Optimidiad | Certificado de formación permanente en la aplicación de la inteligencia artificial en enfermedades inmunomediadas

Curso acreditado con 9 ECTS

Inicio del curso: 11 de junio 2024

PRESENTACIÓN

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

OBJETIVOS

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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.

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Conocer los aspectos básicos de la aplicación de la IA en medicina, los desafíos que supone y los perfiles profesionales implicados.

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Capacitar en el conocimiento, aplicación, oportunidades y limitaciones de las redes neuronales y el deeplearning y su aplicación en medicina.

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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.

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Dar a conocer la integración de la IA en el manejo de las enfermedades inmunomediadas en la práctica clínica.

CONTENIDO CIENTÍFICO

Distribuido en 5 asignaturas formativas compuestas por: contenidos teóricos, videopíldoras, lecturas recomendadas y preguntas de evaluación.

Para aprobar el curso, es necesario superar las evaluaciones de cada bloque, así como visualizar el temario.

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

CUADRO ACADÉMICO

Director académico:

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Dr. Melchor Álvarez de Mon

Director Departamento Medicina UAH, Jefe de Servicio Medicina Interna Hospital Príncipe de Asturias

Directores científicos:

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Dr. Joaquín Borrás

Farmacia Hospitalaria. Hospital de Sagunto

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Dr. Julio Bonis

Senior Data Scientist & Medical Doctor.

Panel docente:

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Dra. Alejandra Duque-Torres

Universidad de Tartu (Estonia)

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Dr. José Manuel Martínez Sesmero

Farmacia hospitalaria, Subdirector Médico Hospital Clínico Lozano Blesa, Zaragoza

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Dr. Antonio Martorell Calatayud

Especialista en Dermatología médica, quirúrgica y estética, Hospital de Manises, Valencia

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Dr. Jaime Pineda Moreno

Artificial Intelligence Orchestrator Inc (EEUU)

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Dr. Santiago Ramos-Mejía

Artificial Intelligence Orchestrator Inc (EEUU)

PREINSCRIPCIÓN

Requisitos:

Requisitos de obligado cumplimiento exigidos por la Dirección Científica y la Universidad de Alcalá:

  • Ser especialista en Farmacia hospitalaria o Dermatología
  • Socio numerario de la SEFH (Farmacia hospitalaria)
  • Ser profesional sanitario que desarrolla su actividad en territorio español.

La priorización del alumnado se realizará en base al baremo y criterios establecidos para el curso:

Proceso de preinscripción

  • Pulsar el botón “PREINSCRIPCIÓN”
  • Cumplimentar los datos solicitados
  • Pulse sobre el botón “continuar”
  • Recibirá un email con un enlace para la activación de la cuenta. (en caso de no recibirlo póngase en contacto con la secretaría técnica)
  • Deberá pulsar sobre el enlace del email para validar su preinscripción.
  • Esto le llevará al acceso de la plataforma del curso y le pedirá que adjunte:
    • DNI en vigor escaneado por ambas caras
    • Carta de motivación

Plazo de Preinscripción

Hasta el 7 de mayo 2024

Duración del curso

Junio 2024- Octubre 2024

Las plazas son limitadas (75)

CONTACTO

  • SECRETARÍA TÉCNICA

  • secretaria@iaimid.com
  • 91 803 72 79
  • Plaza de la Encina 10-11 • Núcleo 4, 3º 28760 • Tres Cantos, Madrid