15 DE NOVIEMBRE
Dirigido a:
Médicos, enfermeros y profesionales de la salud interesados en digitalización clínica.
Ingenieros, bioinformáticos y científicos de datos aplicados a la salud.
Gestores hospitalarios y responsables de salud pública.
Profesionales de tecnología con interés en healthtech, IA y transformación digital.
Emprendedores e innovadores que busquen crear proyectos de salud digital.
Al finalizar el programa, el participante será capaz de:
Diseñar e implementar soluciones digitales en salud basadas en IA y ciencia de datos.
Optimizar la gestión clínica y hospitalaria mediante herramientas tecnológicas.
Analizar datos médicos complejos para apoyar la toma de decisiones.
Liderar proyectos de innovación en healthtech en instituciones públicas o privadas.
Contribuir al desarrollo de la medicina personalizada y la transformación digital del sector salud.
Conoce la evolución de la salud hacia lo digital, los fundamentos de la IA y su impacto en la atención médica moderna. Incluye ética, regulación y seguridad de datos, además del uso inicial de herramientas como Python y Power BI.
Aprende los principios de machine learning aplicados a la medicina, el manejo de datos clínicos y genómicos, la interoperabilidad de sistemas y las bases éticas y regulatorias del uso de datos médicos.
Desarrolla habilidades prácticas en Python para limpiar, analizar y visualizar datos médicos. Aplica la ciencia de datos en proyectos reales utilizando Pandas, NumPy y Power BI.
Implementa modelos predictivos y de clasificación para diagnóstico temprano y gestión hospitalaria. Aprende a evaluar la precisión y confiabilidad de modelos clínicos con Scikit-learn.
Explora el uso de IA generativa para crear chatbots y asistentes clínicos inteligentes. Aprende a automatizar reportes médicos y comprender los desafíos éticos y regulatorios de esta tecnología.
Diseña e implementa sistemas de teleconsulta y hospitales digitales. Conoce tecnologías cloud, dispositivos IoT, wearables y estrategias para la transformación digital en salud.
Comprende el manejo y análisis de grandes volúmenes de datos clínicos. Aprende sobre ciberseguridad, gobierno del dato y procesamiento con Hadoop y Spark aplicados al ámbito médico.
Aplica redes neuronales y técnicas de deep learning para el análisis automatizado de imágenes médicas y estudios genómicos. Introducción a la medicina de precisión y bioinformática.
Desarrolla competencias para diseñar proyectos y startups healthtech, aplicando metodologías Design Thinking, Lean Startup y Business Model Canvas.
Conoce la evolución de la salud hacia lo digital, los fundamentos de la IA y su impacto en la atención médica moderna. Incluye ética, regulación y seguridad de datos, además del uso inicial de herramientas como Python y Power BI.
Aprende los principios de machine learning aplicados a la medicina, el manejo de datos clínicos y genómicos, la interoperabilidad de sistemas y las bases éticas y regulatorias del uso de datos médicos.
Desarrolla habilidades prácticas en Python para limpiar, analizar y visualizar datos médicos. Aplica la ciencia de datos en proyectos reales utilizando Pandas, NumPy y Power BI.
Implementa modelos predictivos y de clasificación para diagnóstico temprano y gestión hospitalaria. Aprende a evaluar la precisión y confiabilidad de modelos clínicos con Scikit-learn.
Explora el uso de IA generativa para crear chatbots y asistentes clínicos inteligentes. Aprende a automatizar reportes médicos y comprender los desafíos éticos y regulatorios de esta tecnología.
Diseña e implementa sistemas de teleconsulta y hospitales digitales. Conoce tecnologías cloud, dispositivos IoT, wearables y estrategias para la transformación digital en salud.
Comprende el manejo y análisis de grandes volúmenes de datos clínicos. Aprende sobre ciberseguridad, gobierno del dato y procesamiento con Hadoop y Spark aplicados al ámbito médico.
Aplica redes neuronales y técnicas de deep learning para el análisis automatizado de imágenes médicas y estudios genómicos. Introducción a la medicina de precisión y bioinformática.
Desarrolla competencias para diseñar proyectos y startups healthtech, aplicando metodologías Design Thinking, Lean Startup y Business Model Canvas.
