Módulo 1. Fundamentos de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático

01 Fundamentos de la inteligencia artificial
02 Ética y gobernanza
03 Habilitadores, tecnologías y aplicaciones de la IA
04 Datos e IA
05 IA en las organizaciones
06 Futuras direcciones y carreras en el sector de la inteligencia artificial

Módulo 2. Sistemas inteligentes en atención sanitaria e identificación de enfermedades mediante ciencia de datos

01 Fundamentos de la informática sanitaria
02 Fundamentos de las ciencias de datos médicos
03 Fundamentos y tecnicismos del Big Data y la analítica
04 Fundamentos de la informática sanitaria y la ciencia de datos sanitarios
05 Introducción a la predicción de enfermedades
06 Gestión de registros médicos para el manejo de enfermedades
07 Modelos de predicción para la atención sanitaria
08 Aplicación del procesamiento de imágenes en la detección de enfermedades de las plantas
09 Preprocesamiento de registros sanitarios estandarizados, dispersos y en evolución habitual
10 Un sistema de toma de decisiones para datos clínicos

Módulo 3. Fomento del análisis de macrodatos para la prestación de servicios sanitarios

01 Una visión de estructuración en la gestión de datos de atención sanitaria
02 Innovación tecnológica abierta para servicios de salud
03 Interacción con datos sanitarios alojados en la nube
04 Un marco para seleccionar herramientas de análisis de Big Data en el ámbito sanitario
05 Los enfoques interpretativos y analíticos para el análisis de macrodatos en el ámbito sanitario
06 Un enfoque multinivel para el análisis de macrodatos sanitarios
07 Transformación del Big Data para la prestación de servicios de salud
08 La integración de las redes sociales con el Big Data para los servicios de salud
09 Visión de los macrodatos sanitarios desde la perspectiva de la teoría del actor-red
10 La implementación de análisis de Big Data para servicios de salud
11 La evaluación de herramientas de análisis de Big Data para servicios de salud

Módulo 1. Inteligencia artificial para el diagnóstico y pronóstico de enfermedades en la atención sanitaria inteligente

01 Introducción a la inteligencia artificial (IA) para el diagnóstico y pronóstico de enfermedades en la atención sanitaria inteligente
02 Aprendizaje automático para la evaluación de enfermedades
03 Medicina de precisión y atención sanitaria del futuro
04 Predicción de la respuesta a medicamentos basada en IA para la medicina personalizada del cáncer
05 Reconocimiento y clasificación de enfermedades de la piel mediante aprendizaje automático y aprendizaje profundo en Python
06 Enfoques de aprendizaje profundo basados en el diagnóstico de COVID-19 para el conjunto de datos COVIDx
07 Clasificación automática de pacientes con cáncer de mama invasivo para la decisión del plan terapéutico
08 Función pronóstica de CALD1 en el cáncer cerebral
09 Inteligencia artificial para el diagnóstico de la enfermedad de Parkinson: una revisión
10 Detección del cáncer de mama
11 Revisión de métodos de detección de artefactos para análisis y diagnóstico automatizados en patología digital
12 Detección y gestión de la diabetes mellitus mediante aprendizaje automático
13 Atención sanitaria inteligente basada en IoT y aprendizaje profundo con un sistema de seguridad integrado para detectar diversas lesiones cutáneas
14 Detección de mascarillas en tiempo real mediante aprendizaje por transferencia basado en redes neuronales convolucionales profundas
15 Desafíos de seguridad en redes de área corporal inalámbricas para atención médica inteligente
16 Enfoque de protección de la privacidad y seguridad basado en aprendizaje automático para manejar datos fisiológicos
17 Desafíos futuros en inteligencia artificial para la atención médica inteligente

Módulo 2. Análisis de Big Data e Inteligencia Artificial en Informática Biomédica y de Salud

01 Introducción a las técnicas de análisis de Big Data en el ámbito sanitario
02 Identificación de determinantes de mortalidad infantil y en la niñez mediante aprendizaje automático
03 Modelos de CNN preentrenados para predecir el Alzheimer temprano mediante resonancia magnética posprocesada
04 Algoritmos de segmentación robustos para vasos sanguíneos de la retina, disco óptico y copa óptica de imágenes retinianas en imágenes médicas
05 Análisis de sistemas de salud mediante enfoques computacionales
06 Sistemas expertos en salud mental y conductual: aplicaciones de la IA en la toma de decisiones y la consultoría
07 Un modelo epidémico basado en matemáticas para prevenir y controlar el brote del coronavirus 2019 (COVID-19)
08 Un mecanismo de autorización de acceso a registros sanitarios electrónicos de blockchain para proteger información frágil
09 Aplicación de modelos de gráficos epidémicos al brote de COVID-19
10 Big Data y minería de datos en la salud electrónica: problemas legales y desafíos
11 Aplicaciones científicas y clínicas básicas
12 La marca sanitaria a través de la calidad del servicio

Módulo 3. Análisis de macrodatos de atención sanitaria

01 Integración de la lógica neutrosófica para un tratamiento más rápido y eficaz de los pacientes con cancer
02 Comparación de las técnicas de optimización de enjambre de partículas con algoritmo genético para la marca de agua en imágenes médicas
03 Un estudio analítico de la IA en la superación de las enfermedades mentales
04 Análisis y predicción de casos de COVID-19 mediante modelos de regression
05 Visión artificial para diagnóstico médico y cirugía
06 Detección de COVID-19 en un sistema basado en la nube de IoMT mediante algoritmos de aprendizaje automático de conjunto
07 Predicción de grandes cantidades de datos médicos mediante análisis de datos y aprendizaje profundo
08 Impacto de las aplicaciones de aprendizaje profundo en imágenes médicas hiperespectrales
09 Mecanismos de predicción de enfermedades en big data a gran escala con modelos de aprendizaje profundo explicables para problemas de clasificación de múltiples etiquetas en el ámbito de la atención médica
10 Aplicación de técnicas de análisis de big data a los sistemas sanitarios
11 La seguridad y privacidad de los macrodatos en el ámbito sanitario
12 Cifrado de atención médica mediante inteligencia aumentada
13 Diseño de sistemas de seguridad para macrodatos médicos: marco de seguridad en capas para proteger macrodatos medicos
14 Análisis de big data en la implementación eficaz de la gestión sanitaria

Módulo 1. Inteligencia artificial, Big Data, blockchain y 5G para la transformación digital de la industria de la salud

01 Impacto de la salud digital en los principales actores del sector sanitario
02 Tecnologías emergentes para el cuidado domiciliario de personas mayores, frágiles y adultos vulnerables
03 Sobre el uso de medidas informadas por los pacientes en la medicina digital para aumentar la resiliencia de la atención sanitaria
04 Transformación digital de la industria de cuidados críticos de la salud: telefarmacia en unidades de cuidados intensivos: avance de la base de conocimientos
05 Transformación digital de la atención sanitaria mediante la adopción de inteligencia artificial
06 Telefarmacia: una solución moderna para ampliar el acceso a los servicios de farmacia
07 Los algoritmos de inteligencia artificial adecuados contribuirán en última instancia a la equidad en salud
08 El potencial de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en la oncología de precision
09 El uso de la inteligencia artificial en la mejora de la calidad de las decisiones en las instituciones de salud
10 Una crítica de la tecnología blockchain en el sector de la salud
11 Una visión general de las implicaciones y desafíos de la cadena de bloques para el sistema de atención de la salud
12 El impacto del uso del Internet de las Cosas en el desarrollo del sistema de información contable en el sector salud
13 Comprender cómo el conocimiento de los macrodatos afecta el desempeño de las instituciones de atención de salud en Omán
14 Nuevas aplicaciones del aprendizaje profundo en la formación quirúrgica
15 Herramientas digitales y soluciones innovadoras para la atención sanitaria: juegos serios y gamificación en la formación quirúrgica y la atención al paciente
16 Intercambio de registros médicos electrónicos centrados en el paciente que preservan la privacidad mediante blockchain
17 Gemelos digitales en la atención sanitaria y la biomedicine
18 Big data e inteligencia artificial para la preparación ante pandemias
19 Construyendo el camino hacia la digitalización de la atención sanitaria a través de una posible representación de la evolución de la telesalud
20 El dilema ético del uso de la robótica en psicoterapia

Módulo 2. La IA en la toma de decisiones clínicas: cuestiones éticas

01 Introducción a los sistemas de apoyo a la toma de decisiones clínicas basados en inteligencia artificial: consideraciones éticas
02 El médico y los sistemas de apoyo a la toma de decisiones clínicas basados en IA
03 El paciente y los sistemas de apoyo a la toma de decisiones clínicas basados en IA
04 El desarrollador y los sistemas de apoyo a la toma de decisiones clínicas basados en IA
05 El sistema ejecutivo de salud y los sistemas de apoyo a la toma de decisiones clínicas basados en inteligencia artificial
06 Incorporación de la ética en el ciclo de vida del sistema de apoyo a la toma de decisiones clínicas con inteligencia artificial

Módulo 3. Liderazgo positivo

01 La inteligencia emocional del líder. Un reto colosal para un mundo en crisis
02 El líder en época de innovación y de profundos cambios
03 Liderar con sentido es liderar con valores. Misión, visión y operativa
04 Liderar personas es esencial conocer biología y conducta del individuo y del grupo
05 Creando y ejecutando estrategia para obtener mejores resultados de negocio con la gestión del conocimiento en la innovación
06 Comunicación pública y desarrollo de presentaciones eficaces
07 Liderar el impacto mediático. Comunicación con medios de prensa

Denominación de la asignatura: Trabajo Fin de Máster
Créditos ECTS: 10
Carácter de la asignatura: Obligatoria
Materia a la que pertenece: Trabajo Fin de Máster