El análisis de los datos es crucial para el futuro de la práctica médica. Especialízate en este apasionante campo y forma parte del cambio hacia la excelencia en la toma de decisiones clínicas, potenciando una medicina más personalizada”

Desde hace apenas algunas décadas, el almacenamiento, análisis y gestión de los datos se está convirtiendo en una tarea fundamental para muchísimas disciplinas. En el campo médico esto no es diferente, y el análisis de las llamadas Señales Biomédicas sin duda ha marcado un hito que posibilitó el comienzo de una nueva era en las técnicas de diagnóstico médico, fomentando la mayor inclusión de la tecnología en la sanidad. Desde entonces, cada vez más equipos electrónicos son capaces de revolucionar las técnicas empleadas en rutina clínica, mejorando el diagnóstico, el tratamiento y, en definitiva, el cuidado al paciente.

Así, las Señales Biomédicas, así como su adquisición, procesamiento y análisis, componen una de las ramas más importantes de la Ingeniería Biomédica, donde confluyen numerosas ramas del conocimiento: la Medicina, la Biología, la Física, la Electrónica o la Informática, además de muchas otras.

Por ello, esta Experto universitario abordará los principios físicos y matemáticos que rigen las Señales Biomédicas. Desarrollará en el alumno conocimiento específico sobre cómo se adquieren las distintas Señales que puede emitir el cuerpo, y para qué se utilizan a nivel clínico.  Gracias a esto, el estudiante aprenderá a interpretar estas señales e, incluso, a procesarlas, adquiriendo amplias destrezas en este ámbito de la Ingeniería Biomédica.
Siguiendo esta misma línea, y una vez que se han almacenado los datos, este programa proporcionará las últimas novedades en metodología y recursos didácticos para el uso de herramientas

bioinformáticas para el computo científico. Todo ello, con el fin de obtener, analizar, organizar e interpretar la información biológica para la Medicina, impulsando al estudiante a incorporar la Bioinformática a sus tareas de investigación y, potencialmente, a su vida profesional.

Y, por último, este programa abordará un área en completo auge: el almacenamiento, análisis y estudio de los datos. El tratamiento de Datos es esencial para el desarrollo de Sistemas de Telemedicina que puedan integrarse en el día a día de los hospitales, así como para desarrollar herramientas de Inteligencia Artificial que ayuden a la toma de decisiones clínicas. Construir Bases de Datos que protejan la privacidad del paciente y que contengan información fácilmente analizable es una de las piedras angulares de la Medicina Personalizada.  Por todo ello, esta titulación abordará el diseño de bases de datos atendiendo a criterios técnicos y a las necesidades del paciente, así como a las herramientas de construcción de las mismas. 

Gracias a este programa conocerás los más novedosos softwares y equipos que están revolucionando la práctica médica gracias a su capacidad para analizar y almacenar los datos clínicos” 

Esta Experto universitario en Gestión y Análisis de Datos Sanitarios en Ingeniería Biomédica contiene el programa 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 fijo o portátil con conexión a internet

El análisis y la gestión de las Señales Biomédicas necesita de profesionales altamente especializados y al día de las novedades de la profesión. Si quieres ser tú uno de ellos, entonces no lo dudes y empieza hoy esta Experto universitario” 

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.   

Profundiza en las Señales Biomédicas y en sus aplicaciones, y sitúate como un ingeniero altamente demandado por numerosos servicios sanitarios"

En tan solo 6 meses de estudio intensivo y online conseguirás saber todo lo necesario para procesar y computarizar los datos médicos de una forma eficiente y efectiva”

La experiencia docente de TECH en la creación de títulos universitarios de alta eficiencia y especialización, ha permitido estructurar los contenidos de este programa de una forma altamente eficiente a la hora de afianzar el aprendizaje. Así, el alumno contará con 3 módulos teóricos con un enfoque eminentemente práctico en los que podrá aprender la manera más efectiva de analizar, gestionar y almacenar los datos biomédicos. Todo ello, además, a través de novedosas herramientas de aprendizaje como videos de casos reales, resúmenes interactivos y guías de acción que potenciarán y enriquecerán el proceso de estudio. 

Esta Experto universitario se configura como la opción más completa y especializada del panorama docente actual, y cuenta con el temario más efectivo para que ayudarte a llegar a lo más alto sea una tarea sencilla” 

Módulo 1. Señales Biomédicas

1.1. Señales Biomédicas

1.1.1. Origen de la Señal Biomédica
1.1.2. Las señales biomédicas

1.1.2.1. Amplitud
1.1.2.2. Periodo
1.1.2.3. Frecuencia
1.1.2.4. Longitud de onda
1.1.2.5. Fase

1.2. Clasificación y ejemplos de señales biomédicas

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

1.2.1.1. Electrocardiografía (ECG)
1.2.1.2. Electroencefalografía (EEG)
1.2.1.3. Magnetoencefalografía (MEG)

1.3. Tipos de señales biomédicas. Electroneurografía y electromiografía

1.3.1. Electroneurografía (ENG)
1.3.2. Electromiografía (EMG)
1.3.3. Potenciales relacionados con eventos (ERPs)
1.3.4. Otros tipos

1.4. Señales y sistemas

1.4.1. Señales y sistemas
1.4.2. Señales continuas y discretas: Analógicas vs. Digitales
1.4.3. Sistemas en el dominio del tiempo
1.4.4. Sistemas en el dominio de la frecuencia. Método espectral

1.5. Fundamentos de señales y sistemas

1.5.1. Muestreo: Nyquist
1.5.2. La transformada de Fourier. DFT
1.5.3. Procesos estocásticos

1.5.3.1. Señales deterministas vs. Aleatorias
1.5.3.2. Tipos de procesos estocásticos
1.5.3.3. Estacionariedad
1.5.3.4. Ergodicidad
1.5.3.5. Relaciones entre señales

1.5.4. Densidad espectral de potencia

1.6. Procesamiento de la señal biomédica

1.6.1. Procesamiento de la señal
1.6.2. Objetivos y etapas del procesado
1.6.3. Elementos clave de un sistema de procesado digital
1.6.4. Aplicaciones. Tendencias

1.7. Filtrado: eliminación de artefactos

1.7.1. Motivación. Tipos de filtrado
1.7.2. Filtrado en el dominio del tiempo
1.7.3. Filtrado en el dominio de la frecuencia
1.7.4. Aplicaciones y ejemplos

1.8. Análisis tiempo-frecuencia

1.8.1. Motivación
1.8.2. Plano tiempo-frecuencia
1.8.3. Transformada de Fourier de Tiempo Corto (STFT)
1.8.4. Transformada Wavelet
1.8.5. Aplicaciones y ejemplos

1.9. Detección de eventos

1.9.1. Caso de estudio I: ECG
1.9.2. Caso de estudio II: EEG
1.9.3. Evaluación de la detección

1.10. Software para el procesamiento de señales biomédicas

1.10.1. Aplicaciones, entornos y lenguajes de programación
1.10.2. Librerías y herramientas
1.10.3. Aplicación práctica: sistema básico de procesamiento de Señal Biomédica

Módulo 2. Bioinformática Médica

2.1. La Bioinformática Médica

2.1.1. Computación en la Biología Médica
2.1.2. Bioinformática Médica

2.1.2.1. Aplicaciones de la Bioinformática
2.1.2.2. Sistema informático, redes y bases de datos médicos
2.1.2.3. Aplicaciones de la Bioinformática médica en la salud humana

2.2. Equipos y software de cómputo requeridos en Bioinformática

2.2.1. Cómputo científico en Ciencias Biológicas
2.2.3. El ordenador
2.2.4. Hardware, software y sistemas operativos
2.2.5. Estaciones de trabajo y ordenadores personales
2.2.6. Plataformas de cómputo de alto rendimiento y entornos virtuales
2.2.7. Sistema operativo Linux

2.2.7.1. Instalación de Linux
2.2.7.2. Uso de la interfaz de líneas de comando de Linux

2.3. Análisis de datos usando lenguaje de programación R

2.3.1. Lenguaje estadístico de programación R
2.3.2. Instalación y usos de R
2.3.3. Métodos de análisis de datos con R
2.3.4. Aplicaciones de R en Bioinformática Médica

2.4. Análisis de datos usando lenguaje de programación Python

2.4.1. Lenguaje de programación multipropósito Python
2.4.2. Instalación y usos de Python
2.4.3. Métodos de análisis de datos con Python
2.4.4. Aplicaciones Python en Bioinformática médica

2.5. Métodos de análisis de secuencia genética humana

2.5.1. Genética humana
2.5.2. Técnicas y métodos de análisis de secuenciación de datos genómicos
2.5.3. Alineamientos de secuencia
2.5.4. Herramientas para la detección, comparación y modelado de genomas

2.6. Minería de datos en Bioinformática

2.6.1. Fases del descubrimiento de conocimiento en bases de datos, KDD
2.6.2. Técnicas de preprocesado
2.6.3. Descubrimiento de conocimiento en bases de datos biomédicas
2.6.4. Análisis de datos de genómica humana

2.7. Técnicas de Inteligencia artificial y Big Data en Bioinformática Médica

2.7.1. Aprendizaje automático o Machine Learning para Bioinformática Médica

2.7.1.1. Aprendizaje supervisado: Regresión y clasificación
2.7.1.2. Aprendizaje no supervisado: Clustering y reglas de asociación

2.7.2. Big Data
2.7.3. Plataformas computacionales y entornos de desarrollo

2.8. Aplicaciones de la Bioinformática para prevención, diagnóstico y terapias clínicas

2.8.1. Procedimientos de identificación de genes causantes de enfermedades
2.8.2. Procedimiento para analizar e interpretar el genoma para terapias médicas
2.8.3. Procedimientos para evaluar predisposiciones genéticas de pacientes para prevención y diagnóstico temprano

2.9. Metodología y flujo de trabajo bioinformático médico

2.9.1. Creación de flujos de trabajo para analizar los datos
2.9.2. Interfaces de programación de aplicaciones, API

2.9.2.1. Librerías de R y Python para análisis bioinformático
2.9.2.2. Bioconductor: instalación y usos

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

2.10. Factores asociados a las aplicaciones de Bioinformática sostenible y tendencias de futuro

2.10.1. Marco legal y regulatorio
2.10.2. Buenas prácticas en el desarrollo de proyectos de Bioinformática médica
2.10.3. Tendencias de futuro en aplicaciones en Bioinformática

Módulo 3. Bases de datos biomédicos y sanitarios

3.1. Bases de datos hospitalarias

3.1.1. Las bases de datos
3.1.2. La importancia de los datos
3.1.3. Los datos en los contextos clínicos

3.2. Modelado conceptual

3.2.1. Estructura de los datos
3.2.2. Modelo de datos sistemáticos
3.2.3. Estandarización de datos

3.3. Modelo de datos relacional

3.3.1. Ventajas y desventajas
3.3.2. Lenguajes formales

3.4. Diseño de bases de datos relacionales

3.4.1. Dependencia funcional
3.4.2. Formas relacionales
3.4.3. Normalización

3.5. Lenguaje SQL

3.5.1. Modelo relacional
3.5.2. Modelo objeto-relación
3.5.3. Modelo XML-objeto-relación

3.6. NoSQL

3.6.1. JSON
3.6.2. NoSQL
3.6.3. Amplificadores diferenciales
3.6.4. Integradores y diferenciadores

3.7. MongoDB

3.7.1. Arquitectura ODMS
3.7.2. NodeJS
3.7.3. Mongoose
3.7.4. Agregación

3.8. Análisis de datos

3.8.1. Análisis de datos
3.8.2. Análisis cualitativo
3.8.3. Análisis cuantitativo

3.9. Bases legales y normativa de regulación

3.9.1. Reglamento General de Protección de Datos
3.9.2. Consideraciones de ciberseguridad
3.9.3. Normativa aplicada a datos sanitarios

3.10. Integración de bases de datos en historias clínicas

3.10.1. Las historias clínicas
3.10.2. Sistema HIS
3.10.3. Los datos en el HIS

El mejor temario solo lo encuentras en la mejor universidad: matricúlate hoy en TECH y comienza a ver como tus sueños y metas comienzas a materializarse”