DIPLOMADO EN BIG DATA PARA EL SECTOR SALUD

DIPLOMADO EN BIG DATA PARA EL SECTOR SALUD

$642,00

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Descripción

DIPLOMADO EN BIG DATA PARA EL SECTOR SALUD

TIEMPO: 3 Meses

Objetivos:

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.

📚 Plan de estudio

Módulo 1: Introducción a la formación virtual

  • Módulo de ambientación a la plataforma e introducción al diplomado

Módulo 2: 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

Módulo 3: Herramientas y tecnologías para el análisis

  • 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

Módulo 4: 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

Módulo 5: Implementación y gestión de proyectos

  • 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

🕒 Modalidad

  • Virtual: Jueves y Viernes de 18:00 a 20:30

⏱️ DISTRIBUCIÓN HORAS

  • 💻 50 horas Virtuales
  • 📘 60 horas Autónomas
  • 🔬 60 horas Investigación
  • 📂 60 horas Proyecto
  • 🧪 120 horas Prácticas (Homologación si trabaja en el área)
  • Total: 350 horas

🎓 Certificación

  • 🏫 Instituto Superior Tecnológico (Diplomado)
  • 🌐 CIIDECO INTERNACIONAL (Experto)

🗓️ 2 días a la semana
🕕 18h00 a 21h00

💳 Inversión y pagos

Depósito / Transferencia:

Costo: $600

  • Banco Pichincha
  • Cuenta de Ahorros: 2202352943
  • CIIDECO INTERNACIONAL
  • RUC: 1792530377001
  • 📱 WhatsApp: 098 262 2530

Tarjeta (PayPhone): $642

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