Acerca del Diplomado en Big Data en el Sector Salud con IA
El Diplomado en Big Data en el Sector Salud con IA aborda la creciente necesidad del sector sanitario de gestionar el volumen y la complejidad de la información mediante Big Data, analítica e inteligencia artificial en salud. Integra herramientas para procesar y analizar datos estructurados y no estructurados, técnicas de Machine Learning, procesamiento de lenguaje natural y estándares de interoperabilidad, junto con criterios de ética, privacidad, equidad e interpretabilidad.
Fecha de inicio
¿Por qué estudiar un Diplomado en Big Data en el Sector Salud con IA?
Estudiar este diplomado te permitirá fortalecer tus conocimientos en Big Data e IA en salud para responder a los retos que plantea el crecimiento y la complejidad de la información. Su diferencial está en integrar procesamiento de datos, Machine Learning, procesamiento de lenguaje natural e interoperabilidad, junto con criterios de ética, privacidad, equidad e interpretabilidad.
Esta necesidad ya se refleja en la transformación digital del sector. En Colombia, a junio de 2026, 744 prestadores de servicios de salud, con 2.456 sedes, ya intercambiaban información mediante la Historia Clínica Electrónica interoperable, y en menos de dos meses se habían intercambiado más de 7,7 millones de registros clínicos. A esto se suma una tendencia laboral global: el Future of Jobs Report 2025 identifica los perfiles especializados en Big Data, inteligencia artificial y Machine Learning entre los de mayor crecimiento hacia 2030. En este contexto, el programa combina fundamentos, herramientas tecnológicas y aplicación práctica en escenarios reales y simulados.
Beneficios del programa
Con este diplomado fortalecerás tus conocimientos en Big Data en la salud y herramientas de inteligencia artificial aplicadas a las necesidades del sector.
- Ofrece un enfoque específico de Big Data en la salud y la inteligencia artificial en problemáticas y contextos del sector sanitario.
- Integra FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources), principios FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable), MLOps (Machine Learning Operations) e interoperabilidad en salud para la gestión, integración y análisis de datos.
- Incorpora Machine Learning, NLP (Procesamiento de Lenguaje Natural), LLM (Large Language Models) e IA en salud explicable para el análisis de información y problemáticas del contexto sanitario.
- Otorga una experiencia práctica con Cliniverse mediante escenarios hospitalarios digitales, pacientes sintéticos en FHIR y flujos clínicos simulados.
- Aborda criterios de ética, privacidad y equidad mediante contenidos relacionados con sesgo algorítmico, Federated Learning (aprendizaje federado) y Differential Privacy (privacidad diferencial).
¿A quién está dirigido?
Este diplomado es para ti si trabajas con grandes volúmenes de información, distintas fuentes de datos o procesos de transformación digital y analítica en organizaciones del sector. También resulta pertinente si buscas aplicar inteligencia artificial y analítica de datos a problemáticas del contexto sanitario. Aporta valor especialmente si te desempeñas en:
- Sector salud
- Ciencia de datos
- Investigación
- Administración en salud
- Salud pública
- Epidemiología
- Estadística
- Ingeniería
- Función pública
- Gestión de instituciones de salud
Para aprovechar el programa, se recomienda contar con conocimientos básicos de informática y herramientas ofimáticas, estadística y análisis de datos, así como familiaridad introductoria con Python o R. También es deseable tener experiencia con sistemas de información en salud, bases de datos o epidemiología, además de comprensión lectora de inglés técnico, pensamiento crítico y resolución de problemas.
¿Qué habilidades obtendrás?
- Integración de datos
- Análisis de datos masivos
- Aplicación de inteligencia artificial
- Interpretación de modelos analíticos
- Visualización de información
- Formulación de proyectos
- Gestión ética de datos
Plan de estudios
- Introducción a la formación virtual
- Módulo de ambientación a la plataforma e introducción al diplomado.
- Definición y características del Big Data y la IA 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, redes sociales y gemelos digitales
- Relevancia de big data Analytics (BDA) e IA Agentiva 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 e IA en salud
- Herramientas y tecnologías para el análisis de datos masivos en salud
- Introducción a las herramientas clave: Hadoop, Spark y Python clínicas
- 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: BI y uso de dashboards interactivos
- Introducción a arquitecturas en la nube para el despliegue de modelos de Machine Learning (MLOps en salud)
- Técnicas de análisis de datos masivos e inteligencia artificial 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 el uso avanzado de Large Language Models (LLMs) para tareas biomédicas como resumen, extracción de información y asistencia diagnóstica
- 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 innovación tecnológica en instituciones de salud
- Diseño de proyectos basados en BDA e IA en entornos clínicos y administrativos
- Factores clave para una implementación exitosa de proyectos de innovación tecnológica
- Práctica inmersiva con Cliniverse: entrenamiento clínico en hospital digital, análisis de datos y modelos de IA, pacientes sintéticos en FHIR, asistente de IA contextual. Búsqueda en lenguaje natural y flujos de trabajo clínicos
- Integración de datos en tiempo real mediante IoT y wearables: integración y fusión de datos de diversas modalidades y Data Fusion: Early, Intermediate y Late
- Consideraciones éticas y de privacidad en proyectos BDA: confidencialidad y cumplimiento normativo, Privacy-Enhancing Technologies (PETs), Federated Learning (FL) y Differential Privacy (DP)
- Implementación de modelos equitativos y transparentes: detección y mitigación de sesgos, Explainable AI (XAI) en flujos de trabajo clínicos y 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 se necesita para el análisis de datos en salud?
Para realizar un análisis de datos en salud se necesitan herramientas para procesar e integrar información estructurada y no estructurada, junto con técnicas de analítica e inteligencia artificial. También es importante considerar estándares de interoperabilidad, gestión de datos y criterios de ética, privacidad, equidad e interpretabilidad.
Este trabajo permite utilizar distintas fuentes de información para identificar patrones, desarrollar modelos predictivos e interpretar resultados que apoyen la toma de decisiones clínicas y administrativas. Estos enfoques son relevantes en programas de formación dirigidos a profesionales del sector, incluidos quienes buscan un diplomado para médicos, así como para perfiles vinculados con la investigación, la administración, la salud pública y la ciencia de datos.
Si quieres profundizar en estas herramientas y enfoques, el Diplomado en Big Data e Inteligencia Artificial en Salud integra fundamentos, tecnologías y aplicación práctica en escenarios reales y simulados del contexto sanitario. Conoce el programa y prepárate para abordar proyectos de analítica de datos e inteligencia artificial en el sector.
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
- ¿En qué se diferencia este diplomado de otros programas de datos o de salud?
Este diplomado se diferencia por integrar ciencia de datos en salud con fundamentos de Big Data, inteligencia artificial y tecnologías aplicadas al contexto sanitario. Su enfoque reúne gestión e integración de información, estándares de interoperabilidad, Machine Learning, procesamiento de lenguaje natural y criterios de ética, privacidad y equidad, en una propuesta orientada específicamente al sector salud.
Además, incorpora análisis de datos en salud desde el trabajo con información estructurada y no estructurada y su aplicación a problemáticas clínicas, administrativas y de gestión sanitaria. El programa también incluye práctica inmersiva con Cliniverse, escenarios hospitalarios digitales, pacientes sintéticos en FHIR y flujos clínicos simulados.
- ¿Qué papel tiene la inteligencia artificial dentro de este diplomado?
La inteligencia artificial en salud ocupa un papel central en el análisis de información y la atención de problemáticas del sector. El diplomado aborda Machine Learning en salud para identificar patrones, desarrollar modelos predictivos y prescriptivos y apoyar la toma de decisiones clínicas.
También contempla procesamiento de lenguaje natural (NLP), Large Language Models (LLM) e IA explicable (XAI), además de aspectos como sesgo algorítmico, equidad, privacidad e interpretabilidad. Así, el programa aborda aplicaciones de inteligencia artificial vinculadas con problemáticas reales del contexto sanitario y los criterios necesarios para su uso en este ámbito.
- ¿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: tú controlas en qué momento, lugar y cuánto tiempo quieres invertir para estudiar, de acuerdo con la división del trabajo necesario en cada diplomado:
- 70% de trabajo autónomo
- 30% de acompañamiento docente sincrónico y asincrónico
Podrás guiarte con el calendario de actividades que el docente te proporcionará.
- ¿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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Nuestra universidad es una de las instituciones educativas con mayor prestigio en Colombia: fomentamos el humanismo y excelencia académica. Figuramos en diversos rankings y contamos con acreditaciones como la Reacreditación de Alta Calidad Multicampus-CNA (10 años), cuatro programas acreditación internacional ABET y AACSB para la Facultad de Ciencias Económicas y Administrativas.
