Con esta Experto universitario, 100% online, dominarás las estrategias terapéuticas más avanzadas y personalizadas para abordar infecciones provocadas por Bacterias Multirresistentes”

Según un reciente informe realizado por el Centro Europeo para la Prevención y el Control de Enfermedades, la prevalencia de bacterias multirresistentes en entornos hospitalarios ha aumentado significativamente en la última década. Este fenómeno subraya la urgente necesidad de que los profesionales de la Enfermería pongan en marcha estrategias innovadoras para hacer frente a esta amenaza creciente. Un ejemplo de estas es la Inteligencia Artificial, que permite a los expertos analizar grandes volúmenes de datos para identificar patrones que indiquen resistencia a los antibióticos. Esto posibilita que los enfermeros puedan llevar a cabo un diagnóstico más rápido y preciso. 

Ante esto, TECH implementa un vanguardista Experto universitario en Estrategias Avanzadas frente a Bacterias Multirresistentes para Enfermería. El itinerario académico analizará métodos clínicos innovadores como la Secuenciación de Alto Rendimiento, las Nanopartículas o las Vacunas Antibacterianas. De este modo, los egresados podrán iniciar con rapidez los tratamientos más efectivos para reducir la propagación de las infecciones en entornos sanitarios. Asimismo, el temario profundizará en las técnicas de diseño racional de fármacos más sofisticadas, entre los que sobresalen las nuevas penicilinas. En sintonía con esto, el programa ahondará en cómo puede emplearse la Inteligencia Artificial para combatir la resistencia de las bacterias a los antibióticos.  

En cuanto a la metodología, este programa universitario cuenta con un formato 100% online, de fácil acceso desde cualquier dispositivo con conexión a internet y sin horarios predeterminados. En este sentido, TECH emplea su disruptivo método de enseñanza del Relearning, para que los enfermeros profundicen en los contenidos sin recurrir a técnicas que implican un esfuerzo extra, como la memorización.  Lo único que requerirán los profesionales es contar con un dispositivo electrónico con acceso a internet (como un móvil, tablet u ordenador) para acceder a los materiales didácticos más completos del mercado y disfrutar de una experiencia de primer nivel.

Tendrás todo el apoyo de la mayor institución académica online del mundo, TECH con la última tecnología educativa a tu alcance" 

Esta Experto universitario en Estrategias Avanzadas frente a Bacterias Multirresistentes para Enfermería contiene el programa científico más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son: 

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos 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

Profundizarás en cómo las Vacunas Antibacterianas previenen una amplia variedad de enfermedades causadas por bacterias patógenas específicas”

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 ahondar en la aplicación de la Inteligencia Artificial en Microbiología? Lógralo con este completísimo programa” 

El método Relearning de TECH te permitirá aprender con menos esfuerzo y más rendimiento, implicándote más en tu especialización profesional”   

Mediante esta Experto universitario, el personal de Enfermería dispondrá de un conocimiento integral sobre los mecanismos por los cuales las bacterias desarrollan resistencias a los antibióticos. El plan de estudios abordará las estrategias emergentes para hacer frente a las Bacterias Multirresistentes, entre las que se incluyen la Sensibilización Colateral Temporal, Bacteriófagos o Fagoterapia. De este modo, los profesionales implementarán medidas proactivas en entornos clínicos para reducir la transmisión de bacterias resistentes. Asimismo, el temario profundizará en las Nuevas Moléculas Antimicrobianas, lo que permitirá a los enfermeros reducir considerablemente la incidencia de las infecciones nosocomiales.

Incorporarás a tu práctica clínica las estrategias más avanzadas para el control de infecciones y prevendrás la propagación de Bacterias Multirresistentes” 

Módulo 1. Estrategias Emergentes frente a Bacterias Multirresistentes

1.1. Edición genética CRISPR-Cas9

1.1.1. Mecanismo molecular de acción
1.1.2. Aplicaciones

1.1.2.1. CRISPR-Cas9 como herramienta terapéutica
1.1.2.2. Ingeniería de bacterias probióticas
1.1.2.3. Detección rápida de resistencias
1.1.2.4. Eliminación de plásmidos de resistencia
1.1.2.5. Desarrollo de nuevos antibióticos
1.1.2.6. Seguridad y estabilidad

1.1.3. Limitaciones y desafíos

1.2. Sensibilización colateral temporal (SCT)

1.2.1. Mecanismo molecular
1.2.2. Ventajas y aplicaciones de la SCT
1.2.3. Limitaciones y desafíos

1.3. Silenciamiento genético

1.3.1. Mecanismo molecular
1.3.2. ARN de interferencia
1.3.3. Oligonucleótidos antisentido
1.3.4. Ventajas y aplicaciones del silenciamiento genético
1.3.5. Limitaciones

1.4. Secuenciación de alto rendimiento

1.4.1. Etapas de la secuenciación de alto rendimiento
1.4.2. Herramientas bioinformáticas para la lucha contra las bacterias multirresistentes
1.4.3. Desafíos

1.5. Nanopartículas

1.5.1. Mecanismos de acción frente a bacterias
1.5.2. Aplicaciones clínicas
1.5.3. Limitaciones y desafíos

1.6. Ingeniería de bacterias probióticas

1.6.1. Producción de moléculas antimicrobianas
1.6.2. Antagonismo bacteriano
1.6.3. Modulación del sistema inmunitario
1.6.4. Aplicaciones clínicas

1.6.4.1. Prevención de infecciones nosocomiales
1.6.4.2. Reducción de la incidencia de infecciones respiratorias
1.6.4.3. Terapia adjunta en el tratamiento de infecciones urinarias
1.6.4.4. Prevención de infecciones cutáneas resistentes

1.6.5. Limitaciones y desafíos

1.7. Vacunas antibacterianas

1.7.1. Tipos de vacunas contra enfermedades causadas por bacterias
1.7.2. Vacunas en desarrollo frente a las principales bacterias multirresistentes
1.7.3. Desafíos y consideraciones

1.8. Bacteriófagos

1.8.1. Mecanismo de acción
1.8.2. Ciclo lítico de los bacteriófagos
1.8.3. Ciclo lisogénico de los bacteriófagos

1.9. Fagoterapia

1.9.1. Aislamiento y transporte de bacteriófagos
1.9.2. Purificación y manejo de bacteriófagos en el laboratorio
1.9.3. Caracterización fenotípica y genética de bacteriófagos
1.9.4. Ensayos preclínicos y clínicos
1.9.5. Uso compasivo de fagos y casos de éxito

1.10. Terapia combinada de antibióticos

1.10.1. Mecanismos de acción
1.10.2. Eficacia y riesgos
1.10.3. Desafíos y limitaciones
1.10.4. Terapia combinada de antibióticos y fagos

Módulo 2. Nuevas Moléculas Antimicrobianas

2.1. Nuevas Moléculas Antimicrobianas

2.1.1. Necesidad de nuevas moléculas antimicrobianas
2.1.2. Impacto de nuevas moléculas en la resistencia antimicrobiana
2.1.3. Desafíos y oportunidades en el desarrollo de nuevas moléculas antimicrobianas

2.2. Métodos de descubrimiento de nuevas moléculas antimicrobianas

2.2.1. Enfoques tradicionales de descubrimiento
2.2.2. Avances en la tecnología de cribado
2.2.3. Estrategias de diseño racional de fármacos
2.2.4. Biotecnología y genómica funcional
2.2.5. Otros enfoques innovadores

2.3. Nuevas Penicilinas: Nuevos fármacos, su Papel futuro en la terapéutica antiinfecciosa

2.3.1. Clasificación
2.3.2. Mecanismo de acción
2.3.3. Espectro antimicrobiano
2.3.4. Usos terapéuticos
2.3.5. Efectos adversos
2.3.6. Presentación y dosis

2.4. Cefalosporinas

2.4.1. Clasificación
2.4.2. Mecanismo de acción
2.4.3. Espectro antimicrobiano
2.4.4. Usos terapéuticos
2.4.5. Efectos adversos
2.4.6. Presentación y dosis

2.5. Carbapenémicos y Monobactámicos

2.5.1. Clasificación
2.5.2. Mecanismo de acción
2.5.3. Espectro antimicrobiano
2.5.4. Usos terapéuticos
2.5.5. Efectos adversos
2.5.6. Presentación y dosis

2.6. Glicopéptidos y lipopéptidos cíclicos

2.6.1. Clasificación
2.6.2. Mecanismo de acción
2.6.3. Espectro antimicrobiano
2.6.4. Usos terapéuticos
2.6.5. Efectos adversos
2.6.6. Presentación y dosis

2.7. Macrólidos, Cetólidos y Tetraciclinas

2.7.1. Clasificación
2.7.2. Mecanismo de acción
2.7.3. Espectro antimicrobiano
2.7.4. Usos terapéuticos
2.7.5. Efectos adversos
2.7.6. Presentación y dosis

2.8. Aminoglucósidos y quinolonas

2.8.1. Clasificación
2.8.2. Mecanismo de acción
2.8.3. Espectro antimicrobiano
2.8.4. Usos terapéuticos
2.8.5. Efectos adversos
2.8.6. Presentación y dosis

2.9. Lincosamidas, Estreptograminas y Oxazolidinonas

2.9.1. Clasificación
2.9.2. Mecanismo de acción
2.9.3. Espectro antimicrobiano
2.9.4. Usos terapéuticos
2.9.5. Efectos adversos
2.9.6. Presentación y dosis

2.10. Rifamicinas y otras moléculas antimicrobianas novedosas

2.10.1. Rifamicinas: clasificación

2.10.1.1. Mecanismo de acción
2.10.1.2. Espectro antimicrobiano
2.10.1.3. Usos terapéuticos
2.10.1.4. Efectos adversos
2.10.1.5. Presentación y dosis

2.10.2. Antibióticos de origen natural
2.10.3. Agentes antimicrobianos sintéticos
2.10.4. Péptidos antimicrobianos
2.10.5. Nanopartículas antimicrobianas

Módulo 3. Inteligencia Artificial en Microbiología Clínicay Enfermedades Infecciosas

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

3.1.1. Expectativa actual de las IA en Microbiología Clínica
3.1.2. Áreas emergentes interrelacionadas con la IA
3.1.3. Transversalidad de la IA

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

3.2.1. La lógica y los modelos de IA
3.2.2. Tecnologías para la IA

3.2.2.1. Machine Learning
3.2.2.2. Deep Learning
3.2.2.3. La ciencia de datos y el Big Data

3.3. La Inteligencia Artificial (IA) en Microbiología

3.3.1. La IA en Microbiología: Historia y Evolución
3.3.2. Tecnologías IA susceptibles de ser usadas en Microbiología
3.3.3. Objetivos de investigación de la IA en Microbiología

3.3.3.1. Comprensión de la diversidad bacteriana
3.3.3.2. Exploración de la fisiología bacteriana
3.3.3.3. Investigación de la patogenicidad bacteriana
3.3.3.4. Vigilancia epidemiológica
3.3.3.5. Desarrollo de terapias antimicrobianas
3.3.3.6. Microbiología en la industria y la biotecnología

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

3.4.1. Técnicas de aprendizaje automático para la identificación de bacterias
3.4.2. Taxonomía de bacterias multirresistentes mediante IA
3.4.3. Implementación práctica de la IA en laboratorios clínicos y de investigación en Microbiología

3.5. Decodificación de proteínas bacterias

3.5.1. Algoritmos y modelos de IA para la predicción de estructuras proteicas
3.5.2. Aplicaciones en la identificación y comprensión de mecanismos de resistencia
3.5.3. Aplicación Práctica: AlphaFold y Rosetta

3.6. Decodificación del genoma de bacterias multirresistentes

3.6.1. Identificación de genes de resistencia
3.6.2. Análisis Big Data genómico: Secuenciación de genomas bacterianos asistida por IA
3.6.3. Aplicación Práctica: Identificación de genes de resistencia

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

3.7.1. Gestión de brotes infecciosos
3.7.2. Vigilancia epidemiológica
3.7.3. IA para tratamientos personalizados

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

3.8.1. Optimización del uso de antibióticos
3.8.2. Modelos predictivos de evolución de la resistencia antimicrobiana
3.8.3. Tratamiento dirigido basado en desarrollo de nuevos antibióticos mediante IA

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

3.9.1. Sinergias entre Microbiología e IA
3.9.2. Líneas de implantación de IA en Microbiología
3.9.3. Visión a largo plazo del impacto de la IA en la lucha contra las bacteriasmultirresistentes

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

3.10.1. Consideraciones legales
3.10.2. Consideraciones éticas y de responsabilidad
3.10.3. Barreras para la implementación de la IA

3.10.3.1. Barretas técnicas
3.10.3.2. Barreras sociales
3.10.3.3. Barreras económicas
3.10.3.4. Ciberseguridad

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