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100% Online
1500 horas
Flexibilidad horaria
2195€
1756€
-20% (hasta el 30/09/2025)
* Becas y descuentos no aplicables a formación programada
Seguridad y confianza en tus pagos online.- Presentación
- Temario
- Metodología
- Titulación
Descripción
¿Quién puede acceder al master?
Este Master E-health y Big Data está dirigido a profesionales de la salud, como médicos, enfermeros, farmacéuticos y otros proveedores de atención médica, que deseen adquirir competencias en el uso de la tecnología y el análisis de datos para mejorar la calidad de la atención y los resultados clínicos.
Objetivos
- Formar profesionales capacitados en el uso de tecnologías de la información y el análisis de datos aplicados a la salud.
- Proporcionar conocimientos teóricos y prácticos sobre la gestión de datos sanitarios, el diseño de soluciones de e-salud.
- Fomentar la capacidad de utilizar la tecnología y el análisis de datos para mejorar la calidad de la atención médica.
- Promover la investigación y el desarrollo de nuevas soluciones en el campo de la e-salud y el análisis de big data.
Salidas Profesionales
Las salidas profesionales de este Master E-health y Big Data son las de especialista en e-salud, analista de datos de salud, consultor en transformación digital en el sector de la salud y gestor de proyectos de tecnología sanitaria. Además, como especialista en e-salud, podrás trabajar en hospitales, clínicas y organizaciones de salud implementando soluciones digitales.
Temario
MÓDULO 1. INFORMATIZACIÓN DE LA MEDICINA
UNIDAD DIDÁCTICA 1. EVOLUCIÓN DE LA MEDICINA HASTA EL SIGLO XXI
- Medicina en el mundo antiguo
- Medicina en la edad media
- Medicina en el siglo xvi
- Medicina en el siglo xvii
- Medicina en el siglo xviii
- Medicina en el siglo xix
- Medicina en el siglo xx
- Medicina en el siglo xxi
UNIDAD DIDÁCTICA 2. APLICACIÓN DE LA INFORMÁTICA EN EL CAMPO DE LA MEDICINA
- Las Tecnologías de la Información y Comunicación en los entornos sanitarios
- Tecnologías de la información y comunicación (TICs) en el Sistema Nacional de Salud
- TICs al servicio de los ciudadanos
- Telemedicina
- Uso de redes sociales en medicina
UNIDAD DIDÁCTICA 3. APLICACIÓN DE LA INFORMÁTICA EN EL DIAGNÓSTICO POR IMAGEN
- Aspectos introductorios
- Panorama histórico
- Innovaciones en el diagnóstico por imagen
- Redefiniendo la radiología
UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTRODUCCIÓN A LA HISTORIA CLÍNICA ELECTRÓNICA (HCE)
- Modelos conceptuales de la historia clínica
- Elaboración y contenidos de la historia clínica
- Contenidos de la historia clínica
- Formatos de la historia clínica
- ¿Qué es una historia clínica electrónica?
- Beneficios de la histórica clínica electrónica (HCE)
- La historia clínica digital del Sistema Nacional de Salud
UNIDAD DIDÁCTICA 5. MÓDULOS Y SISTEMAS DE LA HISTORIA CLÍNICA ELECTRÓNICA
- Software de Historia Clínica Electrónica (HCE)
- Software privado y software libre (opensource) para la historia clínica electrónica
- ¿HCE en la nube o en el centro hospitalario? Beneficios e inconvenientes
- HCE en España, América Latina y el Caribe
- Procesos y diagrama de flujos genéricos de un software de historia clínica electrónica
UNIDAD DIDÁCTICA 6. ESTÁNDARES HCE
- Estándares usados en la Historia Clínica Electrónica (HCE)
- HIPAA
UNIDAD DIDÁCTICA 7. MODELO INFORMÁTICO DE LA HISTORIA CLÍNICA ELECTRÓNICA
- ¿Qué lenguajes de programación se utilizan en los sistemas informáticos de salud?
- Usos comunes de la HCE
- ¿Qué solución de alojamiento elegir para HCE?
- ¿Debería la HCE ser apta en dispositivos móviles?
UNIDAD DIDÁCTICA 8. TERMINOLOGÍA HCE
- ¿Qué es SNOMED CT?
- Diseño y desarrollo de SNOMED CT
- Componentes de SNOMED CT
- Características de SNOMED CT
UNIDAD DIDÁCTICA 9. PRESENTE Y FUTURO DE LA HCE
- Pasado de la HCE
- Presente de la HCE
- Futuro de la HCE
MÓDULO 2. TELEMEDICINA Y E-SALUD (E-HEALTH)
UNIDAD DIDÁCTICA 1. TRANSFORMACIÓN DEL SISTEMA TRADICIONAL A LA SALUD DIGITAL
- Introducción. Ley General de Sanidad
- Salud pública
- Telemedicina
UNIDAD DIDÁCTICA 2. VÍAS DE ATENCIÓN SANITARIA AL PACIENTE
- Estructura del sistema sanitario público en España. Niveles de asistencia
- Vías de atención sanitaria al paciente
UNIDAD DIDÁCTICA 3. DOCUMENTACIÓN SANITARIA Y DE GESTIÓN
- Documentación sanitaria
- Documentación clínica. Tramitación
- Documentos no clínicos
UNIDAD DIDÁCTICA 4. ESTRUCTURA Y DISEÑO DE LA HISTORIA CLÍNICA
- Modelos conceptuales de la historia clínica
- Elaboración y contenidos de la historia clínica
- Contenidos de la historia clínica
- Formatos de la historia clínica
UNIDAD DIDÁCTICA 5. INFORMÁTICA EN UN CENTRO SANITARIO
- Introducción a la informática sanitaria
- Archivistas y nuevas tecnologías
- La historia clínica informatizada
- Gestión de fichero de pacientes y de historias clínicas
UNIDAD DIDÁCTICA 6. LENGUAJES DOCUMENTALES EN MEDICINA Y CODIFICACIÓN DE DATOS
- El lenguaje médico
- Los lenguajes documentales en medicina
- Codificación de datos clínicos y el CIE-10-ES. Conjunto Mínimo Básico de Datos (CMBD)
- Proceso para la correcta codificación. Convenciones del CIE-10-MC
UNIDAD DIDÁCTICA 7. CONFIDENCIALIDAD, DERECHOS Y DEBERES DEL USUARIO
- El secreto profesional
- Consentimiento informado
- Derechos y deberes del paciente
UNIDAD DIDÁCTICA 8. TECNOLOGÍA Y SISTEMAS
- Herramientas de la telemedicina
- Gestión médica a través de la telemedicina
UNIDAD DIDÁCTICA 9. BIG DATA EN LA SALUD
- Introducción al Big Data
- La era de las grandes cantidades de información: historia del Big Data
- La importancia de almacenar y extraer información
- Apoyo del Big Data en el proceso de toma de decisiones
- Marketing estratégico y Big Data
- Nuevas tendencias en management
UNIDAD DIDÁCTICA 10. MARKETING Y PUBLICIDAD EN EL SISTEMA DE SALUD
- El plan de marketing
- Procesos en el diseño del Plan de Marketing
- Fases en el desarrollo del plan de marketing
- Posicionamiento en el mercado
MÓDULO 3. E-HEALTH
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL E-HEALTH Y SU APLICACIÓN
- Definición de e-Health
- Ventajas y desventajas de e-Health
UNIDAD DIDÁCTICA 2. ANÁLISIS DE PARÁMETROS VITALES MEDIANTE DISPOSITIVOS
- Dispositivos y equipos de monitorización de parámetros vitales
- Clasificación de wearables
- Signos vitales
- Arquitectura de los WHD
- Ejemplos de Wereable Health Devices
UNIDAD DIDÁCTICA 3. APLICACIONES E-HEALTH (E-HEALTH APPS)
- Apps de e-Health
- Razones del éxito de las apps de e-Health
- Ejemplos de apps de e-Health
UNIDAD DIDÁCTICA 4. CERTIFICACIÓN DE APPS E-HEALTH
- Encontrar apps de e-Health fiables
- Directiva de dispositivos médicos (MDD)
- Food and Drug Administration (FDA)
UNIDAD DIDÁCTICA 5. IOT EN E-HEALTH
- Contexto Internet de las Cosas (IoT)
- ¿Qué es IoT?
- Elementos que componen el ecosistema IoT
- Arquitectura IoT
- Dispositivos y elementos empleados
- Ejemplos de uso
- Retos y líneas de trabajo futuras
UNIDAD DIDÁCTICA 6. USO DE LAS REDES SOCIALES EN EDUCACIÓN PARA LA SALUD
- Redes sociales en educación para la salud
- Beneficios de las redes sociales en salud
- Pautas de uso de redes sociales para organizaciones sanitarias
MÓDULO 4. BIG DATA, BUSINESS INTELLIGENCE Y DATA SCIENCE
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL BIG DATA
- ¿Qué es Big Data?
- La era de las grandes cantidades de información: historia del big data
- La importancia de almacenar y extraer información
- Big Data enfocado a los negocios
- Open data
- Información pública
- IoT (Internet of Things-Internet de las cosas)
UNIDAD DIDÁCTICA 2. FASES DE UN PROYECTO DE BIG DATA
- Diagnóstico inicial
- Diseño del proyecto
- Proceso de implementación
- Monitorización y control del proyecto
- Responsable y recursos disponibles
- Calendarización
- Alcance y valoración económica del proyecto
UNIDAD DIDÁCTICA 3. BUSINESS INTELLIGENCE Y LA SOCIEDAD DE LA INFORMACIÓN
- Definiendo el concepto de Business Intelligence y sociedad de la información
- Arquitectura de una solución Business Intelligence
- Business Intelligence en los departamentos de la empresa
- Conceptos de Plan Director, Plan Estratégico y Plan de Operativa Anual
- Sistemas Operacionales y Procesos ETL en un sistema de BI
- Ventajas y Factores de Riesgos del Business Intelligence
UNIDAD DIDÁCTICA 4. PRINCIPALES PRODUCTOS DE BUSINESS INTELLIGENCE
- Cuadros de Mando Integrales (CMI)
- Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
- Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
UNIDAD DIDÁCTICA 5. MINERÍA DE DATOS O DATA MINING Y EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
- Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático
- Proceso KDD
- Modelos y Técnicas de Data Mining
- Áreas de aplicación
- Minería de Textos y Web Mining
- Data mining y marketing
UNIDAD DIDÁCTICA 6. DATAMART: CONCEPTO DE BASE DE DATOS DEPARTAMENTAL
- Aproximación al concepto de DataMart
- Bases de datos OLTP
- Bases de Datos OLAP
- MOLAP, ROLAP & HOLAP
- Herramientas para el desarrollo de cubos OLAP
UNIDAD DIDÁCTICA 7. DATAWAREHOUSE O ALMACEN DE DATOS CORPORATIVOS
- Visión General: ¿Por qué DataWarehouse?
- Estructura y Construcción
- Fases de implantación
- Características
- Data Warehouse en la nube
UNIDAD DIDÁCTICA 8. STORYTELLING
- ¿Qué es el Data Storytelling?
- Elementos clave del Data Storytelling
- ¿Por qué es importante el Data Storytelling?
- ¿Cómo hacer Data Storytelling?
UNIDAD DIDÁCTICA 9. INTRODUCCIÓN A LA CIENCIA DE DATOS
- ¿Qué es la ciencia de datos?
- Herramientas necesarias para el científico de datos
- Data Science & Cloud Computing
- Aspectos legales en Protección de Datos
UNIDAD DIDÁCTICA 10. WEKA Y DATA MINING
- ¿Qué es Weka?
- Técnicas de Data Mining en Weka
- Interfaces de Weka
- Selección de atributos
UNIDAD DIDÁCTICA 11. PYTHON Y EL ANÁLISIS DE DATOS
- Introducción a Python
- ¿Qué necesitas?
- Librerías para el análisis de datos en Python
- MongoDB, Hadoop y Python. Dream Team del Big Data
UNIDAD DIDÁCTICA 12. R COMO HERRAMIENTA PARA BIG DATA
- Introducción a R
- ¿Qué necesitas?
- Tipos de datos
- Estadística Descriptiva y Predictiva con R
- Integración de R en Hadoop
UNIDAD DIDÁCTICA 13. PRE-PROCESAMIENTO & PROCESAMIENTO DE DATOS
- Obtención y limpieza de los datos (ETL)
- Inferencia estadística
- Modelos de regresión
- Pruebas de hipótesis
UNIDAD DIDÁCTICA 14. ANÁLISIS DE LOS DATOS
- Inteligencia Analítica de negocios
- La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
- Presentación de resultados
MÓDULO 5. EMPRESAS E INNOVACIÓN Y TECNOLOGÍA MÉDICA
UNIDAD DIDÁCTICA 1. CULTURA INNOVADORA Y CULTURA EMPRESARIAL
- La innovación
- Cultura empresarial
- Cultura innovadora
UNIDAD DIDÁCTICA 2. INNOVACIÓN Y PROSPECTIVA TECNOLÓGICA
- Tecnología
- Tipos de tecnologías
- Innovación tecnológica en la empresa: la prospectiva económica
UNIDAD DIDÁCTICA 3. PRINCIPIOS BÁSICOS Y DE GESTIÓN DE I+D+I
- La normalización
- Las normas
- Las normas UNE 166
- Términos y definiciones empleadas en la UNE 166
- Características básicas de la UNE
UNIDAD DIDÁCTICA 4. APLICACIONES DE LA BIOTECNOLOGÍA EN LA MEDICINA
- Introducción a la biotecnología
- Introducción a la biotecnología sanitaria
- Aplicaciones e impactos de la biotecnología en la medicina
- Tipos de biotecnología
UNIDAD DIDÁCTICA 5. LA MEDICINA REGENERATIVA Y LA TERAPIA CELULAR
- Introducción a la medicina regenerativa y la terapia celular
- El ensayo clínico de la terapia celular
UNIDAD DIDÁCTICA 6. LA NANOTECNOLOGÍA E INNOVACIÓN EN LA MEDICINA
- La biotecnología y las ciencias genómicas
- La nanotecnología y la nanomedicina
MÓDULO 6. CONTROL Y ROBÓTICA EN LA MEDICINA
UNIDAD DIDÁCTICA 1. MODELACIÓN Y CONTROL DE BIOSISTEMAS
- Modelos numéricos en biomedicina
- Fundamentos de la modelización del sistema
- Identificación de sistemas de control biomédicos
- Optimización del control de biosistemas
UNIDAD DIDÁCTICA 2. MODELOS Y SISTEMAS
- Concepto de modelos y biosistemas
- Introducción a las técnicas de modelado y simulación
- Tipos de modelos y componentes
- Características de los sistemas
- Evolución y tendencias actuales
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ANÁLISIS DE LA DINÁMICA NO LINEAL DE LOS SISTEMAS BIOMÉDICOS
- Diferencias entre sistemas lineales y no lineales
- Modelos biológicos dinámicos
- Dinámica no lineal y sistemas complejos
UNIDAD DIDÁCTICA 4. HERRAMIENTAS Y TÉCNICAS AVANZADAS DE SIMULACIÓN
- Técnicas de simulación en biomedicina
- Simulación quirúrgica mediante técnicas de realidad virtual
- Simulación y modelos experimentales en el aprendizaje de la cirugía de mínima invasión
UNIDAD DIDÁCTICA 5. BASES Y ANTECEDENTES DE LA ROBÓTICA
- Concepto e historia
- Bases de la robótica actual
- Plataformas móviles
- Crecimiento esperado en la industria robótica
- Límites de la robótica actual
UNIDAD DIDÁCTICA 6. EVOLUCIÓN DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL. DISEÑADOR DE REDES NEURONALES ROBÓTICAS
- Inteligencia natural y artificial
- Inteligencia artificial y cibernética
- Autonomía en robótica
- Sistemas expertos
- Agentes virtuales con animación facial por ordenador
- Actualidad
UNIDAD DIDÁCTICA 7. PRÓTESIS ROBÓTICAS
- La robótica aplicada al ser humano: biónica
- Reseña histórica de las prótesis
- Diseño de prótesis en el siglo XX
- Investigaciones y desarrollo recientes en diseño de manos
- Sistemas protésicos
- Uso de materiales inteligentes en las prótesis
MÓDULO 7. PROYECTO FIN MÁSTER
Metodología
EDUCA LXP se basa en 6 pilares
Item
Distintiva
EDUCA EDTECH Group es proveedor de conocimiento. Respaldado por el expertise de nuestras instituciones educativas, el alumnado consigue una formación relevante y avalada por un sello de calidad como es el grupo EDUCA EDTECH.
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La metodología EDUCA LXP prescinde de conocimientos excesivamente teóricos o de métodos prácticos poco eficientes. La combinación de contenidos en constante actualización y el seguimiento personalizado durante el proceso educativo hacen de EDUCA LXP una metodología única.
Student First
La metodología EDUCA LXP y la formación del grupo EDUCA EDTECH conciben al estudiante como el centro de la experiencia educativa, nutriéndose de su retroalimentación. Su feedback es nuestro motor del cambio.
Inteligencia Artificial
La personalización en el aprendizaje no sería posible sin una combinación precisa entre experiencia académica e investigación tecnológica, así como la Inteligencia Artificial. Por eso contamos con herramientas IA de desarrollo propio, adaptadas a cada institución educativa del grupo.
Profesionales en activo
Nuestro equipo de profesionales docentes, además de ser especialistas en su sector, cuentan con una formación específica en el manejo de herramientas tecnológicas que conforman el ecosistema EDUCA EDTECH.
Timeless Learning
La formación debe ser una experiencia de vida, concibiendo el e-learning como una excelente solución para los desafíos de la educación convencional. Entendemos el aprendizaje como un acompañamiento continuo del estudiante en cada momento de su vida.
Titulación
Titulación de Máster de Formación Permanente en E-health y Big Data con 1500 horas y 60 ECTS expedida por UTAMED - Universidad Tecnológica Atlántico Mediterráneo.
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