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Master E-health y Big Data
practicas
Prácticas Garantizadas
convocatoria
Convocatoria Abierta
modalidad
Online
duracion
1500 H
precio
1795 EUR 1436 EUR
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Prácticas
Garantizadas
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Convocatoria
Abierta
Las acciones formativas de INESEM tienen modalidad online
Modalidad
Online
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Duración
1500 H
BECA 20 %
Precio: 1795 EUR AHORA: 1436 EUR
Hasta el 28/09/2023
¡Puedes fraccionar tus pagos cómodamente!

Cuota

1436 €
200 €/primer mes
Resto de plazos: 1236 €/mes

Presentación

Los avances tecnológicos han afectado a diversos entornos, entre ellos, al sector de la Salud. Tanto es así, que la Unión Europea designa la E-health como las herramientas TIC que mejoran el acceso y la calidad de los cuidados, con objetivos como aumentar la eficacia y la salud de los ciudadanos. Fórmate en esta incipiente técnica con el Master E-health y Big Data y da los primeros pasos uniendo la inteligencia de datos y la gestión de la salud pública.

plan de estudios
Para qué te prepara

La especialización que te ofrece el Master E-health y Big Data te prepara para convertirte en un profesional capaz de informatizar los procesos médicos y agilizar las gestiones sanitarias. Obtendrás conocimientos sobre el diagnóstico de imagen, el proceso de análisis de datos para generar inteligencia de negocio y aplicarlo a la Salud. En definitiva, profundizarás en las bases de la E-health y contribuirás a la transformación tecnológica del sector.

Objetivos
  • Estudiar la aplicación de la informática en el campo de la medicina y en el diagnóstico por imagen.
  • Conocer el trabajo radiológico en red y los medios de contraste radiológicos.
  • Utilizar estadística descriptiva y básica con el software SPSS para el análisis de datos y la investigación en salud.
  • Conocer el concepto de Telemedicina y utilizar estrategias de marketing para la E-salud o E-health.
  • Identificar las fuentes de datos y generar bases de datos médicas.
  • Aplicar la inteligencia artificial en el diagnóstico médico y analizar los parámetros vitales mediante dispositivos.
  • Conocer el proceso de certificación de una App en E-health y comprender la relación entre el IoT y la e-Salud.
A quién va dirigido

Este Master E-health y Big Data se dirige a estudiantes de las ramas de ciencias de la salud, informática o cualquier otra relacionada con la aplicación de las TICs a la medicina, que busque una formación online y adentrarse al mercado laboral mediante la realización de prácticas. Igualmente, se orienta a los profesionales que busquen actualizar sus conocimientos y diferenciarse en el sector.

Salidas Profesionales

Con la realización de este Master E-health y Big Data optarás a salidas profesionales en el sector de la Salud, en Organismos Públicos o entidades Privadas. Especialmente, obtendrás los instrumentos básicos para trabajar en Departamentos Informáticos de Centros de Salud, Aseguradoras, Industria Farmacéutica o en Centros de Investigación de Sanidad como Especialista en Big Data.

temario

  1. Concepto de salud
  2. Medicina comunitaria, Sistema Sanitario y atención sanitaria

  1. Morfología y fisiología ósea
  2. Desarrollo óseo
  3. Cabeza
  4. Columna vertebral
  5. Tronco
  6. Extremidades
  7. Cartílagos
  8. Esqueleto apendicular
  9. Articulaciones y movimientos

  1. Fisiología muscular
  2. Ligamentos
  3. Musculatura dorsal

  1. Extremidades superiores
  2. Extremidades inferiores

  1. El abdomen
  2. Tórax
  3. Cabeza y cuello

  1. El sistema nervioso
  2. Sistema nervioso central
  3. Sistema nervioso periférico
  4. Sistema nervioso autónomo o vegetativo

  1. El aparato respiratorio
  2. El proceso respiratorio

  1. Introducción al sistema digestivo
  2. La boca
  3. La deglución
  4. El estómago
  5. El intestino
  6. El páncreas
  7. El hígado y la bilis
  8. Movimientos del tracto digestivo

  1. El aparato cardiovascular
  2. Vasos sanguíneos

  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

  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

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

  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

  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

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

  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?

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

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

  1. Radiaciones

  1. Fundamento de la imagen radiológica

  1. El equipo de radiología médica

  1. La película radiográfica y la fluoroscopia

  1. Imagen Digital

  1. Adquisición de imágenes digitales

  1. Componentes del sistema de radiología digital

  1. El sistema PACS-RIS-HIS

  1. Componentes de un PACS

  1. Objetivos, ventajas e inconvenientes de la telerradiología y trabajo radiológico en red
  2. Componentes y estructuras de la telerradiología y trabajo radiológico en red

  1. Control de calidad

  1. Pantallas de visualización de datos

  1. Los medios de contraste radiológicos

  1. La investigación
  2. La investigación científica
  3. El proceso de la investigación
  4. Objetivos de la investigación
  5. Hipótesis de la investigación
  6. Ética de la investigación

  1. Ensayos Clínicos
  2. Clasificación de los Ensayos Clínicos
  3. Protocolización de un Ensayo Clínico
  4. Participantes en los Ensayos Clínicos
  5. Normas de buena práctica clínica

  1. Herramientas de recogida de datos en estudios epidemiológicos
  2. Observación
  3. Encuestas
  4. Entrevistas

  1. Introducción
  2. Cómo crear un archivo
  3. Definir variables
  4. Variables y datos
  5. Tipos de variables
  6. Recodificar variables
  7. Calcular una nueva variable
  8. Ordenar casos
  9. Seleccionar casos

  1. Introducción
  2. Análisis de frecuencias
  3. Tabla de correlaciones
  4. Diagramas de dispersión
  5. Covarianza
  6. Coeficiente de correlación
  7. Matriz de correlaciones
  8. Contraste de medias

  1. Introducción
  2. Búsqueda bibliográfica
  3. Estructura de los artículos científicos
  4. Participación en congresos
  5. Factor de impacto e índices de evaluación en revistas científicas

  1. El proyecto de investigación
  2. Fondos de investigación en salud
  3. Elaboración del proyecto de investigación

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

  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

  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

  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

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

  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

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

  1. Contexto donde surge Big Data
  2. Definición de Big Data

  1. Business Intelligence y la toma de decisiones
  2. Cuadros de mando
  3. Cuadros de mando: KPI

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

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

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

  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

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

  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

  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 EE. UU.
  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

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

  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

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

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

  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

  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

metodología

claustro

Claustro de Profesores Especializado

Realizará un seguimiento personalizado del aprendizaje del alumno.

campus virtual

Campus virtual

Acceso ilimitado desde cualquier dispositivo 24 horas al día los 7 días de la semana al Entorno Personal de Aprendizaje.

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Materiales didácticos

Apoyo al alumno durante su formación.

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Material Adicional

Proporcionado por los profesores para profundizar en cuestiones indicadas por el alumno.

Centro de atención al estudiante (CAE)

Centro de atención al estudiante (CAE)

Asesoramiento al alumno antes, durante, y después de su formación con un teléfono directo con el claustro docente 958 050 242.

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Programa destinado a mejorar la empleabilidad de nuestros alumnos mediante orientación profesional de carrera y gestión de empleo y prácticas profesionales.

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Con nuestra metodología de aprendizaje online, el alumno comienza su andadura en INESEM Business School a través de un campus virtual diseñado exclusivamente para desarrollar el itinerario formativo con el objetivo de mejorar su perfil profesional. El alumno debe avanzar de manera autónoma a lo largo de las diferentes unidades didácticas así como realizar las actividades y autoevaluaciones correspondientes.La carga de horas de la acción formativa comprende las diferentes actividades que el alumno realiza a lo largo de su itinerario. Las horas de teleformación realizadas en el Campus Virtual se complementan con el trabajo autónomo del alumno, la comunicación con el docente, las actividades y lecturas complementarias y la labor de investigación y creación asociada a los proyectos. Para obtener la titulación el alumno debe aprobar todas la autoevaluaciones y exámenes y visualizar al menos el 75% de los contenidos de la plataforma. El Proyecto Fin de Máster se realiza tras finalizar el contenido teórico-práctico en el Campus. Por último, es necesario notificar la finalización del Máster desde la plataforma para comenzar la expedición del título.

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Rafael Marín

Ingeniero técnico en Informática de Sistemas por la Universidad de Granada (UGR). 
Apasionado de la informática y de las nuevas

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Juan Antonio
Juan Antonio Cortés Ibáñez
Graduado en Ingeniería Informática por la UGR con Máster Universitario Oficial en Ciencia de Datos e Ingeniería de Computadores por la UGR. Leer más
Bibiana
Bibiana Moreno Leyva

CEO de EducaLMS, proyecto de innovación educativa. Técnica superior en desarrollo de aplicaciones informáticas. Cuenta con más de seis años de

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