Máster en Formación Permanente en E-health y Big Data
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Máster en Formación Permanente en E-health y Big Data
    Máster en Formación Permanente en E-health y Big Data

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    Presentación

    Gracias a este Master E-health y Big Data, que surge en respuesta a la situación actual de la atención médica, la cual se enfrenta a desafíos cada vez mayores debido a la creciente demanda, el envejecimiento de la población y la complejidad de los datos de salud. Además, el avance de la tecnología ha generado una explosión de datos en el sector de la salud. La combinación de la e-salud y el análisis de grandes volúmenes de datos se ha convertido en un campo crucial para mejorar la eficiencia, la calidad de la atención médica y la toma de decisiones basadas en evidencia. Es fundamental formar profesionales especializados capaces de utilizar de manera óptima la tecnología y el análisis de datos en el ámbito de la salud.
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    Universidades colaboradoras

    Para qué te prepara
    Con este Master E-health y Big Data adquirirás habilidades y conocimientos especializados en el uso de tecnologías de la información y el análisis de datos aplicados al campo de la salud. Adquirirás conocimientos sobre el diseño, desarrollo e implementación de soluciones de e-salud, como sistemas de registro electrónico de salud, telemedicina, aplicaciones móviles de salud y plataformas de interoperabilidad.
    Objetivos
    - Formar profesionales capacitados en el uso de tecnologías de la información y el análisis de datos aplicados a la salud. - Proporcionar conocimientos teóricos y prácticos sobre la gestión de datos sanitarios, el diseño de soluciones de e-salud. - Fomentar la capacidad de utilizar la tecnología y el análisis de datos para mejorar la calidad de la atención médica. - Promover la investigación y el desarrollo de nuevas soluciones en el campo de la e-salud y el análisis de big data.
    A quién va dirigido
    Este Master E-health y Big Data está dirigido a profesionales de la salud, como médicos, enfermeros, farmacéuticos y otros proveedores de atención médica, que deseen adquirir competencias en el uso de la tecnología y el análisis de datos para mejorar la calidad de la atención y los resultados clínicos.
    Salidas Profesionales
    Las salidas profesionales de este Master E-health y Big Data son las de especialista en e-salud, analista de datos de salud, consultor en transformación digital en el sector de la salud y gestor de proyectos de tecnología sanitaria. Además, como especialista en e-salud, podrás trabajar en hospitales, clínicas y organizaciones de salud implementando soluciones digitales.
    Temario

    MÓDULO 1. INFORMATIZACIÓN DE LA MEDICINA

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. EVOLUCIÓN DE LA MEDICINA HASTA EL SIGLO XXI

    1. Medicina en el mundo antiguo
    2. Medicina en la edad media
    3. Medicina en el siglo xvi
    4. Medicina en el siglo xvii
    5. Medicina en el siglo xviii
    6. Medicina en el siglo xix
    7. Medicina en el siglo xx
    8. Medicina en el siglo xxi

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. APLICACIÓN DE LA INFORMÁTICA EN EL CAMPO DE LA MEDICINA

    1. Las Tecnologías de la Información y Comunicación en los entornos sanitarios
    2. Tecnologías de la información y comunicación (TICs) en el Sistema Nacional de Salud
    3. TICs al servicio de los ciudadanos
    4. Telemedicina
    5. Uso de redes sociales en medicina

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. APLICACIÓN DE LA INFORMÁTICA EN EL DIAGNÓSTICO POR IMAGEN

    1. Aspectos introductorios
    2. Panorama histórico
    3. Innovaciones en el diagnóstico por imagen
    4. Redefiniendo la radiología

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTRODUCCIÓN A LA HISTORIA CLÍNICA ELECTRÓNICA (HCE)

    1. Modelos conceptuales de la historia clínica
    2. Elaboración y contenidos de la historia clínica
    3. Contenidos de la historia clínica
    4. Formatos de la historia clínica
    5. ¿Qué es una historia clínica electrónica?
    6. Beneficios de la histórica clínica electrónica (HCE)
    7. La historia clínica digital del Sistema Nacional de Salud

    UNIDAD DIDÁCTICA 5. MÓDULOS Y SISTEMAS DE LA HISTORIA CLÍNICA ELECTRÓNICA

    1. Software de Historia Clínica Electrónica (HCE)
    2. Software privado y software libre (opensource) para la historia clínica electrónica
    3. ¿HCE en la nube o en el centro hospitalario? Beneficios e inconvenientes
    4. HCE en España, América Latina y el Caribe
    5. Procesos y diagrama de flujos genéricos de un software de historia clínica electrónica

    UNIDAD DIDÁCTICA 6. ESTÁNDARES HCE

    1. Estándares usados en la Historia Clínica Electrónica (HCE)
    2. HIPAA

    UNIDAD DIDÁCTICA 7. MODELO INFORMÁTICO DE LA HISTORIA CLÍNICA ELECTRÓNICA

    1. ¿Qué lenguajes de programación se utilizan en los sistemas informáticos de salud?
    2. Usos comunes de la HCE
    3. ¿Qué solución de alojamiento elegir para HCE?
    4. ¿Debería la HCE ser apta en dispositivos móviles?

    UNIDAD DIDÁCTICA 8. TERMINOLOGÍA HCE

    1. ¿Qué es SNOMED CT?
    2. Diseño y desarrollo de SNOMED CT
    3. Componentes de SNOMED CT
    4. Características de SNOMED CT

    UNIDAD DIDÁCTICA 9. PRESENTE Y FUTURO DE LA HCE

    1. Pasado de la HCE
    2. Presente de la HCE
    3. Futuro de la HCE

    MÓDULO 2. TELEMEDICINA Y E-SALUD (E-HEALTH)

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. TRANSFORMACIÓN DEL SISTEMA TRADICIONAL A LA SALUD DIGITAL

    1. Introducción. Ley General de Sanidad
    2. Salud pública
    3. Telemedicina

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. VÍAS DE ATENCIÓN SANITARIA AL PACIENTE

    1. Estructura del sistema sanitario público en España. Niveles de asistencia
    2. Vías de atención sanitaria al paciente

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. DOCUMENTACIÓN SANITARIA Y DE GESTIÓN

    1. Documentación sanitaria
    2. Documentación clínica. Tramitación
    3. Documentos no clínicos

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. ESTRUCTURA Y DISEÑO DE LA HISTORIA CLÍNICA

    1. Modelos conceptuales de la historia clínica
    2. Elaboración y contenidos de la historia clínica
    3. Contenidos de la historia clínica
    4. Formatos de la historia clínica

    UNIDAD DIDÁCTICA 5. INFORMÁTICA EN UN CENTRO SANITARIO

    1. Introducción a la informática sanitaria
    2. Archivistas y nuevas tecnologías
    3. La historia clínica informatizada
    4. Gestión de fichero de pacientes y de historias clínicas

    UNIDAD DIDÁCTICA 6. LENGUAJES DOCUMENTALES EN MEDICINA Y CODIFICACIÓN DE DATOS

    1. El lenguaje médico
    2. Los lenguajes documentales en medicina
    3. Codificación de datos clínicos y el CIE-10-ES. Conjunto Mínimo Básico de Datos (CMBD)
    4. Proceso para la correcta codificación. Convenciones del CIE-10-MC

    UNIDAD DIDÁCTICA 7. CONFIDENCIALIDAD, DERECHOS Y DEBERES DEL USUARIO

    1. El secreto profesional
    2. Consentimiento informado
    3. Derechos y deberes del paciente

    UNIDAD DIDÁCTICA 8. TECNOLOGÍA Y SISTEMAS

    1. Herramientas de la telemedicina
    2. Gestión médica a través de la telemedicina

    UNIDAD DIDÁCTICA 9. BIG DATA EN LA SALUD

    1. Introducción al Big Data
    2. La era de las grandes cantidades de información: historia del Big Data
    3. La importancia de almacenar y extraer información
    4. Apoyo del Big Data en el proceso de toma de decisiones
    5. Marketing estratégico y Big Data
    6. Nuevas tendencias en management

    UNIDAD DIDÁCTICA 10. MARKETING Y PUBLICIDAD EN EL SISTEMA DE SALUD

    1. El plan de marketing
    2. Procesos en el diseño del Plan de Marketing
    3. Fases en el desarrollo del plan de marketing
    4. Posicionamiento en el mercado

    MÓDULO 3. E-HEALTH

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL E-HEALTH Y SU APLICACIÓN

    1. Definición de e-Health
    2. Ventajas y desventajas de e-Health

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. ANÁLISIS DE PARÁMETROS VITALES MEDIANTE DISPOSITIVOS

    1. Dispositivos y equipos de monitorización de parámetros vitales
    2. Clasificación de wearables
    3. Signos vitales
    4. Arquitectura de los WHD
    5. Ejemplos de Wereable Health Devices

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. APLICACIONES E-HEALTH (E-HEALTH APPS)

    1. Apps de e-Health
    2. Razones del éxito de las apps de e-Health
    3. Ejemplos de apps de e-Health

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. CERTIFICACIÓN DE APPS E-HEALTH

    1. Encontrar apps de e-Health fiables
    2. Directiva de dispositivos médicos (MDD)
    3. Food and Drug Administration (FDA)

    UNIDAD DIDÁCTICA 5. IOT EN E-HEALTH

    1. Contexto Internet de las Cosas (IoT)
    2. ¿Qué es IoT?
    3. Elementos que componen el ecosistema IoT
    4. Arquitectura IoT
    5. Dispositivos y elementos empleados
    6. Ejemplos de uso
    7. Retos y líneas de trabajo futuras

    UNIDAD DIDÁCTICA 6. USO DE LAS REDES SOCIALES EN EDUCACIÓN PARA LA SALUD

    1. Redes sociales en educación para la salud
    2. Beneficios de las redes sociales en salud
    3. Pautas de uso de redes sociales para organizaciones sanitarias

    MÓDULO 4. BIG DATA, BUSINESS INTELLIGENCE Y DATA SCIENCE

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL BIG DATA

    1. ¿Qué es Big Data?
    2. La era de las grandes cantidades de información: historia del big data
    3. La importancia de almacenar y extraer información
    4. Big Data enfocado a los negocios
    5. Open data
    6. Información pública
    7. IoT (Internet of Things-Internet de las cosas)

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. FASES DE UN PROYECTO DE BIG DATA

    1. Diagnóstico inicial
    2. Diseño del proyecto
    3. Proceso de implementación
    4. Monitorización y control del proyecto
    5. Responsable y recursos disponibles
    6. Calendarización
    7. Alcance y valoración económica del proyecto

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. BUSINESS INTELLIGENCE Y LA SOCIEDAD DE LA INFORMACIÓN

    1. Definiendo el concepto de Business Intelligence y sociedad de la información
    2. Arquitectura de una solución Business Intelligence
    3. Business Intelligence en los departamentos de la empresa
    4. Conceptos de Plan Director, Plan Estratégico y Plan de Operativa Anual
    5. Sistemas Operacionales y Procesos ETL en un sistema de BI
    6. Ventajas y Factores de Riesgos del Business Intelligence

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. PRINCIPALES PRODUCTOS DE BUSINESS INTELLIGENCE

    1. Cuadros de Mando Integrales (CMI)
    2. Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
    3. Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)

    UNIDAD DIDÁCTICA 5. MINERÍA DE DATOS O DATA MINING Y EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO

    1. Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático
    2. Proceso KDD
    3. Modelos y Técnicas de Data Mining
    4. Áreas de aplicación
    5. Minería de Textos y Web Mining
    6. Data mining y marketing

    UNIDAD DIDÁCTICA 6. DATAMART: CONCEPTO DE BASE DE DATOS DEPARTAMENTAL

    1. Aproximación al concepto de DataMart
    2. Bases de datos OLTP
    3. Bases de Datos OLAP
    4. MOLAP, ROLAP & HOLAP
    5. Herramientas para el desarrollo de cubos OLAP

    UNIDAD DIDÁCTICA 7. DATAWAREHOUSE O ALMACEN DE DATOS CORPORATIVOS

    1. Visión General: ¿Por qué DataWarehouse?
    2. Estructura y Construcción
    3. Fases de implantación
    4. Características
    5. Data Warehouse en la nube

    UNIDAD DIDÁCTICA 8. STORYTELLING

    1. ¿Qué es el Data Storytelling?
    2. Elementos clave del Data Storytelling
    3. ¿Por qué es importante el Data Storytelling?
    4. ¿Cómo hacer Data Storytelling?

    UNIDAD DIDÁCTICA 9. INTRODUCCIÓN A LA CIENCIA DE DATOS

    1. ¿Qué es la ciencia de datos?
    2. Herramientas necesarias para el científico de datos
    3. Data Science & Cloud Computing
    4. Aspectos legales en Protección de Datos

    UNIDAD DIDÁCTICA 10. WEKA Y DATA MINING

    1. ¿Qué es Weka?
    2. Técnicas de Data Mining en Weka
    3. Interfaces de Weka
    4. Selección de atributos

    UNIDAD DIDÁCTICA 11. PYTHON Y EL ANÁLISIS DE DATOS

    1. Introducción a Python
    2. ¿Qué necesitas?
    3. Librerías para el análisis de datos en Python
    4. MongoDB, Hadoop y Python. Dream Team del Big Data

    UNIDAD DIDÁCTICA 12. R COMO HERRAMIENTA PARA BIG DATA

    1. Introducción a R
    2. ¿Qué necesitas?
    3. Tipos de datos
    4. Estadística Descriptiva y Predictiva con R
    5. Integración de R en Hadoop

    UNIDAD DIDÁCTICA 13. PRE-PROCESAMIENTO & PROCESAMIENTO DE DATOS

    1. Obtención y limpieza de los datos (ETL)
    2. Inferencia estadística
    3. Modelos de regresión
    4. Pruebas de hipótesis

    UNIDAD DIDÁCTICA 14. ANÁLISIS DE LOS DATOS

    1. Inteligencia Analítica de negocios
    2. La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
    3. Presentación de resultados

    MÓDULO 5. EMPRESAS E INNOVACIÓN Y TECNOLOGÍA MÉDICA

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. CULTURA INNOVADORA Y CULTURA EMPRESARIAL

    1. La innovación
    2. Cultura empresarial
    3. Cultura innovadora

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. INNOVACIÓN Y PROSPECTIVA TECNOLÓGICA

    1. Tecnología
    2. Tipos de tecnologías
    3. Innovación tecnológica en la empresa: la prospectiva económica

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. PRINCIPIOS BÁSICOS Y DE GESTIÓN DE I+D+I

    1. La normalización
    2. Las normas
    3. Las normas UNE 166
    4. Términos y definiciones empleadas en la UNE 166
    5. Características básicas de la UNE

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. APLICACIONES DE LA BIOTECNOLOGÍA EN LA MEDICINA

    1. Introducción a la biotecnología
    2. Introducción a la biotecnología sanitaria
    3. Aplicaciones e impactos de la biotecnología en la medicina
    4. Tipos de biotecnología

    UNIDAD DIDÁCTICA 5. LA MEDICINA REGENERATIVA Y LA TERAPIA CELULAR

    1. Introducción a la medicina regenerativa y la terapia celular
    2. El ensayo clínico de la terapia celular

    UNIDAD DIDÁCTICA 6. LA NANOTECNOLOGÍA E INNOVACIÓN EN LA MEDICINA

    1. La biotecnología y las ciencias genómicas
    2. La nanotecnología y la nanomedicina

    MÓDULO 6. CONTROL Y ROBÓTICA EN LA MEDICINA

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. MODELACIÓN Y CONTROL DE BIOSISTEMAS

    1. Modelos numéricos en biomedicina
    2. Fundamentos de la modelización del sistema
    3. Identificación de sistemas de control biomédicos
    4. Optimización del control de biosistemas

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. MODELOS Y SISTEMAS

    1. Concepto de modelos y biosistemas
    2. Introducción a las técnicas de modelado y simulación
    3. Tipos de modelos y componentes
    4. Características de los sistemas
    5. Evolución y tendencias actuales

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

    1. Diferencias entre sistemas lineales y no lineales
    2. Modelos biológicos dinámicos
    3. Dinámica no lineal y sistemas complejos

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. HERRAMIENTAS Y TÉCNICAS AVANZADAS DE SIMULACIÓN

    1. Técnicas de simulación en biomedicina
    2. Simulación quirúrgica mediante técnicas de realidad virtual
    3. Simulación y modelos experimentales en el aprendizaje de la cirugía de mínima invasión

    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
    6. Uso de materiales inteligentes en las prótesis

    MÓDULO 7. PROYECTO FIN MÁSTER

    Titulación
    Titulación Universitaria:
    Diploma Universidad Católica de Murcia
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