Máster en Formación Permanente en Big Data Sanitario
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Máster en Formación Permanente en Big Data Sanitario
    Máster en Formación Permanente en Big Data Sanitario

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    Presentación

    Gracias a este Master en Big Data Sanitario podrás descubrir la herramienta que está transformando el sector de la salud. Cuando se haya finalizado, podrás aprender a analizar grandes cantidades de datos y transformarlos en conocimiento valioso para la toma de decisiones informadas en el campo de salud. Además, ampliarás conocimientos sobre cómo utilizar herramientas y técnicas avanzadas de análisis de datos, así como a aplicarlas en contextos clínicos. Con el Master de Formación Permanente en Big Data Sanitario, puedes estar seguro de que están obteniendo una buena educación y estar en el camino hacia una carrera exitosa en un campo en rápida evolución. También contarás con un equipo de profesionales especializados en la materia.

    Universidades colaboradoras

    Para qué te prepara
    El Master en Big Data Sanitario te prepara para tener una comprensión profunda de las herramientas y técnicas de análisis de datos aplicadas a la atención sanitaria. Además, podrás diseñar, implementar y evaluar proyectos de Big Data sanitario y presentar resultados de análisis de datos de manera clara y comprensible. Todo eso, teniendo en cuenta los aspectos legales y de seguridad sobre la gestión de datos.
    Objetivos
    - Entender la ciencia de los datos y el análisis y procesamiento de estos. - Conocer el Big Data y las tecnologías que lo han hecho posible. - Adquirir conocimientos avanzados sobre herramientas y técnicas de análisis de datos aplicadas al campo de la salud. - Desarrollar habilidades para recopilar, procesar y analizar grandes conjuntos de datos sanitarios. - Aprender a usar el análisis de datos en el descubrimiento de patrones de enfermedades, diagnóstico y tratamiento. - Adquirir conocimientos sobre la seguridad de gestión de los datos sanitarios. - Asegurar el cumplimiento de los requisitos legales y reglamentarios.
    A quién va dirigido
    El Master en Big Data Sanitario está dirigido a profesionales de la salud, científicos de datos, ingenieros y otros profesionales que deseen adquirir habilidades avanzadas en análisis de datos aplicados al campo de la salud, la gestión de proyectos de Big Data o la investigación en el campo de la salud.
    Salidas Profesionales
    Después de completar el Master en Big Data Sanitario podrás encontrar empleo en empresas de tecnología de la salud y compañías farmacéuticas. Además, podrás ejercer como consultor y/o director de proyectos en Big Data sanitario, investigador en salud pública, gerente de calidad de datos sanitarios y analista de datos sanitarios, gracias a las habilidades adquiridas en la formación.
    Temario

    MÓDULO 1. DATA SCIENCE: ALMACENAMIENTO, ANÁLISIS Y PROCESAMIENTO DE DATOS

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA CIENCIA DE DATOS

    1. ¿Qué es la ciencia de datos?
    2. Herramientas necesarias para el científico de datos
    3. Data Science & Cloud Computing
    4. Aspectos legales en Protección de Datos

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. BASES DE DATOS RELACIONALES

    1. Introducción
    2. El modelo relacional
    3. Lenguaje de consulta SQL
    4. MySQL Una base de datos relacional

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. BASES DE DATOS NOSQL Y EL ALMACENAMIENTO ESCALABLE

    1. ¿Qué es una base de datos NoSQL?
    2. Bases de datos Relaciones Vs Bases de datos NoSQL
    3. Tipo de Bases de datos NoSQL Teorema de CAP
    4. Sistemas de Bases de datos NoSQL

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTRODUCCIÓN A UN SISTEMA DE BASES DE DATOS NOSQL: MONGODB

    1. ¿Qué es MongoDB?
    2. Funcionamiento y uso de MongoDB
    3. Primeros pasos con MongoDB: Instalación y shell de comandos
    4. Creando nuestra primera Base de Datos NoSQL: Modelo e Inserción de Datos
    5. Actualización de datos en MongoDB: Sentencias set y update
    6. Trabajando con índices en MongoDB para optimización de datos
    7. Consulta de datos en MongoDB

    UNIDAD DIDÁCTICA 5. WEKA Y DATA MINING

    1. ¿Qué es Weka?
    2. Técnicas de Data Mining en Weka
    3. Interfaces de Weka
    4. Selección de atributos

    UNIDAD DIDÁCTICA 6. PENTAHO

    1. Una aproximación a PENTAHO
    2. Soluciones que ofrece PENTAHO
    3. MongoDB & PENTAHO
    4. Hadoop & PENTAHO
    5. Weka & PENTAHO

    UNIDAD DIDÁCTICA 7. R COMO HERRAMIENTA PARA BIG DATA

    1. Introducción a R
    2. ¿Qué necesitas?
    3. Tipos de datos
    4. Estadística Descriptiva y Predictiva con R
    5. Integración de R en Hadoop

    UNIDAD DIDÁCTICA 8. PRE-PROCESAMIENTO & PROCESAMIENTO DE DATOS

    1. Obtención y limpieza de los datos (ETL)
    2. Inferencia estadística
    3. Modelos de regresión
    4. Pruebas de hipótesis

    UNIDAD DIDÁCTICA 9. ANÁLISIS DE LOS DATOS

    1. Inteligencia Analítica de negocios
    2. La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
    3. Presentación de resultados

    MÓDULO 2. BIG DATA INTRODUCCIÓN

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL BIG DATA

    1. ¿Qué es Big Data?
    2. La era de las grandes cantidades de información. Historia del big data
    3. La importancia de almacenar y extraer información
    4. Big Data enfocado a los negocios
    5. Open Data
    6. Información pública
    7. IoT (Internet of Things-Internet de las cosas)

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. FUENTES DE DATOS

    1. Definición y relevancia de la selección de las fuentes de datos
    2. Naturaleza de las fuentes de datos Big Data

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. OPEN DATA

    1. Definición, Beneficios y Características
    2. Ejemplo de uso de Open Data

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. FASES DE UN PROYECTO DE BIG DATA

    1. Diagnóstico inicial
    2. Diseño del proyecto
    3. Proceso de implementación
    4. Monitorización y control del proyecto
    5. Responsable y recursos disponibles
    6. Calendarización
    7. Alcance y valoración económica del proyecto

    UNIDAD DIDÁCTICA 5. BUSINESS INTELLIGENCE Y LA SOCIEDAD DE LA INFORMACIÓN

    1. Definiendo el concepto de Business Intelligence y sociedad de la información
    2. Arquitectura de una solución de Business Intelligence
    3. Business Intelligence en los departamentos de la empresa
    4. Conceptos de Plan Director, Plan Estratégico y Plan de Operativa Anual
    5. Sistemas operacionales y Procesos ETL en un sistema de BI
    6. Ventajas y Factores de Riesgos del Business Intelligence

    UNIDAD DIDÁCTICA 6. PRINCIPALES PRODUCTOS DE BUSINESS INTELLIGENCE

    1. Cuadros de Mando Integrales (CMI)
    2. Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
    3. Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)

    UNIDAD DIDÁCTICA 7. BIG DATA Y MARKETING

    1. Apoyo del Big Data en el proceso de toma de decisiones
    2. Toma de decisiones operativas
    3. Marketing estratégico y Big Data
    4. Nuevas tendencias en management

    UNIDAD DIDÁCTICA 8. DEL BIG DATA AL LINKED OPEN DATA

    1. Concepto de web semántica
    2. Linked Data Vs Big Data
    3. Lenguaje de consulta SPARQL

    UNIDAD DIDÁCTICA 9. INTERNET DE LAS COSAS

    1. Contexto Internet de las Cosas (IoT)
    2. ¿Qué es IoT?
    3. Elementos que componen el ecosistema IoT
    4. Arquitectura IoT
    5. Dispositivos y elementos empleados
    6. Ejemplos de uso
    7. Retos y líneas de trabajo futuras

    MÓDULO 3. APLICACIÓN DEL BIG DATA Y LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA SALUD

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. RELACIÓN ENTRE BIG DATA E INTELIGENCIA ARTIFICIAL CON LA SALUD

    1. Relación entre inteligencia artificial y big data
    2. IA y Big Data combinados
    3. El papel del Big Data en IA
    4. Big Data en salud
    5. Necesidad de Big Data en la asistencia sanitaria
    6. Retos del big data en salud

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. BASES DE DATOS MÉDICAS

    1. Fuentes de datos sobre salud
    2. Importancia de los datos sobre salud

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. ANÁLISIS E INTERPRETACIÓN DE BASES DE DATOS MÉDICAS

    1. El cuadro de mando en la atención médica
    2. Ejemplos de cuadros de mando de asistencia sanitaria
    3. Herramienta Tableau
    4. Herramienta Powerbi
    5. Herramienta QlikView
    6. Transformación y modelo de datos

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. APLICACIÓN DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN EL DIAGNÓSTICO MÉDICO

    1. Atención médica generalizada con Big Data
    2. Predicciones de pacientes para una mejor dotación de personal
    3. Registros electrónicos de salud (EHR)
    4. Alertas en tiempo real
    5. Mejora del compromiso del paciente
    6. Prevenir el abuso de opioides en los EEUU
    7. Uso de datos de salud para la planificación estratégica informada
    8. Curar el cáncer con Big Data
    9. Análisis predictivo en salud
    10. Reducir el fraude y mejorar la seguridad
    11. Telemedicina
    12. Integrando Big Data con Imágenes Médicas
    13. Una forma de evitar visitas innecesarias a la sala de emergencias

    MÓDULO 4. INFORMATIZACIÓN DE LA MEDICINA

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. EVOLUCIÓN DE LA MEDICINA HASTA EL SIGLO XXI

    1. Medicina en el mundo antiguo
    2. Medicina en la edad media
    3. Medicina en el siglo xvi
    4. Medicina en el siglo xvii
    5. Medicina en el siglo xviii
    6. Medicina en el siglo xix
    7. Medicina en el siglo xx
    8. Medicina en el siglo xxi

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. APLICACIÓN DE LA INFORMÁTICA EN EL CAMPO DE LA MEDICINA

    1. Las Tecnologías de la Información y Comunicación en los entornos sanitarios
    2. Tecnologías de la información y comunicación (TICs) en el Sistema Nacional de Salud
    3. TICs al servicio de los ciudadanos
    4. Telemedicina
    5. Uso de redes sociales en medicina

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. APLICACIÓN DE LA INFORMÁTICA EN EL DIAGNÓSTICO POR IMAGEN

    1. Aspectos introductorios
    2. Panorama histórico
    3. Innovaciones en el diagnóstico por imagen
    4. Redefiniendo la radiología

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTRODUCCIÓN A LA HISTORIA CLÍNICA ELECTRÓNICA (HCE)

    1. Modelos conceptuales de la historia clínica
    2. Elaboración y contenidos de la historia clínica
    3. Contenidos de la historia clínica
    4. Formatos de la historia clínica
    5. ¿Qué es una historia clínica electrónica?
    6. Beneficios de la histórica clínica electrónica (HCE)
    7. La historia clínica digital del Sistema Nacional de Salud

    UNIDAD DIDÁCTICA 5. MÓDULOS Y SISTEMAS DE LA HISTORIA CLÍNICA ELECTRÓNICA

    1. Software de Historia Clínica Electrónica (HCE)
    2. Software privado y software libre (opensource) para la historia clínica electrónica
    3. ¿HCE en la nube o en el centro hospitalario? Beneficios e inconvenientes
    4. HCE en España, América Latina y el Caribe
    5. Procesos y diagrama de flujos genéricos de un software de historia clínica electrónica

    UNIDAD DIDÁCTICA 6. ESTÁNDARES HCE

    1. Estándares usados en la Historia Clínica Electrónica (HCE)
    2. HIPAA

    UNIDAD DIDÁCTICA 7. MODELO INFORMÁTICO DE LA HISTORIA CLÍNICA ELECTRÓNICA

    1. ¿Qué lenguajes de programación se utilizan en los sistemas informáticos de salud?
    2. Usos comunes de la HCE
    3. ¿Qué solución de alojamiento elegir para HCE?
    4. ¿Debería la HCE ser apta en dispositivos móviles?

    UNIDAD DIDÁCTICA 8. TERMINOLOGÍA HCE

    1. ¿Qué es SNOMED CT?
    2. Diseño y desarrollo de SNOMED CT
    3. Componentes de SNOMED CT
    4. Características de SNOMED CT

    UNIDAD DIDÁCTICA 9. PRESENTE Y FUTURO DE LA HCE

    1. Pasado de la HCE
    2. Presente de la HCE
    3. Futuro de la HCE

    MÓDULO 5. TECNOLOGÍAS DE LA INFORMACIÓN Y COMUNICACIÓN EN LOS ENTORNOS SANITARIOS

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA INNOVACIÓN TECNOLÓGICA SANITARIA

    1. Innovación en sistemas sanitarios
    2. Políticas de innovación
    3. Tecnología sanitaria emergente
    4. Evaluación tecnológica en España

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. TICS EN EL SISTEMA NACIONAL DE SALUD

    1. Las Tecnologías de la Información y Comunicación en los entornos sanitarios
    2. Tecnologías de la información y comunicación (TICs) en el Sistema Nacional de Salud
    3. TICs al servicio de los ciudadanos

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. TELEMEDICINA

    1. Telemedicina
    2. Asistencia Remota
    3. Telemedicina en procesos de apoyo a la continuidad asistencial
    4. Información sanitaria a la población
    5. Formación continua de profesionales
    6. Beneficios de la Telemedicina

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. GESTORES Y SINDICADORES DE CONTENIDOS; LOS BLOGS

    1. Gestor de contenidos (CMS)
    2. Sindicadores de contenidos: RSS y Atom
    3. Boletines electrónicos
    4. Blogging. Introducción y términos frecuentes
    5. Creación de un blog

    UNIDAD DIDÁCTICA 5. COLABORACIÓN ONLINE; CIENCIA E INVESTIGACIÓN 2.0

    1. Alojamiento en la nube
    2. Gestor de reuniones
    3. Conferencias online
    4. Investigación 2.0
    5. Gestores de bibliografías

    UNIDAD DIDÁCTICA 6. MARKETING Y POSICIONAMIENTO PARA LA E-SALUD

    1. Posicionamiento SEO
    2. Instalación del SEO simple
    3. Seccionando a sus visitantes
    4. ¿Cuándo hacemos SEO?
    5. Elección de palabras clave
    6. Lista de términos
    7. Sacando partido a Google Trends
    8. Conociendo el futuro: previsión de visitas
    9. ¿De dónde venimos? ¿A dónde vamos?
    10. Herramientas de monitorización SERP
    11. Estrategias de marketing 2.0

    UNIDAD DIDÁCTICA 7. ASPECTOS LEGALES EN LA E-SALUD

    1. Aspectos legales en el empleo de las TIC
    2. La protección de datos

    MÓDULO 6. TELEMEDICINA Y E-SALUD (E-HEALTH)

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. TRANSFORMACIÓN DEL SISTEMA TRADICIONAL A LA SALUD DIGITAL

    1. Introducción. Ley General de Sanidad
    2. Salud pública
    3. Telemedicina

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. VÍAS DE ATENCIÓN SANITARIA AL PACIENTE

    1. Estructura del sistema sanitario público en España. Niveles de asistencia
    2. Vías de atención sanitaria al paciente

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. DOCUMENTACIÓN SANITARIA Y DE GESTIÓN

    1. Documentación sanitaria
    2. Documentación clínica. Tramitación
    3. Documentos no clínicos

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. ESTRUCTURA Y DISEÑO DE LA HISTORIA CLÍNICA

    1. Modelos conceptuales de la historia clínica
    2. Elaboración y contenidos de la historia clínica
    3. Contenidos de la historia clínica
    4. Formatos de la historia clínica

    UNIDAD DIDÁCTICA 5. INFORMÁTICA EN UN CENTRO SANITARIO

    1. Introducción a la informática sanitaria
    2. Archivistas y nuevas tecnologías
    3. La historia clínica informatizada
    4. Gestión de fichero de pacientes y de historias clínicas

    UNIDAD DIDÁCTICA 6. LENGUAJES DOCUMENTALES EN MEDICINA Y CODIFICACIÓN DE DATOS

    1. El lenguaje médico
    2. Los lenguajes documentales en medicina
    3. Codificación de datos clínicos y el CIE-10-ES. Conjunto Mínimo Básico de Datos (CMBD)
    4. Proceso para la correcta codificación. Convenciones del CIE-10-MC

    UNIDAD DIDÁCTICA 7. CONFIDENCIALIDAD, DERECHOS Y DEBERES DEL USUARIO

    1. El secreto profesional
    2. Consentimiento informado
    3. Derechos y deberes del paciente

    UNIDAD DIDÁCTICA 8. TECNOLOGÍA Y SISTEMAS

    1. Herramientas de la telemedicina
    2. Gestión médica a través de la telemedicina

    UNIDAD DIDÁCTICA 9. BIG DATA EN LA SALUD

    1. Introducción al Big Data
    2. La era de las grandes cantidades de información: historia del Big Data
    3. La importancia de almacenar y extraer información
    4. Apoyo del Big Data en el proceso de toma de decisiones
    5. Marketing estratégico y Big Data
    6. Nuevas tendencias en management

    UNIDAD DIDÁCTICA 10. MARKETING Y PUBLICIDAD EN EL SISTEMA DE SALUD

    1. El plan de marketing
    2. Procesos en el diseño del Plan de Marketing
    3. Fases en el desarrollo del plan de marketing
    4. Posicionamiento en el mercado

    MÓDULO 7. E-HEALTH

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL E-HEALTH Y SU APLICACIÓN

    1. Definición de e-Health
    2. Ventajas y desventajas de e-Health

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. ANÁLISIS DE PARÁMETROS VITALES MEDIANTE DISPOSITIVOS

    1. Dispositivos y equipos de monitorización de parámetros vitales
    2. Clasificación de wearables
    3. Signos vitales
    4. Arquitectura de los WHD
    5. Ejemplos de Wereable Health Devices

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. APLICACIONES E-HEALTH (E-HEALTH APPS)

    1. Apps de e-Health
    2. Razones del éxito de las apps de e-Health
    3. Ejemplos de apps de e-Health

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. CERTIFICACIÓN DE APPS E-HEALTH

    1. Encontrar apps de e-Health fiables
    2. Directiva de dispositivos médicos (MDD)
    3. Food and Drug Administration (FDA)

    UNIDAD DIDÁCTICA 5. IOT EN E-HEALTH

    1. Contexto Internet de las Cosas (IoT)
    2. ¿Qué es IoT?
    3. Elementos que componen el ecosistema IoT
    4. Arquitectura IoT
    5. Dispositivos y elementos empleados
    6. Ejemplos de uso
    7. Retos y líneas de trabajo futuras

    UNIDAD DIDÁCTICA 6. USO DE LAS REDES SOCIALES EN EDUCACIÓN PARA LA SALUD

    1. Redes sociales en educación para la salud
    2. Beneficios de las redes sociales en salud
    3. Pautas de uso de redes sociales para organizaciones sanitarias

    MÓDULO 8. ASPECTOS LEGALES Y SEGURIDAD DE LA GESTIÓN DE LOS DATOS SANITARIOS

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LOS ASPECTOS LEGALES DE LA GESTIÓN DE DATOS SANITARIOS

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. NORMAS Y REGULACIONES APLICABLES A LA GESTIÓN DE DATOS SANITARIOS

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. MEDIDAS DE SEGURIDAD PARA LA GESTIÓN DE DATOS SANITARIOS

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. GESTIÓN DE INCIDENTES DE SEGURIDAD Y PRIVACIDAD DE LOS DATOS SANITARIOS

    UNIDAD DIDÁCTICA 5. BUENAS PRÁCTICAS EN LA GESTIÓN DE DATOS SANITARIOS

    UNIDAD DIDÁCTICA 6. HERRAMIENTAS Y TECNOLOGÍAS PARA LA GESTIÓN SEGURA DE DATOS SANITARIOS

    MÓDULO 9. PROYECTO FINAL DE MASTER

    Titulación
    Titulación Universitaria:
    Diploma Universidad Católica de Murcia
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