicación de IA en la combinación de datos clínicos y biomédicos para diagnósticos integrales

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

2.6.1. Uso de IA en el análisis y mapeo del microbioma humano
2.6.2. Implementación de algoritmos para estudiar la relación entre microbioma y enfermedades
2.6.3. Herramientas de IA en la identificación de patrones en estudios microbiológicos
2.6.4. Aplicación de IA en la investigación de terapias basadas en microbioma

2.7. Wearables y monitoreo remoto en estudios clínicos

2.7.1. Desarrollo de dispositivos wearables con IA para el monitoreo continuo de salud con FitBit
2.7.2. Uso de IA en la interpretación de datos recopilados por wearables
2.7.3. Implementación de sistemas de monitoreo remoto en ensayos clínicos
2.7.4. Aplicación de IA en la predicción de eventos clínicos a través de datos de wearables

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

2.8.1. Uso de sistemas de IA para la optimización de la gestión de ensayos clínicos
2.8.2. Implementación de IA en la selección y seguimiento de participantes
2.8.3. Herramientas de IA para el análisis de datos y resultados de ensayos clínicos
2.8.4. Aplicación de IA en la mejora de la eficiencia y reducción de costos en ensayos

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

2.9.1. Uso de IA en la aceleración del desarrollo de vacunas
2.9.2. Implementación de modelos predictivos en la identificación de potenciales tratamientos
2.9.3. Herramientas de IA para simular respuestas a vacunas y medicamentos
2.9.4. Aplicación de IA en la personalización de vacunas y terapias

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

2.10.1. Desarrollo de modelos de IA para entender mecanismos inmunológicos con Immuneering
2.10.2. Uso de IA en la identificación de patrones en respuestas inmunes
2.10.3. Implementación de IA en la investigación de trastornos autoinmunes
2.10.4. Aplicación de IA en el diseño de inmunoterapias personalizadas

Módulo 3. Aspectos éticos, legales y futuro de la IA en Investigación Clínica

3.1. Ética en la aplicación de IA en Investigación Clínica

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

3.2. Consideraciones legales y regulatorias en IA biomédica

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

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

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

3.4. IA y responsabilidad en la Investigación Clínica

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

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

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

3.6. Privacidad y protección de datos en proyectos de investigación

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

3.7. IA y sostenibilidad en investigaciones biomédicas

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

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

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

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

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

3.10. Consideraciones éticas en la colaboración internacional en investigación clínica

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

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