Explorarás tendencias significativas en la respuesta a diversos tratamientos, así como la predicción de resultados clínicos, gracias a este programa 100% online”  

Uno de los retos a los que se enfrentan a diario los profesionales médicos consiste en el estudio de grandes volúmenes de datos tales como historiales médicos, casos clínicos, resultados de pruebas, etc. No obstante, estas informaciones son imprescindibles para la correcta planificación e implementación de los tratamientos terapéuticos. Ante esta situación, el Aprendizaje Automático se ha convertido en un pilar fundamental para superar este reto. Gracias a los Big Data, los especialistas pueden prevenir los accidentes o decidir cuál es la mejor terapia para un determinado paciente. Sin duda, estas técnicas analíticas mejoran significativamente la asistencia médica y contribuyen a incrementar la calidad de vida de la ciudadanía.

Por ello, TECH ha implementado una Especialización que se centrará en el análisis de Big Data y Aprendizaje Automático en la investigación Clínica. Así pues, el plan de estudios profundizará en las principales metodologías para la Minería de Datos y detección de anomalías en los registros biomédicos. En relación con esto, el temario abordará en el Deep Learning dada su importancia para Impulsar la medicina de precisión. A su vez, la capacitación analizará el procesamiento de lenguaje natural en la documentación científica y clínica. Para ello, el programa brindará a los expertos las herramientas más efectivas para la extracción de información relevante de textos médicos. Asimismo, ahondará en el uso de redes neuronales para el modelado de enfermedades y predicción de tratamientos.

Por otra parte, para afianzar tales contenidos, la metodología de este programa refuerza su carácter innovador. TECH ofrece un entorno educativo 100% online, adaptado a las necesidades de los profesionales que buscan avanzar en sus carreras. Igualmente, emplea la metodología Relearning, basada en la repetición de conceptos clave para fijar conocimientos y facilitar el aprendizaje. De esta manera, la combinación de flexibilidad y un enfoque pedagógico robusto, lo hace altamente accesible. 

Desarrollarás las estrategias más óptimas para aprovechar la Inteligencia Artificial y optimizar la investigación clínica gracias a TECH”

Esta Especialización en Análisis de Datos con 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 Análisis de Datos con 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

Profundizarás en los fármacos y la simulación de tratamientos como parte de la contribución de la Inteligencia Artificial a la investigación en salud”  

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 enfrentar con éxito los desafíos relacionados con la gestión de grandes volúmenes de datos? Especialízate en Big Data con este programa en solo 6 meses”

Enfrentarás los desafíos asociados con la gestión de grandes conjuntos de datos, la seguridad de la información y las aplicaciones prácticas de Big Data en el ámbito biomédico”

Esta Especialización constituirá para el alumnado una experiencia educativa de primer nivel, que elevará sus horizontes profesionales gracias al empleo de la IA en su praxis médica. La titulación se compone de 3 completos módulos, que profundizarán en los fundamentos del Aprendizaje Automático, la interpretación de datos biomédicos y el procesamiento de lenguaje natural. También, el temario abordará las complejidades éticas y regulatorias que rodean a esta disciplina con el objetivo de que los egresados mantengan un comportamiento deontológico. Por otra parte, la capacitación incluirá simulaciones de procesos biológicos, la generación de datos sintéticos y la validación de modelos.

Te equiparás con las competencias requeridas para liderar la transformación de la Investigación Clínica mediante el Aprendizaje Automático” 

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

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
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

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
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
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
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

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. Investigación Biomédica con IA

2.1. Diseño y ejecución de estudios observacionales con IA

2.1.1. Implementación de IA para la selección y segmentación de poblaciones en estudios
2.1.2. Uso de algoritmos para la monitorización en tiempo real de datos de estudios observacionales
2.1.3. Herramientas de IA para la identificación de patrones y correlaciones en estudios observacionales
2.1.4. Automatización del proceso de recopilación y análisis de datos en estudios observacionales

2.2. Validación y calibración de modelos en investigación clínica

2.2.1. Técnicas de IA para asegurar la precisión y fiabilidad de modelos clínicos
2.2.2. Uso de IA en la calibración de modelos predictivos en investigación clínica
2.2.3. Métodos de validación cruzada aplicados a modelos clínicos mediante IA
2.2.4. Herramientas de IA para la evaluación de la generalización de modelos clínicos

2.3. Métodos de integración de datos heterogéneos en investigación clínica

2.3.1. Técnicas de IA para combinar datos clínicos, genómicos y ambientales
2.3.2. Uso de algoritmos para manejar y analizar datos clínicos no estructurados
2.3.3. Herramientas de IA para la normalización y estandarización de datos clínicos
2.3.4. Sistemas de IA para la correlación de diferentes tipos de datos en investigación

2.4. Integración de datos biomédicos multidisciplinarios

2.4.1. Sistemas de IA para combinar datos de diferentes disciplinas biomédicas
2.4.2. Algoritmos para el análisis integrado de datos clínicos y de laboratorio
2.4.3. Herramientas de IA para la visualización de datos biomédicos complejos
2.4.4. Uso de IA en la creación de modelos holísticos de salud a partir de datos multidisciplinarios

2.5. Algoritmos de aprendizaje profundo en análisis de datos biomédicos

2.5.1. Implementación de redes neuronales en el análisis de datos genéticos y proteómicos
2.5.2. Uso de aprendizaje profundo para la identificación de patrones en datos biomédicos
2.5.3. Desarrollo de modelos predictivos en medicina de precisión con aprendizaje profundo
2.5.4. Aplicación de IA en el análisis avanzado de imágenes biomédicas

2.6. Optimización de procesos de investigación con automatización

2.6.1. Automatización de rutinas de laboratorio mediante sistemas de IA
2.6.2. Uso de IA para la gestión eficiente de recursos y tiempo en investigación
2.6.3. Herramientas de IA para la optimización de flujos de trabajo en investigación clínica
2.6.4. Sistemas automatizados para el seguimiento y reporte de avances en investigación

2.7. Simulación y modelado computacional en medicina con IA

2.7.1. Desarrollo de modelos computacionales para simular escenarios clínicos
2.7.2. Uso de IA para la simulación de interacciones moleculares y celulares
2.7.3. Herramientas de IA en la creación de modelos predictivos de enfermedades
2.7.4. Aplicación de IA en la simulación de efectos de fármacos y tratamientos

2.8. Uso de la realidad virtual y aumentada en estudios clínicos

2.8.1. Implementación de realidad virtual para la formación y simulación en medicina
2.8.2. Uso de realidad aumentada en procedimientos quirúrgicos y diagnósticos
2.8.3. Herramientas de realidad virtual para estudios de comportamiento y psicología
2.8.4. Aplicación de tecnologías inmersivas en la rehabilitación y terapia

2.9. Herramientas de minería de datos aplicadas a la investigación biomédica

2.9.1. Uso de técnicas de minería de datos para extraer conocimientos de bases de datos biomédicas
2.9.2. Implementación de algoritmos de IA para descubrir patrones en datos clínicos
2.9.3. Herramientas de IA para la identificación de tendencias en grandes conjuntos de datos
2.9.4. Aplicación de minería de datos en la generación de hipótesis de investigación 

2.10. Desarrollo y validación de biomarcadores con inteligencia artificial

2.10.1. Uso de IA para la identificación y caracterización de nuevos biomarcadores
2.10.2. Implementación de modelos de IA para la validación de biomarcadores en estudios clínicos
2.10.3. Herramientas de IA en la correlación de biomarcadores con resultados clínicos
2.10.4. Aplicación de IA en el análisis de biomarcadores para la medicina personalizada

Módulo 3. Análisis de Big Data y aprendizaje automático en Investigación Clínica

3.1. Big Data en Investigación Clínica: Conceptos y Herramientas

3.1.1. La explosión del dato en el ámbito de la Investigación Clínica
3.1.2. Concepto de Big Data y principales herramientas
3.1.3. Aplicaciones de Big Data en Investigación Clínica

3.2. Minería de datos en registros clínicos y biomédicos

3.2.1. Principales metodologías para la minería de datos
3.2.2. Integración de datos de registros clínicos y biomédicos
3.2.3. Detección de patrones y anomalías en los registros clínicos y biomédicos

3.3. Algoritmos de aprendizaje automático en investigación biomédica

3.3.1. Técnicas de clasificación en investigación biomédica
3.3.2. Técnicas de regresión en investigación biomédica
3.3.4. Técnicas no supervisadas en investigación biomédica

3.4. Técnicas de análisis predictivo en investigación clínica

3.4.1. Técnicas de clasificación en investigación clínica
3.4.2. Técnicas de regresión en investigación clínica
3.4.3. Deep Learning en investigación clínica

3.5. Modelos de IA en epidemiología y salud pública

3.5.1. Técnicas de clasificación para epidemiología y salud pública
3.5.2. Técnicas de regresión para epidemiología y salud pública
3.5.3. Técnicas no supervisadas para epidemiología y salud pública

3.6. Análisis de redes biológicas y patrones de enfermedad

3.6.1. Exploración de interacciones en redes biológicas para la identificación de patrones de enfermedad
3.6.2. Integración de datos omics en el análisis de redes para caracterizar complejidades biológicas
3.6.3. Aplicación de algoritmos de machine learning para el descubrimiento de patrones de enfermedad

3.7. Desarrollo de herramientas para pronóstico clínico

3.7.1. Creación de herramientas innovadoras para el pronóstico clínico basadas en datos multidimensionales
3.7.2. Integración de variables clínicas y moleculares en el desarrollo de herramientas de pronóstico
3.7.3. Evaluación de la efectividad de las herramientas de pronóstico en diversos contextos clínicos

3.8. Visualización avanzada y comunicación de datos complejos

3.8.1. Utilización de técnicas de visualización avanzada para representar datos biomédicos complejos
3.8.2. Desarrollo de estrategias de comunicación efectiva para presentar resultados de análisis complejos
3.8.3. Implementación de herramientas de interactividad en visualizaciones para mejorar la comprensión

3.9. Seguridad de datos y desafíos en la gestión de Big Data

3.9.1. Abordaje de desafíos en la seguridad de datos en el contexto de Big Data biomédico
3.9.2. Estrategias para la protección de la privacidad en la gestión de grandes conjuntos de datos biomédicos
3.9.3. Implementación de medidas de seguridad para mitigar riesgos en el manejo de datos sensibles

3.10. Aplicaciones prácticas y casos de estudio en Big Data biomédico

3.10.1. Exploración de casos de éxito en la implementación de Big Data biomédico en investigación clínica
3.10.2. Desarrollo de estrategias prácticas para la aplicación de Big Data en la toma de decisiones clínicas
3.10.3. Evaluación de impacto y lecciones aprendidas a través de casos de estudio en el ámbito biomédico

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