El Máster en Inteligencia Artificial Aplicada al Ámbito Biosanitario busca responder a las nuevas necesidades de la transformación digital en el sector de la salud. La aplicación de la inteligencia artificial (IA) y el análisis de grandes volúmenes de datos están revolucionando la medicina, la investigación biomédica y la gestión hospitalaria. ¿Quieres formarte en el ámbito? Entonces, estás en el lugar adecuado.
Índice de contenidos
¿Qué se estudia en el Máster en Inteligencia Artificial Aplicada al Ámbito Biosanitario?
El máster abarca un contenido formativo estructurado en 5 grandes módulos:
Programación, datos y modelos de inteligencia artificial
El estudiante se introduce en los fundamentos de la IA, comprendiendo las diferencias entre los sistemas convencionales y los inteligentes. Se profundiza en los tipos, áreas y aplicaciones de la IA, así como en la gestión de datos que sustentan su funcionamiento. El temario incluye el aprendizaje del lenguaje Python, junto con el uso de entornos de desarrollo como Anaconda y Jupyter Notebooks.
También, el alumno aprende a limpiar, enriquecer y estandarizar datos, así como a interpretar distribuciones. Esta base resulta esencial para poder trabajar con datos complejos, como imágenes médicas, registros electrónicos de pacientes o series temporales de laboratorio.
Sistemas de aprendizaje automático
Esta unidad se centra en el machine learning, el núcleo de la inteligencia artificial moderna. Se estudian los conceptos del aprendizaje supervisado, las funciones de pérdida, las métricas de rendimiento y la gestión del ciclo de vida de un sistemas de aprendizaje automático. El estudiante aprende a implementar los métodos de clasificación más utilizados y las técnicas de regresión. Se aborda el desarrollo de redes neuronales mediante plataformas como TensorFlow, aplicadas a la visión por computador y al procesamiento del lenguaje natural.
Sistemas de Big Data
El alumno estudia cómo funcionan los sistemas de computación distribuida y paralela, la tolerancia a fallos y la arquitectura de datos masivos. Se analizan herramientas como Hive, Pig, Flume, entre otras, que facilitan el almacenamiento, procesamiento y análisis de datos a gran escala.
Fundamentos de probabilidad
Se estudia el método científico, el diseño de experimentos y la aplicación de técnicas estadísticas para el análisis de datos médicos. El estudiante trabaja con el lenguaje R, aplicando la estadística descriptiva a conjuntos de datos epidemiológicos y utilizando gráficos exploratorios para visualizar tendencias. Se analizan parámetros de tendencia central, dispersión y asimetría, así como las distribuciones binomial y normal, fundamentales para la investigación en biomedicina.
Tecnologías usadas en el ámbito hospitalario
Se identifican los componentes organizativos del ecosistema de salud, los modelos de provisión de servicios y la gestión de recursos hospitalarios. Se analizan las tecnologías digitales más utilizadas en los hospitales, como los sistemas maestros y los estándares de interoperabilidad. El estudiante adquiere una visión completa de cómo la información médica se gestiona y comunica de forma estandarizada a través de sistemas interconectados.
Razones para estudiar el Máster en Inteligencia Artificial Aplicada al Ámbito Biosanitario
Existen muchos motivos para elegir este programa académico, pero te hemos reunido los principales:
- Interdisciplinariedad y actualización tecnológica. Combina informática, estadística, salud y gestión sanitaria en un solo programa, preparando al alumno para afrontar los retos reales del sector biosanitario.
- Alta demanda profesional. El sector de la salud demanda cada vez más perfiles con conocimientos en IA y análisis de datos para mejorar diagnósticos, tratamientos y eficiencia operativa.
- Certificado de calidad. El diploma obtenido cuenta con el sello de Notario Europeo, garantizando su autenticidad nacional e internacionalmente.
- Modalidad online y flexible. Ideal para profesionales que necesitan compatibilizar su vida laboral con la formación.
- Acompañamiento personalizado. El programa incluye tutorías personalizadas, webinars audiovisuales y un curso inicial de orientación que facilita la adaptación del método de estudio.
Salidas profesionales
Los expertos que se desenvuelven en este ámbito profesional suelen hacerlo en los siguientes puestos:
- Analista de datos en salud.
- Especialista en inteligencia artificial médica.
- Gestor de sistemas de información hospitalaria.
- Consultor en transformación digital biosanitaria.
- Investigador en bioinformática o biomedicina computacional.
- Desarrollador de software sanitario.
