Fil d'Ariane

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  • Horas 25h de dedicación
  • Fechas 03 de febrero - 30 de marzo de 2025
  • Límite Limite de formalización de admisión: 29 de enero 2024
  • Online 100% online
  • Plazas Plazas limitadas

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ALIANZA ESTRATÉGICA
SACYL, MERCK, IBM Y TECNUN, LA ESCUELA DE INGENIERÍA DE LA UNIVERSIDAD DE NAVARRA

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Esta unión nace con el objetivo de compartir con los profesionales de Sacyl los retos y oportunidades de la Inteligencia Artificial (IA).

En este caso, este curso enfocado Smart Health Awareness-Claves de la aplicación de la Inteligencia Artificial en salud está dirigido a profesionales sanitarios y gestores en salud que desean conocer el presente y futuro de la Inteligencia Artificial (IA) en su sector. 

 

 

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Logo de IBM

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Objetivos de aprendizaje

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01.

Al termino de este curso los participantes comprenderán cómo las tecnologías de Big Data y de Inteligencia Artificial, a través de diferentes métodos y herramientas, están revolucionando el sector de la salud.

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02.

Las sesiones de presentación de casos reales se han diseñado para inspirar e ilustrar a los participantes sobre las posibilidades de desarrollo en sus diferentes entornos profesionales.

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PROGRAMA Y CONTENIDOS Scs

PROGRAMA Y CONTENIDOS

100 % on line
Metodología: Modelo de semanas alternas, con sesiones grabadas que se estudiarán de manera autónoma.

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Introducción y Estrategia
(1 sesión)

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A través de algunos ejemplos y experiencias conoceremos los retos y oportunidades que nos ofrece la Inteligencia Artificial en un contexto de transformación digital para aportar valor en la atención y tratamiento de los pacientes y las enfermedades.
 

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La Cultura del Dato
(1 sesión)

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Tomar decisiones rápidas y acertadas requiere información de calidad. La obtención de datos; su organización; análisis y visualización, exige realizar una transición hacia la "cultura del dato"; entrar en el círculo virtuoso del Big Data & Business Analytics.

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La Ciencia de los Datos
(2 sesiones)

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Es frecuente visualizar el desarrollo tecnológico en salud a través de diferentes dispositivos -en lo que se ha denominado IoT (Internet of Things: pulseras de telemetría, reconocimiento facial, de voz, etc.)- o de algunas aplicaciones: robots asistentes, reconocimiento de imagen o procesamiento del Lenguaje Natural (NLP). Estos elementos son una fuente contínua de generación de datos. Descubrir el alcance que tiene la ciencia de los datos en el ámbito de la salud nos exige entender cómo los  algoritmos de machine learning o de deep learning nos pueden ayudar a desarrollar modelos predictivos y a generar sistemas autónomos que aprenden progresivamente. La aplicación de la Inteligencia Artificial (IA) no pueden permitir llegar antes y más rápidamente.

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Ética y Salud
(1 sesión)

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Detrás de los datos y de los dispositivos que los obtienen existen personas. Detrás del diseño de algunos algoritmos matemáticos pueden existir sesgos. El respeto a la legalidad vigente y la responsabilidad jurídica son necesarias; la perspectiva ética, es imprescindible.

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Casos reales en el sector salud
(7 sesiones)

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Con el objetivo de inspirar y divulgar la aplicación de la Inteligencia Artificial (IA) a los diferentes procesos del sector de la salud, los participantes conocerán de primera mano algunos casos reales de aplicación de las tecnologías donde se ha obtenido un avance significativo.

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Profesorado

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El equipo de profesores está formado por especialistas en IA, directivos de empresas, académicos y facultativos de reconocido prestigio profesional y comprobada trayectoria en la materia impartida, que transmiten no sólo los conocimientos teóricos, sino también su propia experiencia en la aplicación práctica aportando soluciones en el sector salud. 

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SOLICITUD,
MATRÍCULA Y
CERTIFICACIÓN


 

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El perfil de los participantes es: profesionales sanitarios y gestores de Sacyl que desean conocer el presente y futuro de la Inteligencia Artificial (IA) en su sector.

El plazo para formalizar la admisión al curso finaliza el 29 de enero de 2025. El candidato seleccionado por la Consejería de Sanidad deberá completar el formulario que aparece en el siguiente apartado. El día 31 de enero los candidatos que hayan formalizado admisión recibirán un mensaje de conformación junto con las credenciales de acceso a la plataforma educativa.

El proceso de admisión está supervisado por un comité conjunto de Sacyl , Merck, IBM y la Universidad de Navarra en el que se valorarán tanto los criterios académicos como el impacto asistencial de los interesados en atender a la formación. .

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Formulaire

Solicitud de admisión y matrícula | Sacyl

El plazo para la formalización de solicitudes de admisión finaliza el 29 de enero de 2025. Recibirás la resolución el día 31 de enero. 

Nombre null
Apellido 1 null
Apellido 2 null
DNI/ NIE null
Fecha de nacimiento null
Email de contacto null
Teléfono de contacto null
Provincia null
Hospital / Institución null
Perfil profesional null
Profesional de la Salud
Profesional de la Salud
Otro
Gestión
Gestión
Otro
Investigador
Investigador
Otro
Posición actual null
Perfil de Linkedin (URL)
Aviso legal

Al pulsar en "Enviar" acepta que la Universidad de Navarra tratará sus datos con la finalidad de gestionar los procesos de admisión y matrícula en el curso, legitimada por el consentimiento del interesado. Asimismo, podrá enviarle información sobre cursos y actividades similares que se realicen con posterioridad, excepto en caso de que Vd. ejerza sus derecho en contra. Los datos se conservarán mientras el interesado no se dé de baja y durante los plazos legales necesarios para atender posibles reclamaciones. Los datos personales serán cedidos a las otras entidades pertenecientes a la Alianza Estratégica. Puede Vd. retirar su consentimiento cuando lo desee, o ejercer los derechos de acceso, rectificación, supresión y oposición, entre otros que se relacionan en  https://www.unav.edu/proteccion-de-datos. Para ello, diríjase por favor por correo electrónico a la dirección dpo@unav.es, indicando en el título del mensaje “Smart Health Awareness: Claves de la Inteligencia Artificial en salud”.

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Assumpta Chacón Moreno

Professional Programs
Universidad de Navarra

Assumpta Chacón Moreno

 

31009 Pamplona, España

 

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