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. Aplicación de métodos de aprendizaje profundo en la atención sanitaria y la ciencia médica

01 Una revisión sobre la detección de enfermedades renales mediante técnicas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo
02 Sistema de diagnóstico asistido por ordenador basado en aprendizaje profundo
03 Estudio exhaustivo de la segmentación de leucocitos mediante métodos tradicionales y de aprendizaje profundo
04 Introducción y aplicación de SVM en la segmentación de tumores cerebrales
05 Análisis de detección de la infección por COVID-19 utilizando las ventajas de las imágenes de tomografía computarizada de los pulmones con modelos CNN de 3 capas y VGG-16 preentrenados
06 Métodos de aprendizaje profundo para la detección de la retinopatía diabética
07 Estudio para distinguir el Covid-19 de los casos normales mediante imágenes de rayos X de tórax con red neuronal convolucional
08 Clasificación del cáncer de mama mediante características extraídas de CNN
09 Fusión de imágenes multimodales con segmentación para la detección de tumores cerebrales mediante un algoritmo de aprendizaje profundo
10 Desarrollo de sistemas de diagnóstico de COVID-19 impulsados por aprendizaje profundo
11 Modelo generativo y su aplicación en la segmentación de tumores cerebrales
12 Similitud de secuencias genómicas de secuencias de nucleótidos del SARS-CoV2 mediante Biopython: clave para encontrar curas y vacunas
13 Sistema de transporte logístico autónomo para un sistema de atención sanitaria inteligente
14 Encuesta sobre el diagnóstico del cáncer a partir de diferentes pruebas y métodos de detección con aprendizaje automático y profundo
15 Un dispositivo portátil de rayos X digitales basado en aprendizaje profundo para pacientes con COVID-19
16 Adopción de aprendizaje automático y código abierto

Módulo 3. 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 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. Salud de precisión e inteligencia artificial

01 Introducción
02 ¿Qué es la salud de precisión?
03 Los datos y el fenotipo digital
04 Inteligencia artificial y aprendizaje automático en la salud de precisión
05 Riesgos y desafíos éticos de la salud de precisión
06 El futuro de la atención sanitaria de precisión
07 Atención sanitaria de precisión en la práctica

Módulo 3. 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 1. Inteligencia Artificial para la Salud: Retos y Aplicaciones

01 Asistencia sanitaria 4.0: una revisión sistemática y su impacto sobre el sistema de asistencia sanitaria convencional
02 Imágenes de datos, estudios clínicos y diagnóstico de enfermedades mediante inteligencia artificial en el ámbito sanitario
03 Aprovechar la inteligencia artificial en la atención al paciente
04 Monitorización de pacientes mediante inteligencia artificial
05 Inteligencia artificial: un enfoque prometedor para la terapia farmacológica dirigida al tratamiento del cáncer
06 Técnicas de computación en la nube basadas en inteligencia artificial para la gestión de datos de pacientes
07 El papel de la inteligencia artificial y la robótica en la atención sanitaria
08 Enfoque de inteligencia artificial y aprendizaje automático para el desarrollo y descubrimiento de fármacos
09 La inteligencia artificial impulsa el desarrollo de fármacos
10 Inteligencia artificial en el procesamiento de imágenes médicas
11 Avances de la IA en el tratamiento del cáncer: el papel del big data
12 Administración dirigida de fármacos a tejidos cancerosos mediante el uso de análisis de big data: un enfoque prometedor de la IA

Módulo 2. Inteligencia artificial en telemedicina

01 CNN unidimensional ligera para la clasificación de arritmias cardíacas
02 Un sistema automático para el diagnóstico de la tos ferina con monitoreo de temperatura mediante CNN
03 DocPresRec: Reconocimiento de recetas médicas manuscritas mediante un algoritmo de aprendizaje profundo
04 Un enfoque eficiente de aprendizaje profundo para la detección de accidentes cerebrovasculares: aplicación de la telemedicina
05 Detección automatizada de diagnósticos ABCD notables de melanoma en imágenes dermatoscópicas
06 Estudio comparativo de la clasificación de gestos de la mano basada en CNN y LSTM utilizando señales EMG
07 Técnica heurística mejorada basada en aprendizaje por transferencia para la detección de neumonía en una plataforma de unidad de procesamiento gráfico
08 Marco de aprendizaje adaptativo mejorado para la eliminación eficaz del ruido en la señal de ECG para el sistema de telemedicina
09 Sistema de predicción de enfermedades humanas: aplicación de técnicas de IA en enfermedades crónicas
10 La Internet de las cosas en la atención de salud mental en todo el mundo: un estudio
11 Internet de las cosas: una promesa para la atención sanitaria inteligente
12 Una breve revisión sobre la compresión de imágenes mediante cápsula endoscópica inalámbrica
13 Una revisión completa sobre las enfermedades leucémicas basadas en imágenes microscópicas de células sanguíneas
14 Efectos de las técnicas de mapeo numérico en el desempeño del procesamiento de señales genómicas
15 Importancia de 5G/6G en el sistema de telemedicina durante la situación de pandemia
16 Aplicaciones de las técnicas de inteligencia artificial en la industria de la salud

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