Curso Inteligencia Artificial Aplicada a la Salud
Información general
Resumen
Con este curso aprenderás a comprender, diseñar e implementar soluciones de inteligencia artificial en el sector salud, integrando criterios técnicos, éticos y clínicos para mejorar la toma de decisiones, optimizar procesos y fortalecer una atención sanitaria más eficiente, segura y basada en datos.
Contenido
- 1. Conceptos básicos de IA, Machine Learning (ML) y Deep Learning (DL).
- 2. Tipos de datos en salud (clínicos, administrativos, ómicos, imágenes, sensores).
- 3. Flujo de trabajo en ciencia de datos aplicados a salud.
- 4. Introducción a herramientas: Python, notebooks, librerías (Pandas, Scikit-learn).
- 5. Casos de uso actuales de IA en el sector salud.
- 1. Fuentes de datos clínicos: HCE, interoperabilidad (HL7, FHIR, SNOMED CT).
- 2. Preprocesamiento y limpieza de datos sanitarios.
- 3. Sesgos en datos clínicos y poblacionales.
- 4. Seguridad de datos, privacidad y protección (HIPAA, GDPR / equivalentes).
- 5. Construcción de datasets éticos y seguros.
- 1. Aprendizaje supervisado: regresión, clasificación, árboles, random forest, SVM.
- 2. Aprendizaje no supervisado: clustering, PCA, análisis de patrones.
- 3. Métricas específicas en salud: sensibilidad, especificidad, AUC, NPV, PPV.
- 4. Validación con datos clínicos: retrospectiva, prospectiva, real-world data.
- 5. Taller práctico: Construcción de modelos con datos sanitarios anonimizados
Características:
Programa dirigido a:
Hospitales y clínicas, aseguradoras y sistemas de salud, empresas HealthTech, farmacéuticas y centros de investigación clínica, así como firmas de ciencia de datos. Todas con interés en aplicar inteligencia artificial para análisis de datos, gestión de riesgos, optimización de recursos, investigación clínica y desarrollo de soluciones digitales en salud, incorporando IA responsable y talento especializado en datos clínicos.
Perfil del egresado:
El egresado será un profesional capaz de integrar conocimientos técnicos, clínicos, analíticos y éticos para diseñar, evaluar e implementar soluciones de inteligencia artificial que aporten valor real al sector salud. Podrá desempeñarse en equipos multidisciplinarios y contribuir a proyectos de innovación, investigación y transformación digital en organizaciones sanitarias y empresas tecnológicas.
