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  • Horas 120 horas
  • Fechas 26 de abril - 24 de noviembre de 2022
  • Horario Martes y jueves: de 18:00 a 20:00
  • Sesiones presenciales y on-line Sesiones presenciales y on-line
  • Plazas Plazas limitadas: 30 alumnos

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alianza estrategics

CONTINÚA LA 
ALIANZA ESTRATÉGICA
MERCK, IBM Y TECNUN, LA ESCUELA DE INGENIERÍA DE LA UNIVERSIDAD DE NAVARRA

presen

Tecnun, la Escuela de Ingeniería de la Universidad de Navarra, y las compañías MERCK e IBM han firmado una alianza estratégica con el objetivo de compartir con los profesionales del sector de la salud, a través de diferentes acciones formativas, los retos y oportunidades de la Inteligencia Artificial (IA).

Con la colaboración de:

Con la colaboración de:

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merck

Merck
 

ibm

IBM
 

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¿A quién va dirigido? tit

¿A quién va dirigido?

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¿A quién va dirigido?


 

a quien va dirigido

Profesionales sanitarios y gestores en salud, con formación superior universitaria, que tengan experiencia en la implantación de tecnologías y herramientas en su área de especialidad y que desean adquirir conocimientos avanzados sobre la aplicación de la Inteligencia Artificial (IA) en su sector.

Metodología tit

METODOLOGÍA

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Sesiones presenciales y on-line


Sesiones de 2 horas compuestas por sesiones interactivas con los expertos, sesiones prácticas con empleo de tecnología y sesiones presentación y discusión de casos reales

Martes y jueves: de 18:00 a 20:00


El programa, compuesto por sesiones presenciales
y sesiones on-line, se imparte 2 días por semana (martes y jueves) de 18:00 a 20:00. Total: 4h/ semana

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20 semanas: 120 horas de dedicación


120 horas de dedicación en 20 semanas: 80 horas de sesiones lectivas on line (de las cuales hay 2 sesiones con opción a presencialidad y 12 horas se dedicarán al Proyecto Aplicado) y 40 horas de trabajo del alumno.

Ejercicios prácticos de aplicación de las herramientas sobre los conceptos presentados


Ejercicios prácticos de aplicación de las herramientas sobre los conceptos presentados

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Además...

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Uso de tecnología de IBM en entorno cloud

Uso de tecnología de IBM en entorno cloud

Foros de debate

Foros de
debate

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Flexibilidad: materiales y sesiones grabados a disposición de los alumnos

Flexibilidad: materiales y sesiones grabados a disposición de los alumnos

Tutorías, Proyecto aplicado individual tutorizado.

Tutorías, Proyecto aplicado individual tutorizado

bandera objetivos

objetivos

Objetivos

01

ENTENDER

Comprender las tecnologías, métodos, enfoques y herramientas empleadas en el desarrollo de soluciones analíticas de Big Data e Inteligencia Artificial.

02

VISIÓN REAL

Entender cómo las nuevas tecnologías de Big Data + Inteligencia Artificial, están revolucionando el sector de la salud, con ejemplos concretos de aplicación en casos reales.

03

PRACTICAR

Practicar los conceptos aprendidos con ejercicios prácticos utilizando soluciones de IBM, culminando con un Proyecto Aplicado que consiste en una solicitud de fondos públicos para un proyecto real que proponga una solución innovadora en salud con componentes de IA.

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Programa y contenidos

Programa y contenidos

Carga docente equivalente a 5 ECTS

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Módulo 1

Introducción y Estrategia - (2 sesiones)

  • El sector de salud y sus retos: Propuesta de valor de Salud Digital

  • Ejemplos y experiencias

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Módulo 2

La Cultura del Dato - (5 sesiones)

  • El ciclo virtuoso del análisis: Big Data & Business Analytics

  • Cultura del Dato: Tipos de Datos (incluyendo imagen y ómica), Datos Abiertos, Tipos de Análisis, Ciclo de Vida del Dato

  • Gobierno del Dato: Organización, Calidad del Dato, Seguridad, Cumplimiento/Normativa, Gestión de la Transición a una Cultura del Dato, Gestión Agile de Proyectos Analíticos

  • Visualización avanzada de Datos

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Módulo 3

Métodos, Tecnologías y Herramientas de Análisis - (19 sesiones)

  • Introducción a Ciencia de Datos/Metodología de Desarrollo de Modelos Predictivos

  • Modelización y Algoritmia de Machine Learning en Salud

  • Algoritmos genéticos

  • Decisiones basadas en optimización

  • IoT & Edge Analytics en Salud

  • Deep Learning: aplicación de visual recognition en Salud

  • Reinforcement learning en Salud

  • Introducción a Natural Language Processing (NLP)

  • Modelos conversacionales con NLP para Salud

  • Introducción a la computación cuántica. Aplicación en Salud

  • Introducción a Blockchain- Aplicación en Salud

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Módulo 4

Gestión de la Innovación - (5 sesiones)

  • La gestión de proyectos de Big Data / IA en Salud

  • El reglamento Europeo de Dispositivos Médicos

  • Ética en IA de Salud (sesgos, explicabilidad, confidencialidad)

  • Cluster de Innovación - ejemplos

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Módulo 5

Casos Reales en el Sector Salud -  (6 sesiones)

Entre otros posibles casos se tratarán:

  1. Definición de factores de morbilidad y predicción de futuros riesgo de salud asociados- COVID

  2. Diseño de trayectorias óptimas y personalización en la prestación de los servicios sanitarios

  3. Comparativa de resultados de tratamientos farmacológicos

  4. Modelos predictivos sobre la evolución de grupos poblacionales respecto al consumo de recursos

  5. Análisis de imagen radiológica para asistir en el cribado de cáncer de mama

  6. Análisis de imagen en Anatomía Patológica

  7. Análisis de reposicionamiento de productos farmacéuticos

  8. Procesamiento de textos clínicos con tecnologías NLP para desarrollar un codificador CIE 10 y SNOMED

  9. Detección de situaciones problemáticas relativas a la salud pública en base al análisis de redes sociales

  10. Búsqueda de factores que pueden producir sepsis en paciente

  11. Análisis de Literatura médica con NLP

  12. Análisis genómicos

  13. Aplicación de supercomputación

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Proyecto Aplicado

proyecto aplicado desplegable

Una de las actividades fundamentales para alcanzar los objetivos de aprendizaje propuestos es  desarrollar un proyecto aplicado de IA en el sector salud. El objetivo de este proyecto es definir una propuesta de solicitud de fondos públicos para un proyecto real que cada alumno escoja.

Este proyecto se realizará de manera individual. A lo largo del programa se establecerán las instrucciones, calendario e hitos. Se explicarán en detalle los contenidos necesarios para completar las solicitudes de financiación y así asegurar que los participantes adquieran la formación necesaria para realizarlo con éxito. Los contenidos cubiertos incluirán la Memoria Técnica y cómo traducirla a unas tareas específicas definiendo un equipo de investigación y un presupuesto real para llevarlo a cabo.

Para ayudar a los asistentes en su desarrollo, se han planificado unas sesiones de tutoría. Estas sesiones irán alineadas en el tiempo con el avance de las cuestiones de la solicitud, y por tanto, reunirán diferentes visiones: médica, digital, datos o aplicación de IA, entre otras

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Comité científico tit

Comité científico

El programa ha sido diseñado por un comité de expertos integrado por

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Angel Rubio (Director académico)

Angel Rubio

(Director académico)

Catedrático Experto en Inteligencia Artificial y aplicaciones en la Salud

Universidad de Navarra. Escuela de Ingeniería (TECNUN)

Linkedin

Isabel Sánchez Magro

Isabel Sánchez Magro

Isabel Sánchez Magro

(Directora Médico MERCK)

Presidenta AMIFE

Linkedin

Juan Carlos Sánchez Rosado

Juan Carlos Sánchez Rosado

Juan Carlos Sánchez Rosado

IBM Health Industry Leader (Spain, Portugal, Greece, Israel)

Linkedin

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Profesorado

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El equipo de profesores está formado por especialistas en IA, directivos de empresas, académicos y facultativos de reconocido prestigio profesional y comprobada trayectoria en la materia impartida, que transmiten no sólo los conocimientos teóricos, sino también su propia experiencia en la aplicación práctica aportando soluciones en el sector salud.

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proceso de iscripcion


RELLENAR EL FORMULARIO DE SOLICITUD

Proceso de admisión supervisado por un comité conjunto de la Universidad de Navarra, MERCK e IBM en el que se valorarán los criterios académicos y el impacto asistencial de los interesados en atender a la formación.

1


CONFIRMACIÓN
DE LA
ADMISIÓN

Los alumnos recibirán confirmación de la admisión a través de correo electrónico desde la Universidad de Navarra.



2

ACEPTACIÓN DE LA PLAZA Y FORMALIZACIÓN DE LA MATRÍCULA

El alumno aportará en el momento de la matrícula; fotografía, fotocopia del DNI/NIE y documento de firma de aceptación.



3




CERTIFICACIÓN

El participante obtiene una certificación emitida por la Universidad de Navarra equivalente a 5 ECTS asistiendo como mínimo al 80% de las sesiones y presentando el Proyecto Aplicado.

4

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Formulario

Solicitud de admisión y matrícula

Curso de Formación Superior: Smart Health Advanced/ Conocimiento avanzado en Salud Digital Inteligente

Aviso legal

Al pulsar en "Enviar" acepta que la Universidad de Navarra tratará sus datos con la finalidad de gestionar los procesos de admisión y matrícula en el curso, legitimada por el consentimiento del interesado. Asimismo, podrá enviarle información sobre cursos y actividades similares que se realicen con posterioridad, excepto en caso de que Vd. ejerza sus derecho en contra. Los datos se conservarán mientras el interesado no se dé de baja y durante los plazos legales necesarios para atender posibles reclamaciones. Los datos personales serán cedidos a las otras entidades pertenecientes a la Alianza Estratégica. Puede Vd. retirar su consentimiento cuando lo desee, o ejercer los derechos de acceso, rectificación, supresión y oposición, entre otros que se relacionan en  https://www.unav.edu/proteccion-de-datos. Para ello, diríjase por favor por correo electrónico a la dirección dpo@unav.es, indicando en el título del mensaje “Smart Digital Health Advanced” 

Al pulsar en "Enviar" acepta que la Universidad de Navarra tratará sus datos con la finalidad de gestionar los procesos de admisión y matrícula en el curso, legitimada por el consentimiento del interesado. Asimismo, podrá enviarle información sobre cursos y actividades similares que se realicen con posterioridad, excepto en caso de que Vd. ejerza sus derecho en contra. Los datos se conservarán mientras el interesado no se dé de baja y durante los plazos legales necesarios para atender posibles reclamaciones. Los datos personales serán cedidos a las otras entidades pertenecientes a la Alianza Estratégica. Puede Vd. retirar su consentimiento cuando lo desee, o ejercer los derechos de acceso, rectificación, supresión y oposición, entre otros que se relacionan en  https://www.unav.edu/proteccion-de-datos. Para ello, diríjase por favor por correo electrónico a la dirección dpo@unav.es, indicando en el título del mensaje “Smart Digital Health Advanced” 

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INFORMACIÓN Y CONTACTO

Elisa Navarro Echarte

Professional Programs
Universidad de Navarra

Elisa Navarro Echarte

 

31009 Pamplona, España