Máster en
Big Data Sanitario

La medicina del futuro necesita profesionales capaces de generar valor a partir de los datos

Modalidad

Modalidad

100% online

Certificado

Certificado

Universidad Católica de Murcia (UCAM)

Inicio

Inicio

17 de octubre de 2024

Oportunidades

Oportunidades

Becas Parciales y facilidades de pago

Descripción

En el sector Salud existen numerosas fuentes de datos heterogéneas que arrojan una gran cantidad de información relacionada con los pacientes, las enfermedades y los centros sanitarios. Esta información, bien analizada, resulta de gran utilidad para los profesionales sanitarios. Como reflejo de esta tendencia, los Analistas de Big Data, IA y Salud se han convertido en unos de los profesionales más cotizados. Y el Máster en Big Data Sanitario es el postgrado perfecto para formar a estos profesionales.

Claustro

La participación de profesionales en activo no solo brinda conocimientos, sino también la oportunidad de establecer conexiones valiosas en la industria.

Los estudiantes pueden interactuar directamente con expertos, hacer preguntas, y establecer contactos que pueden ser beneficiosos para futuras colaboraciones o oportunidades laborales.

Marcos Hernández Gil

Marcos Hernández Gil

Ingeniero mecánico y biomédico. Researcher en proyectos de implantes Cocleares

Natalia Fernández

Natalia Fernández

Bioinformatician at Kresko RNATech (IndieBio SF 14)

Joan Guanyabens

Joan Guanyabens

Director Fundacion TICSALUT y Director académico del Máster en Big Data Sanitario

Laura Jiménez Gracia

Laura Jiménez Gracia

PhD Fellow in Single-Cell Genomics Team (CNAG) | Bioinformatics & Biomedicine

Paula Nieto García

Paula Nieto García

PhD student at Single Cell Genomics team (CNAG)

Juan Nieto

Juan Nieto

Postdoctoral Researcher at Single Cell Genomics Team (CNAG)

Guillermo Cernuda

Guillermo Cernuda

Director de Operaciones en DoGood

Carlos Peinado

Carlos Peinado

Data Reporting Manager en Parques Reunidos

Sofía Errecarte

Sofía Errecarte

Data Scientist | Ing. Sistemas de Información

Estos son los profesionales que imparten nuestras MasterClass

Las Masterclass ofrecen a los estudiantes una perspectiva práctica y actualizada directamente desde la experiencia laboral del profesional en activo. Estos expertos comparten casos reales, desafíos del sector y soluciones innovadoras que enriquecen la comprensión teórica con aplicaciones prácticas.

"El Trabajo de un Analista de Datos en Medicina"

Ignacio Martínez Soriano

Ignacio Martínez Soriano

Miembro grupo Investigación AIKE. Universidad Murcia Alpha Testing Consultant, deeplearning.ai (Data Scientist Hospital "Rafael Méndez")

Miembro grupo Investigación AIKE. Universidad Murcia Alpha Testing Consultant, deeplearning.ai (Data Scientist Hospital "Rafael Méndez")

"Inteligencia Artificial al servicio de la Salud Mental"

Raúl Arrabales

Raúl Arrabales

Fundador y CEO Psicobōtica

Fundador y CEO Psicobōtica

"Metodologías de video análisis para la toma de datos en Sanidad"

Ibán Suárez

Ibán Suárez

Codimg Global Product Manager

Codimg Global Product Manager

"Comunicación y redes sociales para negocios B2B en sector Salud"

Juan Carlos Santamaría

Juan Carlos Santamaría

Director de Comunicación de Inithealth (Grupo Init). Cofundador Health 2.0 Basque

Director de Comunicación de Inithealth (Grupo Init). Cofundador Health 2.0 Basque

Esto es lo que dicen de nosotros...

Foto de Carlota Martínez

Carlota Martínez

"Máster muy útil y práctico en la materia impartida, el profesorado y administración se hacen muy disponibles en todo momento"

— Service Business Development Specialist en GE Healthcare
Foto de Susana Martín López

Susana Martín López

"El Máster en Big Data Sanitario me ha parecido muy útil para profesionales sanitarios. Gracias a este Máster he podido adquirir conocimientos tanto teóricos como prácticos sobre Big Data e IA, incluyendo la programación en Python o el uso de herramientas de visualización como PowerBI, las cuales me están ayudando como médico a la hora de analizar grandes cantidades de datos de salud, así como la posibilidad de crear y saber interpretar modelos predictivos"

— Médico Residente en Farmacología Clínica Hospital Universitario La Paz, Madrid (España)
Foto de Alberto Zamora

Alberto Zamora

"Del máster Big Data Sanitario ENIIT-UCAM me gustaría destacar su excelente metodología docente así como la implicación y cercanía del equipo docente y de soporte. Tiene un abordaje muy enfocado en la práctica. Tras hacerlo me siento más capaz de entender y ser crítico, y por tanto tener más confianza, en las aplicaciones de IA en el mundo sanitario. Muy recomendable para clínicos asistenciales con interés en iniciarse en Big Data y las aplicaciones de la IA"

— Médico Internista de la Unidad de Riesgo Vascular de la Corporació de Salut del Maresme i la Selva, Blanes, Girona
Foto de Olga Rogozina

Olga Rogozina

"El Máster en Big Data Sanitario ha sido una experiencia increíble que me ha dado habilidades avanzadas en análisis de datos y aplicaciones prácticas en el sector sanitario. También quiero agradecer a altamente capacitado cuerpo docente que me ha proporcionado orientación personalizada. Estoy emocionada por usar estos conocimientos para mejorar la atención médica y contribuir a innovaciones importantes en el campo de la salud"

— Residente en Farmacología clínica en Hospital Universitario La Paz
Foto de Tamara Ruiz Madejón

Tamara Ruiz Madejón

"El Máster en Big Data Sanitario ha sido una experiencia transformadora que ha potenciado mi formación profesional, proporcionándome herramientas avanzadas en machine learning e inteligencia artificial, y una visión clara del impacto que estas tecnologías están teniendo en el futuro de la medicina. En el campo de la radiología, el dominio de algoritmos y el análisis de grandes volúmenes de datos clínicos me ha permitido mejorar la precisión diagnóstica, optimizando la interpretación de imágenes y facilitando la detección de patrones complejos que pueden pasar desapercibidos con métodos tradicionales. Estas competencias no solo permiten agilizar los diagnósticos, sino también avanzar hacia una medicina más predictiva y preventiva, con el potencial de identificar patologías en fases tempranas. Además, destaco la cercanía y profesionalidad del equipo docente, cuyo enfoque práctico y actualizado del sector ha sido clave para prepararme para los desafíos futuros en un entorno donde los datos son el motor de la innovación."

— Técnico en Radiodiagnóstico | Big Data | Inteligencia Artificial

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