Curso acreditado con 9 ECTS
Inicio del curso: 11 de junio 2024
En el campo de la salud, la inteligencia artificial (IA) está revolucionando la forma en que se diagnostican enfermedades, se toman decisiones clínicas y se personalizan tratamientos.Ha demostrado su capacidad para analizar grandes volúmenes de datos clínicos, identificar patrones, predecir resultados y asistir a los profesionales de la salud en la toma de decisiones.
En el caso de enfermedades inmunomediadas, que presentan una complejidad diagnóstica y terapéutica considerable, la inteligencia artificial puede ser una herramienta valiosa para optimizar el proceso de atención y mejorar los resultados clínicos.
El enfoque de la farmacia hospitalaria es fundamental en el manejo de enfermedades inmunomediadas, ya que los farmacéuticos juegan un papel crítico en la selección y seguimiento de tratamientos farmacológicos.
Otro de los perfiles clave en el manejo de las enfermedades inmunomediadas, son los dermatólogos en patologías relevantes como la psoriasis.
La aplicación de la IA en este contexto permite una mayor precisión en la selección de terapias, respuesta al tratamiento e identificación temprana de efectos adversos. Esto se traduce en una mejora en la calidad de vida de los pacientes y en la optimización de los recursos hospitalarios.
Por todos estos motivos surge OPTIMIDIA curso acreditado por la Universidad de Alcalá con 9 créditos ECTS para capacitar al profesional sanitario a enfrentar los desafíos en el manejo de enfermedades inmunomediadas y en aprovechar el potencial de la inteligencia artificial para mejorar la calidad en el abordaje del paciente
Facilitar un conocimiento base sobre los fundamentos del aprendizaje automático a través de la introducción a conceptos básicos en machine learning, procesos de entrenamiento, métodos de agrupamiento y efectos no deseados en los algoritmos de aprendizaje automático.
Conocer los aspectos básicos de la aplicación de la IA en medicina, los desafíos que supone y los perfiles profesionales implicados.
Capacitar en el conocimiento, aplicación, oportunidades y limitaciones de las redes neuronales y el deeplearning y su aplicación en medicina.
Entender los procedimientos regulatorios y la importancia de la ética y la regulación de la IA aplicada a la medicina y reflexionar sobre sus sesgos y limitaciones.
Dar a conocer la integración de la IA en el manejo de las enfermedades inmunomediadas en la práctica clínica.
Tema 1: Algoritmos de Machine Learning Clásicos
Tema 2: Proceso de Entrenamiento
Tema 3: Métricas en Clasificación, Regresión y Clustering
Tema 4: Overfitting, Underfitting y el Equilibrio entre Sesgo y Varianza
Tema 1: Problemas Comunes con los Datos
Tema 2: Construcción de Equipos en Proyectos de IA en Salud
Tema 3: Desafíos en Proyectos de IA
Tema 1: Fundamentos de Redes Neuronales y el Deep Learning
Tema 2: Aplicaciones del Deep Learning en Medicina
Tema 3: Grandes Modelos de Lenguaje y Técnicas de “Ingeniería del Prompt”
Tema 1: Ética en IA Médica
Tema 2: Regulaciones y Procedimientos para el uso de Modelos de Inteligencia Artificial en Medicina
Tema 3: Explicabilidad, Sesgo y Equidad en Modelos de IA
Tema 1: Diagnóstico asistido con IA en enfermedades inmunomediadas
Tema 2: Optimización del tratamiento y toma de decisiones mediante IA
Tema 3: Herramientas digitales aplicadas al seguimiento y atención al paciente
Dr. Melchor Álvarez de Mon
Director Departamento Medicina UAH, Jefe de Servicio Medicina Interna Hospital Príncipe de Asturias
Dr. Joaquín Borrás
Farmacia Hospitalaria. Hospital de Sagunto
Dr. Julio Bonis
Senior Data Scientist & Medical Doctor.
Dra. Alejandra Duque-Torres
Universidad de Tartu (Estonia)
Dr. José Manuel Martínez Sesmero
Farmacia hospitalaria, Subdirector Médico Hospital Clínico Lozano Blesa, Zaragoza
Dr. Antonio Martorell Calatayud
Especialista en Dermatología médica, quirúrgica y estética, Hospital de Manises, Valencia
Dr. Jaime Pineda Moreno
Artificial Intelligence Orchestrator Inc (EEUU)
Dr. Santiago Ramos-Mejía
Artificial Intelligence Orchestrator Inc (EEUU)
Requisitos de obligado cumplimiento exigidos por la Dirección Científica y la Universidad de Alcalá:
La priorización del alumnado se realizará en base al baremo y criterios establecidos para el curso:
Plazo de Preinscripción
Hasta el 7 de mayo 2024
Duración del curso
Junio 2024- Octubre 2024
Las plazas son limitadas (75)