Smart Health Advanced
CURSO DE FORMACIÓN SUPERIOR
Conocimiento avanzado en Salud Digital Inteligente
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120 horas
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26 de abril - 24 de noviembre de 2022
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Martes y jueves: de 18:00 a 20:00
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Sesiones presenciales y on-line
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Plazas limitadas: 30 alumnos
CONTINÚA LA
ALIANZA ESTRATÉGICA
MERCK, IBM Y TECNUN, LA ESCUELA DE INGENIERÍA DE LA UNIVERSIDAD DE NAVARRA
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:
¿A quién 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.
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
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
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
Uso de tecnología de IBM en entorno cloud
Foros de
debate
Flexibilidad: materiales y sesiones grabados a disposición de los alumnos
Tutorías, Proyecto aplicado individual tutorizado
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.
Programa y contenidos
Carga docente equivalente a 5 ECTS
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El sector de salud y sus retos: Propuesta de valor de Salud Digital
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Ejemplos y experiencias
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El ciclo virtuoso del análisis: Big Data & Business Analytics
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Cultura del Dato: Tipos de Datos (incluyendo imagen y ómica), Datos Abiertos, Tipos de Análisis, Ciclo de Vida del Dato
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Gobierno del Dato: Organización, Calidad del Dato, Seguridad, Cumplimiento/Normativa, Gestión de la Transición a una Cultura del Dato, Gestión Agile de Proyectos Analíticos
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Visualización avanzada de Datos
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Introducción a Ciencia de Datos/Metodología de Desarrollo de Modelos Predictivos
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Modelización y Algoritmia de Machine Learning en Salud
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Algoritmos genéticos
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Decisiones basadas en optimización
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IoT & Edge Analytics en Salud
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Deep Learning: aplicación de visual recognition en Salud
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Reinforcement learning en Salud
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Introducción a Natural Language Processing (NLP)
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Modelos conversacionales con NLP para Salud
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Introducción a la computación cuántica. Aplicación en Salud
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Introducción a Blockchain- Aplicación en Salud
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La gestión de proyectos de Big Data / IA en Salud
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El reglamento Europeo de Dispositivos Médicos
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Ética en IA de Salud (sesgos, explicabilidad, confidencialidad)
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Cluster de Innovación - ejemplos
Entre otros posibles casos se tratarán:
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Definición de factores de morbilidad y predicción de futuros riesgo de salud asociados- COVID
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Diseño de trayectorias óptimas y personalización en la prestación de los servicios sanitarios
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Comparativa de resultados de tratamientos farmacológicos
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Modelos predictivos sobre la evolución de grupos poblacionales respecto al consumo de recursos
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Análisis de imagen radiológica para asistir en el cribado de cáncer de mama
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Análisis de imagen en Anatomía Patológica
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Análisis de reposicionamiento de productos farmacéuticos
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Procesamiento de textos clínicos con tecnologías NLP para desarrollar un codificador CIE 10 y SNOMED
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Detección de situaciones problemáticas relativas a la salud pública en base al análisis de redes sociales
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Búsqueda de factores que pueden producir sepsis en paciente
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Análisis de Literatura médica con NLP
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Análisis genómicos
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Aplicación de supercomputación
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
Comité científico
El programa ha sido diseñado por un comité de expertos integrado por
Angel Rubio
(Director académico)
Catedrático Experto en Inteligencia Artificial y aplicaciones en la Salud
Universidad de Navarra. Escuela de Ingeniería (TECNUN)
Profesorado
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.
Proceso de admisión, matrícula y certificación
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
INFORMACIÓN Y CONTACTO
Elisa Navarro Echarte
Professional Programs
Universidad de Navarra
31009 Pamplona, España