Curso de Control y Robótica en la Medicina
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Curso de Control y Robótica en la Medicina
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    Presentación

    La robótica y la inteligencia artificial están transformando la medicina moderna a un ritmo acelerado, y cada vez son más comunes en la atención médica. Por lo tanto, hay una creciente necesidad de profesionales con conocimientos en control y robótica en la medicina. Este Curso de Control y Robótica en la Medicina proporciona una visión general completa de los conceptos clave en la modelación y control de biosistemas, la dinámica no lineal de los sistemas biomédicos, la simulación avanzada, la robótica, la inteligencia artificial y las prótesis robóticas. Nuestro curso está diseñado y dirigido por expertos en el campo, con una amplia experiencia en la investigación de la robótica médica. El curso ofrece un enfoque en las habilidades técnicas necesarias para trabajar en el campo.
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    Universidades colaboradoras

    Para qué te prepara
    Este curso de Control y Robótica en la Medicina te prepara para enfrentar los desafíos técnicos y prácticos que plantea este campo, permitiéndote diseñar, controlar y mantener sistemas robóticos en entornos médicos. Aprenderás a aplicar técnicas avanzadas de inteligencia artificial para el análisis y diagnóstico, lo que te permitirá contribuir significativamente al desarrollo de soluciones innovadoras en el campo de la robótica médica.
    Objetivos
    - Dominar los conceptos clave en la modelación y control de biosistemas. - Ejecutar las herramientas y técnicas avanzadas de simulación necesarias para trabajar en el campo. - Asimilar las bases y antecedentes de la robótica en la medicina. - Comprender la evolución de la inteligencia artificial y su aplicación en la robótica médica. - Desarrollar habilidades en el diseño de redes neuronales robóticas. - Aprender sobre la dinámica no lineal de los sistemas biomédicos. - Conocer las prótesis robóticas y su aplicación en la medicina.
    A quién va dirigido
    Este curso de Control y Robótica en la Medicina está dirigido a profesionales de la medicina y la ingeniería que deseen adquirir conocimientos y habilidades en el diseño, implementación y control de sistemas robóticos en la atención médica. También es adecuado para estudiantes universitarios interesados en el campo de la robótica aplicada a procesos de medicina.
    Salidas Profesionales
    Las salidas profesionales de este Curso de Control y Robótica en la Medicina te preparan para acceder a una amplia variedad de salidas profesionales en el campo de la robótica médica. Como investigador en robótica médica, trabajando en el diseño y la implementación de sistemas robóticos para diagnóstico, tratamiento y rehabilitación de pacientes, entre otras.
    Temario

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. MODELACIÓN Y CONTROL DE BIOSISTEMAS

    1. Modelos numéricos en biomedicina
      1. - Ingeniería biomédica
      2. - Aspectos fundamentales de la ingeniería biomédica
      3. - Construyendo modelos de ingeniería
      4. - Ejemplos de resolución de modelos de Ingeniería biomédica por ordenador
    2. Fundamentos de la modelización del sistema
      1. - ¿Qué es modelar?
      2. - ¿Qué es la simulación?
      3. - ¿Cómo desarrollar un modelo de simulación?
      4. - ¿Cómo realizar el análisis de simulación?
      5. - Programa de modelado y análisis de simulación
      6. - Beneficios del modelado y análisis de simulación
      7. - Posibles errores durante la simulación
    3. Identificación de sistemas de control biomédicos
      1. - Aplicaciones exitosas de control: sistemas cardiovasculares y sistemas endocrinos
      2. - Anestesia
      3. - Otras aplicaciones
    4. Optimización del control de biosistemas
      1. - Tamaños de mercado e inversión
      2. - Oportunidades para nuevas aplicaciones e investigación
      3. - Consideraciones importantes para potenciar el desarrollo de los sistemas de control de los productos biomédicos
      4. - Retos y barreras

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. MODELOS Y SISTEMAS

    1. Concepto de modelos y biosistemas
      1. - Concepto de modelo
      2. - Sistemas y Biología de sistema
      3. - Dinámica de sistemas
    2. Introducción a las técnicas de modelado y simulación
      1. - Construcción de modelos en biología de sistemas
    3. Tipos de modelos y componentes
      1. - Modelo dinámico biológico
      2. - Ecuaciones de tasa bioquímica
      3. - Modelos dentro de una celda
    4. Características de los sistemas
      1. - Dinámica
      2. - Ambiente
      3. - Complejidad
      4. - Energía
      5. - Entropía
      6. - Equifinalidad
      7. - Equilibrio
      8. - Frontera
      9. - Organización
      10. - Morfogénesis
      11. - Morfastesis
      12. - Negentropía
      13. - Relación
      14. - Retroalimentación
      15. - Sinergia
    5. Evolución y tendencias actuales
      1. - Definición de selección natural
      2. - Definición de selección artificial
      3. - Diferencias clave entre la selección natural y la artificial

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. ANÁLISIS DE LA DINÁMICA NO LINEAL DE LOS SISTEMAS BIOMÉDICOS

    1. Diferencias entre sistemas lineales y no lineales
      1. - Sistemas lineales
      2. - Sistemas no lineales
      3. - Diferencias en cuanto a tipos de sistemas
      4. - Diferencias en cuanto a modelos matemáticos
    2. Modelos biológicos dinámicos
      1. - Cinética de la enzima
      2. - El proceso de modelado dinámico
      3. - Modelos farmacocinéticos
    3. Dinámica no lineal y sistemas complejos

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. HERRAMIENTAS Y TÉCNICAS AVANZADAS DE SIMULACIÓN

    1. Técnicas de simulación en biomedicina
      1. - Estructura básica de los programas de simulación
      2. - Tipos de simulación
    2. Simulación quirúrgica mediante técnicas de realidad virtual
      1. - Entrenamiento quirúrgico
      2. - Concepto de simulación quirúrgica
      3. - La creciente importancia de la simulación en cirugía
      4. - Cirugía laparoscópica
      5. - Papel de los simuladores de realidad virtual en la educación quirúrgica
      6. - Futuro de la simulación en cirugía
      7. - Ventajas de la simulación e integración con las teorías del aprendizaje
      8. - Simulación no solo para aprendizaje
      9. - Simulación, no solo para la adquisición de habilidades técnicas
      10. - Simulación centrada en el paciente
      11. - Desventajas de la simulación
    3. Simulación y modelos experimentales en el aprendizaje de la cirugía de mínima invasión
      1. - Concepto de modelo y características básicas de su empleo en investigación médica
      2. - Simulación en cirugía mínimamente invasiva

    UNIDAD DIDÁCTICA 5. BASES Y ANTECEDENTES DE LA ROBÓTICA

    1. Concepto e historia
    2. Bases de la robótica actual
    3. Plataformas móviles
    4. Crecimiento esperado en la industria robótica
    5. Límites de la robótica actual

    UNIDAD DIDÁCTICA 6. EVOLUCIÓN DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL. DISEÑADOR DE REDES NEURONALES ROBÓTICAS

    1. Inteligencia natural y artificial
    2. Inteligencia artificial y cibernética
    3. Autonomía en robótica
    4. Sistemas expertos
    5. Agentes virtuales con animación facial por ordenador
    6. Actualidad

    UNIDAD DIDÁCTICA 7. PRÓTESIS ROBÓTICAS

    1. La robótica aplicada al ser humano: biónica
    2. Reseña histórica de las prótesis
    3. Diseño de prótesis en el siglo XX
    4. Investigaciones y desarrollo recientes en diseño de manos
    5. Sistemas protésicos
      1. - Prótesis mecánicas
      2. - Prótesis eléctricas
      3. - Prótesis neumáticas
      4. - Prótesis mioeléctricas
      5. - Prótesis híbridas
    6. Uso de materiales inteligentes en las prótesis
    Titulación
    Titulación Universitaria:
    Diploma Universidad Católica de Murcia
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