Máster de Formación Permanente en Inteligencia Artificial para el Sector de la Salud

Este Máster te brinda formación multidisciplinar en IA aplicada a la medicina, análisis de datos clínicos y gestión de proyectos sanitarios, preparándote para liderar iniciativas de innovación en hospitales, centros de investigación, instituciones públicas y empresas biotecnológicas.

Con esta formación, podrás contribuir a sistemas de salud más eficientes, predictivos y centrados en el paciente, marcando la diferencia en la medicina del futuro.

Para acceder al Máster en Formación Permanente en IA para el Sector de la Salud es necesario contar con una titulación universitaria oficial (española, del EEES o equivalente validada por la universidad), conforme al RD 822/2021. No obstante, quienes no dispongan de titulación universitaria pueden cursar el programa y obtendrán un título de Programa Profesional en Inteligencia Artificial para el Sector de la Salud en lugar del máster.

Máster especializado en la aplicación de inteligencia artificial en el ámbito sanitario. Aprenderás a analizar datos clínicos, apoyar diagnósticos y mejorar procesos asistenciales mediante tecnologías avanzadas.

Primer cuatrimestre (30 ECTS)
Inteligencia Artificial en Salud Datos Gobernanza y Justicia Algorítmica — 6 ECTS Obligatorio
Capacidades de Inteligencia Artificial para el Sector Salud — 6 ECTS Obligatorio
Fundamentos y Arquitecturas en Big Data para Sistemas de Salud — 6 ECTS Obligatorio
Modelización Predictiva en Salud Basada en Machine Learning — 6 ECTS Obligatorio
Deep Learning para Procesamiento de Datos Clínicos Señales Imágenes y Lenguaje Natural — 6 ECTS Obligatorio
Segundo cuatrimestre (30 ECTS)
Sistemas de Ciencia de Datos para la Toma de Decisiones Clínicas y Gestión Sanitaria — 6 ECTS Obligatorio
Integración y Análisis de Determinantes Sociales en Modelos Predictivos — 6 ECTS Obligatorio
Ética y Responsabilidad en Inteligencia Artificial — 6 ECTS Obligatorio
Proyecto Final — 12 ECTS Obligatorio

IA en salud, Análisis de datos clínicos, Machine Learning, Big Data, Bioinformática, Sistemas sanitarios