Fundamentos de IA y Ciencia de Datos en Medicina

Sesión 1: Introducción a la salud digital

• Evolución hacia hospitales inteligentes

• Medicina basada en valor

• Ecosistema healthtech

Sesión 2: Tipos de datos clínicos

• Estructurados, no estructurados y ómicos

• Interoperabilidad: HL7 y FHIR

Sesión 3: IA y machine learning en salud

• Modelos supervisados y no supervisados

• Predicción, diagnóstico, estratificación

Sesión 4: Ética, privacidad y regulación

• HIPAA, GDPR, normativa MINSA

Programación y Ciencia de Datos Clínicos con Python

Sesión 1: Python para profesionales de salud

• Google Colab, Jupyter

• Sintaxis, funciones, buenas prácticas

Sesión 2: Manejo y limpieza de datos clínicos

• Pandas, NumPy

• Eliminación de outliers y datos inconsistentes

Sesión 3: Visualización de datos

• Matplotlib, Seaborn

• Power BI para análisis interactivo

Sesión 4: Caso práctico

• Dataset real (diabetes, hipertensión)

Inteligencia Artificial Aplicada a la Práctica Clínica

Sesión 1: Fundamentos de machine learning

Sesión 2: Modelos supervisados aplicados a medicina

• Diagnóstico asistido

• Predicción de complicaciones

Sesión 3: Modelos no supervisados

• Clustering y perfiles de pacientes

Sesión 4: Evaluación de modelos clínicos

• Sensibilidad, especificidad, AUC

Sesión 5: Caso práctico predictivo

IA Generativa y Asistentes Médicos Inteligentes

Sesión 1: IA generativa en salud

Sesión 2: Chatbots clínicos y asistentes virtuales

Sesión 3: Automatización de documentos clínicos

Sesión 4: Construcción de un asistente médico

Sesión 5: Ética y regulación en IA generativa

Telemedicina y Hospitales Inteligentes

Evolución de la telemedicina

Plataformas clínicas (Zoom HC, Teladoc)

Hospitales 4.0 y transformación digital

Cloud computing en salud

Caso práctico: flujo de teleconsulta completo

Big Data en Salud Digital

Introducción al big data clínico

Fuentes de datos masivos

Procesamiento con Hadoop, Spark, PySpark

Gobierno y ética del dato

Ciberseguridad hospitalaria

Caso práctico con PySpark

Análisis de Imágenes Médicas y Genómica con IA

CNNs y visión computacional médica

Procesamiento DICOM y NIfTI

OpenCV, MONAI, 3D Slicer

Genómica clínica

Caso práctico: clasificación de imágenes médicas + análisis genómico

Innovación y Modelos de Negocio en Salud Digital

Tendencias healthtech y casos de éxito

Design Thinking, Lean Startup

Modelos de negocio en salud digital

Emprendimiento y financiamiento

Caso práctico tipo “demo day”