Acerca del diplomado en Big Data en la salud
El mundo de la salud está cambiando rápidamente gracias a la digitalización. Saber cómo extraer valor de los datos es una ventaja clave para quienes desean marcar la diferencia con las últimas tendencias en medicina.
Con el este programa en Big Data en la salud adquirirás las competencias necesarias para analizar información a gran escala y aplicarla en la mejora de los servicios sanitarios mediante modelos predictivos en salud.
Se recomienda contar con conocimientos básicos en informática, estadística y programación (Python o R), así como un nivel intermedio de inglés y fundamentos en ciencias de la salud o epidemiología.
Fecha de inicio
¿Por qué estudiar un diplomado en Big Data en la Salud?
Más del 30% de los datos generados en el mundo provienen del sector salud, pero solo una fracción se utiliza eficientemente. Contar con las habilidades para procesarlos y convertirlos en decisiones efectivas es una de las últimas tendencias en medicina.
Este diplomado te prepara para liderar la transformación del análisis de datos en salud. Aprenderás a usar tecnologías avanzadas para mejorar la eficiencia operativa y elevar la calidad en la atención médica.
Además, con la creciente necesidad de expertos en análisis de datos, estarás listo para desempeñarte en instituciones clave del sistema sanitario y abrirte camino en la transformación digital en salud.
Beneficios del programa
Este diplomado para médicos te proporciona las herramientas necesarias para liderar la transformación digital en la atención sanitaria, mediante modelos predictivos en salud, uso de tecnologías innovadoras y análisis de grandes volúmenes de datos. A través de una metodología práctica y aplicada, podrás implementar las últimas tendencias en medicina directamente en tu entorno laboral, mejorando procesos, decisiones clínicas e investigación médica.
- Aprenderás cómo traducir el análisis de datos en salud en información estratégica para mejorar la gestión clínica y administrativa, elevando la calidad en la toma de decisiones.
- Conocerás como el Big Data en el sector salud te permite detectar riesgos y mejorar el rendimiento institucional al optimizar procesos, reducir tiempos y maximizar recursos.
- Utilizarás las últimas tendencias en medicina para obtener diagnósticos más precisos, anticiparte a enfermedades, personalizar tratamientos y brindar una atención más efectiva y centrada en el paciente.
- Adquirirás las habilidades para analizar tendencias en sanidad pública, evaluar políticas sanitarias y comprender el comportamiento de enfermedades a partir del análisis del Big Data en salud digital.
- Fortalecerás tu perfil en una de las áreas con mayor crecimiento en el sector salud y accederás a nuevas oportunidades laborales en un entorno altamente competitivo.
¿A quién está dirigido?
Este diplomado para médicos ha sido creado para quienes trabajan en el sector salud y buscan dominar el uso de datos masivos para transformar la toma de decisiones clínicas y administrativas, elevando la calidad de los servicios que ofrecen a los pacientes y estar al día en la transformación digital en salud.
¿Qué habilidades obtendrás?
- Aprende a capturar y organizar datos masivos del entorno clínico con herramientas digitales especializadas.
- Desarrolla habilidades para extraer el valor real del Big Data en salud digital.
- Conoce cómo utilizar Python y SQL, lenguajes clave en el Big Data en salud.
- Desarrolla modelos predictivos en salud para anticiparte a escenarios clínicos y mejorar la planificación.
- Presenta resultados de manera efectiva para facilitar decisiones basadas en evidencia.
- Comprende las normas éticas y legales que rigen el Big Data en el sector salud.
Plan de estudios
- Introducción a la formación virtual
- Módulo de ambientación a la plataforma e introducción al diplomado.
- Introducción a Big Data y Big Data Analytics en salud
- Definición y características del Big Data
- Diferencia entre datos estructurados y no estructurados
- Principales fuentes de datos en salud: bases de datos médicas, sensores, dispositivos o redes sociales
- Relevancia de BDA en la transformación digital de los sistemas de salud
- Ética y regulación en el manejo de datos en salud: principios clave, cumplimiento normativo (ej. HIPAA), y el panorama ético y regulatorio en evolución para la IA en salud
- Introducción a los desafíos de privacidad y sesgo algorítmico en big data en salud
- Herramientas y tecnologías para el análisis de Big Data en salud
- Introducción a las herramientas clave: Hadoop, Spark y Python
- Bases de datos masivas: SQL y NoSQL (MongoDB o Apache Cassandra)
- Estrategias para la integración de datos heterogéneos, incluyendo el uso de estándares clave de interoperabilidad como FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources)
- Principios FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) para la gestión y el intercambio de datos en salud
- Visualización de datos: Power B1 y uso de dashboards interactivos
- Técnicas de análisis de datos masivos en salud
- Minería de datos en salud: clustering, asociación y clasificación
- Introducción al aprendizaje automático aplicado a la predicción clínica
- Modelos predictivos y prescriptivos en la personalización de tratamientos
- Análisis de texto en datos no estructurados: Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) aplicado a historias clínicas, incluyendo una introducción al potencial de los Large Language Models (LLMs) para tareas biomédicas como resumen y extracción de información
- Introducción a los desafíos de Algorithmic Bias en modelos de ML/DL en salud: identificación de fuentes de sesgo y la necesidad de equidad (fairness)
- Conceptos básicos de Explainable AI (XAI): la importancia de la transparencia y la interpretabilidad de los modelos en la toma de decisiones clínicas
- Implementación y gestión de proyectos de Big Data en instituciones de salud
- Diseño de proyectos basados en BDA en entornos clínicos y administrativos.
- Factores clave para una implementación exitosa de proyectos de BDA
- Caso práctico: análisis de una base de datos médica utilizando BDA
- Integración de datos en tiempo real de dispositivos IoT y wearables. Estrategias y técnicas para la integración y fusión de datos de diversas modalidades (ej. combinando datos clínicos, de texto, y básicos de imagen/sensores). Introducción a los enfoques de Data Fusion (Early, Intermediate, Late)
- Implementación de consideraciones éticas y de privacidad en proyectos BDA: abordaje práctico de la confidencialidad y el cumplimiento normativo. Aplicaciones en salud de Privacy-Enhancing Technologies (PETs) como Federated Learning (FL) para colaboración multinstitucional y Differential Privacy (DP) para análisis privado y publicación de datos. Desafíos y consideraciones de implementación de PETs
- Consideraciones para la implementación de modelos equitativos y transparentes: estrategias básicas para la detección y mitigación de sesgos en la práctica (ej. en la preparación de datos y evaluación de modelos). Integración de enfoques de Explainable AI (XAI) en flujos de trabajo clínicos y la comunicación de resultados a los interesados
Profesor
En caso de fuerza mayor, la Universidad se reserva el derecho de cambio en los docentes y fechas programadas, antes y durante la ejecución del curso. Estos cambios serán informados oportunamente a los participantes.
¿Qué es el análisis de datos en salud?
El análisis de datos en salud es la disciplina que transforma grandes volúmenes de información clínica, administrativa y poblacional en conocimiento útil para tomar mejores decisiones. A través del uso de herramientas estadísticas, tecnologías digitales y lenguajes de programación, permite detectar patrones, predecir tendencias, optimizar procesos y mejorar la atención al paciente.
Los historiales médicos electrónicos y resultados de laboratorio generan millones de datos diariamente, por lo que su análisis es una poderosa herramienta que mejora diagnósticos y tratamientos personalizados, reduce errores y tiempos de espera, fortalece la investigación médica y ayuda a crear modelos predictivos en salud basados en evidencia.
Modalidad de estudio
Nuestra metodología 100% virtual te ofrece la flexibilidad que necesitas para avanzar en tu formación de manera eficiente y efectiva. Con una distribución equilibrada del 70% de trabajo autónomo y asincrónico, y un 30% de acompañamiento por parte de los expertos de la universidad, te brindamos el mejor de los dos mundos: independencia para aprender a tu propio ritmo y soporte por parte del equipo docente.
El 70% de tu proceso de aprendizaje se desarrolla de forma autónoma, mediante la revisión de materiales cuidadosamente diseñados por expertos en cada área. Estos objetos virtuales de aprendizaje están pensados para que puedas profundizar en los temas clave cuando mejor te convenga.
El 30% restante se dividen en dos formas de acompañamiento:
Cada módulo cuenta con actividades diseñadas para medir tu comprensión y ayudarte a aplicar lo aprendido en situaciones reales. Nuestros expertos evaluarán tus entregas y te proporcionarán comentarios detallados para que puedas mejorar continuamente.
Esta metodología no solo te ofrece flexibilidad, sino que también te ayuda a desarrollar habilidades fundamentales para el éxito profesional, como la autogestión, el pensamiento crítico y la capacidad de aplicar conocimientos en contextos prácticos.
Preguntas frecuentes
- ¿Se aprende igual que en las clases tradicionales?
Por supuesto. Nuestra metodología está diseñada para que obtengas los mismos conocimientos que en un aula. Además, los profesores te brindarán el apoyo y los materiales que te ayudarán durante tu formación.
- ¿Realmente se puede estudiar a cualquier hora y en cualquier lugar?
Esa es la principal característica de esta modalidad. No hay horarios, tú tienes el control absoluto para definir en qué momento, lugar y cuánto tiempo quieres invertir para estudiar, podrás guiarte con el calendario de actividades que el docente te proporcionará. También tendrás la opción de tomar una clase al finalizar cada módulo, así podrás resolver cualquier duda que tengas.
- ¿Existe la asesoría académica?
Todo el tiempo. En caso de tener dudas sobre algún proceso de tu formación o trámite, contarás con el acompañamiento de un facilitador del programa, quien te guiará ante cualquier inquietud a través de chats y tutorías en línea, asegurando una atención directa y personalizada.
- ¿Hay comunicación real con los profesores y otros alumnos?
Absolutamente. Siempre podrás intercambiar opiniones, dudas o debatir temas con tus compañeros. En la plataforma de estudio encontrarás el Foro de Necesidades e Inquietudes, ahí podrás interactuar con los profesores. También verás el Foro Café, en el que es posible compartir con otros estudiantes.
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