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

Una de las tendencias recientes en el ámbito sanitario es el uso de Big Data. Se trata de un procedimiento que está transformando la forma en la que se proporciona la atención médica, ya que sirve para la detección temprana de afecciones como tumores, trastornos neurológicos e incluso enfermedades cardiovasculares. Así pues, el personal médico utiliza dichos sistemas para predecir los pronósticos en función de aspectos tales como los datos genómicos y registros clínicos de los individuos afectados. También estos datos se emplean en Salud Pública para la detección de brotes epidemiológicos y el control de enfermedades infecciosas como el COVID-19. 

Ante esto, TECH proporcionará a los profesionales de la salud este completísimo estudio sobre las implicaciones del Big Data en el terreno sanitario. Un disruptivo plan de estudio que profundizará en el procesamiento de textos, ofreciendo los métodos más avanzados para la recuperación de datos relevantes. Asimismo, los materiales didácticos brindarán las claves que permitirán al facultativo evaluar la calidad en los análisis de informaciones. En sintonía con esto, la capacitación abordará diferentes fundamentos de la Minería de Datos y el Aprendizaje Automático. 

Por otro lado, lo único que necesitará el alumnado para completar este itinerario académico será un dispositivo electrónico con conexión a Internet. De esa forma, accederá a un material didáctico exclusivo y riguroso, sin regirse por horarios herméticos ni cronogramas evaluativos poco flexibles. Al mismo tiempo, el programa dispondrá de una metodología de enseñanza sin parangón: el Relearning. Con este innovador sistema, del cual TECH es pionera, será posible la asimilación global de los contenidos a través de la reiteración gradual de los conceptos clave. A todo ello se suma el análisis de casos de estudio que posibilitarán que el egresado adquiera conocimientos basados en experiencias reales y la última evidencia científica. 

Ahondarás en la recolección y el preprocesamiento de datos médicos para facilitar la interpretación de los resultados clínicos” 

Este Diplomado en Análisis de Big Data en el sector salud con Inteligencia Artificial contiene el programa científico 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 

¿Buscas realizar evaluaciones médicas de calidad, empleando técnicas de Big Data? Consíguelo a través de este programa de 6 semanas de duración”

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. 

Dominarás los métodos más avanzados para recuperar datos e informaciones valiosas sobre tus pacientes tras este Diplomado"

Gracias al sistema Relearning que utiliza TECH reducirás las largas horas de estudio y memorización”   

Este Diplomado proporcionará al alumnado una perspectiva exhaustiva sobre la aplicación de técnicas avanzadas de Big Data para el análisis de datos en el sector salud. El plan de estudios profundizará en sus conceptos esenciales para recopilar las informaciones de manera eficiente. Asimismo, el temario brindará los métodos más avanzados para la recuperación de materiales, partiendo de la Minería de datos y del aprendizaje automático. Por otra parte, los contenidos didácticos abordarán áreas emergentes junto a aspectos claves como las normativas. También el programa estudiará casos prácticos reales para acercar el desarrollo de la capacitación a la práctica clínica.

Dominarás las técnicas de Big Data más avanzadas en el sector sanitario, incluyendo los Algoritmos de Aprendizaje Automático, gracias a este innovador programa” 

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 con KNIME y Python

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 con KNIME y Python

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 con KNIME y Python

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 con KNIME y Python

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 con KNIME y Python

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 con herramientas tipo PowerBI y Python

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

Accede una experiencia educativa de primer nivel que elevará tus horizontes profesionales. ¡Matricúlate ya!”