Curso de Máster en Inteligencia Artificial Aplicada al Ámbito Biosanitario

Descripción

La inteligencia artificial (IA) y el análisis de datos masivos (Big Data) ya no son conceptos del futuro, sino herramientas del presente en hospitales, laboratorios y centros de investigación de todo el mundo. Gracias a ellas, hoy es posible diagnosticar enfermedades con mayor precisión, personalizar tratamientos y optimizar recursos sanitarios. Aprende cómo conectar tecnología con salud a través del Máster en Inteligencia Artificial Aplicada al Ámbito Biosanitario.

¿Por qué debes estudiar el Máster en Inteligencia Artificial Aplicada al Ámbito Biosanitario?

La demanda de perfiles con conocimientos en inteligencia artificial aplicada al sector de la salud está en auge. La digitalización del sistema sanitario, el crecimiento de los datos biomédicos y el desarrollo de soluciones basadas en IA han generado un nuevo nicho profesional con excelentes perspectivas laborales. Estudiar este máster te permitirá:

• Comprender los fundamentos y aplicaciones de la IA en el entorno sanitario, desde el diagnóstico asistido hasta la gestión hospitalaria.
• Dominar las herramientas de programación y análisis de datos, especialmente en Python y R, dos lenguajes esenciales en la ciencia de datos y la biomedicina.
• Aprender a trabajar con grandes volúmenes de datos (Big Data) y aplicar técnicas avanzadas de aprendizaje automático (Machine Learning).
• Entender los aspectos éticos, legales y de protección de datos asociados al tratamiento de información médica sensible.
• Actualizar tu perfil profesional, adquiriendo una visión interdisciplinar que una la tecnología con la biología, la medicina y la salud pública.

Materias y asignaturas del Máster en Inteligencia Artificial Aplicada al Ámbito Biosanitario

El máster se estructura en cinco unidades didácticas principales, cada una de ellas diseñada para construir una visión sólida de la IA en el ámbito biosanitario:

Programación, datos y modelos de inteligencia artificial

Se abordan los fundamentos de la inteligencia artificial, sus áreas de aplicación y las diferencias respecto al desarrollo de software tradicional. Se introduce el lenguaje Python como herramienta clave para el manejo de datos, junto con entornos como Anaconda y Jupyter Notebooks. Aprenderás sobre procesamiento y limpieza de datos, estandarización, normalización, codificación y enriquecimiento de la información.

Sistemas de aprendizaje automático

Esta unidad te introduce en el fascinante mundo del Machine Learning, entendiendo las bases del aprendizaje supervisado, la función de pérdida, las métricas y el análisis de errores. Explorarás los principales métodos de clasificación y regresión y las redes neuronales con TensorFlow, aplicadas tanto a visión por computador como a procesamiento del lenguaje natural.

Sistemas de Big Data

El tercer bloque permite comprender los sistemas de computación distribuida, el almacenamiento tolerante a fallos y las soluciones empresariales que aprovechan el análisis de grandes volúmenes de información. Conocerás herramientas como Hive, Pig o Flume, y aprenderás a desarrollar soluciones completas basadas en datos.

Fundamentos de probabilidad y estadística con R

El lenguaje R es esencial en el análisis de datos biomédicos. En esta unidad se abordan los fundamentos estadísticos aplicados a la salud, desde la descripción de datos poblacionales hasta el uso de distribuciones de probabilidad (binomial y normal). Además, se introduce la aplicación de la probabilidad en situaciones biosanitarias reales y se analizan aspectos cruciales de la protección y anonimización de datos médicos.

Tecnologías utilizadas en el ámbito hospitalario y el sistema de salud

El último módulo conecta la tecnología con la gestión sanitaria. Se estudia la organización del sistema de salud, la cadena de valor del ecosistema biosanitario y la publicación de recursos. Se profundiza en sistemas maestros, así como en los estándares de interoperabilidad. También se abordan conceptos de bioinformática, documentación clínica y estrategias de salud pública y epidemiología.

Salidas profesionales

Los expertos que cuentan con una especialización en esta área suelen realizar sus funciones en puestos y ámbitos tales como:

• Analista de datos biomédicos (BioData Analyst).
• Especialista en inteligencia artificial aplicada a la salud.
• Consultor en sistemas de Big Data y analítica hospitalaria.
• Investigador en bioinformática o biomedicina computacional.
• Gestor de innovación en entornos sanitarios.
• Desarrollador de software para aplicaciones médicas basadas en IA.
• Profesional de salud digital y telemedicina.

Requisitos de acceso de la formación

El Máster en Inteligencia Artificial Aplicada al Ámbito Biosanitario está dirigido a un público amplio y multidisciplinar:

• Profesionales del ámbito sanitario o científico que deseen incorporar herramientas tecnológicas a su trabajo diario.
• Ingenieros, informáticos o matemáticos interesados en aplicar sus conocimientos al sector salud.
• Directivos, emprendedores o investigadores que busquen liderar proyectos de innovación tecnológica en el ámbito biosanitario.

No se requiere experiencia previa en inteligencia artificial, puesto que el temario es lo suficientemente amplio como para ofrecer una base sólida en el sector.