Tecnologías machine learning y de inteligencia artificial para profesionales de la salud
En este curso altamente práctico y aplicado, se abordan los últimos avances en tecnologías de la ciencia de datos en el campo de la salud. Pensado para profesionales de la salud, incluyendo médicos, terapeutas, rehabilitadores y psicólogos, también es útil para tecnólogos en comienzos de su carrera o que se encuentren en un proceso de cambio y quieran profundizar más sobre problemáticas actuales y metodologías aplicadas a distintos problemas relacionados con la salud.
El temario está diseñado para proporcionar a los profesionales de la salud una base teórica sólida sobre las tecnologías de Machine Learning y AI, seguida de una amplia experiencia práctica en casos relevantes para su campo. Las tres horas iniciales se dedican a establecer los fundamentos necesarios, mientras que las siete horas restantes se centran en casos prácticos específicos que los profesionales de la salud pueden encontrar en su trabajo diario. Este enfoque permite a los participantes comprender y aplicar las metodologías y herramientas relevantes para abordar problemas y desafíos de la salud utilizando técnicas de Machine Learning y AI.
I. Teoría y Fundamentos (3 horas):
A. Introducción al Machine Learning y la Inteligencia Artificial en el ámbito de la salud.
B. Principios y técnicas fundamentales de Machine Learning y AI en salud
C. Ética y consideraciones legales en el uso de Machine Learning y la AI en salud
D. Ejemplos de éxito basados en soluciones ML y AI en salud
II. Casos Prácticos (7 horas):
A. Entorno de programación y herramientas estado del arte para el desarrollo de ML y AI
B. Clasificación supervisada y regresión con ejemplos prácticos de aplicación
C. Clasificación no supervisada y reducción de dimensionalidad con ejemplos prácticos de aplicación
D. Redes convolucionales para el análisis de imagen médica de aplicación
- Dates and places
- From February, 24th 2025 to February, 27th 2025
19:00 to 21:30 h. - Online
- The course may be followed online, either on live stream mode or on recorded live stream mode.
- Program
- Monday, February, 24th 2025
- 19:00-21:30 h. Teoría
- Jesús M. Cortés Doctor en física. Profesor catedrático (Ikerbasque) Instituto de Investigación BioBizkaia
- 19:00-21:30 h. Teoría
- Tuesday, February, 25th 2025
- 19:00-21:30 h. Entorno de programación y regresión
- Antonio Jiménez Marín Doctor en biomedicina. Investigador en conectividad cerebral en salud y enfermedad. Biocruces-Bizkaia HRI
- 19:00-21:30 h. Entorno de programación y regresión
- Wednesday, February, 26th 2025
- 19:00-21:30 h. Clasificación Supervisada y No Supervisada
- Antonio Jiménez Marín Doctor en biomedicina. Investigador en conectividad cerebral en salud y enfermedad. Biocruces-Bizkaia HRI
- 19:00-21:30 h. Clasificación Supervisada y No Supervisada
- Thursday, February, 27th 2025
- 19:00-21:30 h. Redes Convolucionales + Explicación Trabajo Final
- Antonio Jiménez Marín Doctor en biomedicina. Investigador en conectividad cerebral en salud y enfermedad. Biocruces-Bizkaia HRI
- 19:00-21:30 h. Redes Convolucionales + Explicación Trabajo Final
- Monday, February, 24th 2025
- Attendance
- The course may be followed online, either on live stream mode or on recorded live stream mode.
- Enrollment
Ordinary enrollment Personas con discapacidad Ámbito UNED Fee 50 € 40 € 40 € - Directed by
- José Miguel Gil-Garcia Leiva
- Profesor Titular del departamento de Tecnología Electrónica de la UPV/EHU y Profesor-Tutor en UNED Vitoria-Gasteiz.
- Coordinated by
- Asier Azkarraga Agirre
- Profesor tutor y coordinador académico en UNED Vitoria-Gasteiz.
- Lecturers
- Jesús M. Cortés
- Doctor en física. Profesor catedrático (Ikerbasque) Instituto de Investigación BioBizkaia
- Antonio Jiménez Marín
- Doctor en biomedicina. Investigador en conectividad cerebral en salud y enfermedad. Biocruces-Bizkaia HRI
- Grading system
- El curso consta de 10 horas lectivas y 10 más de trabajo autónomo. Al final del curso el alumnado realizará un trabajo final, que determinarán los ponentes a lo largo de las sesiones del curso, a partir de los materiales que se facilitarán.
- Collaborates
Organizers
- Objetivos de Desarrollo Sostenible
Esta actividad impacta en los siguientes Objetivos de Desarrollo Sostenible:
- More
- UNED Vitoria-Gasteiz
Pedro de Asúa, 2
01008 Vitoria - Gasteiz Álava
945 244 200 / secretaria.alumnos@gasteiz.uned.es