Maestría en Ciencia de Datos de Salud para Medicina de Precisión Aplicada

En este curso damos la bienvenida a estudiantes con experiencia en ciencias biomédicas o computacionales, así como a profesionales médicos, profesionales de la salud afines y científicos clínicos.

Puede aprender cómo el Big Data (incluyendo genómica, biomarcadores e imágenes clínicas) y los registros electrónicos de pacientes se pueden aplicar en un enfoque de Medicina de Precisión para mejorar la atención médica de individuos y poblaciones.

La medicina de precisión es un área de importancia cada vez mayor para las organizaciones de atención médica a nivel mundial. Integra Big Data relevante para la atención médica para orientar tratamientos más seguros y efectivos para cada paciente.

Comprender por qué las personas difieren en susceptibilidad a las enfermedades y en respuesta al tratamiento, y poder adaptar un tratamiento más preciso a cada paciente, tiene claros beneficios tanto para los pacientes como para las organizaciones de atención médica, como lo ha puesto de relieve la pandemia mundial de Covid-19.

“Nuestra experiencia ha demostrado que el desarrollo y la entrega de soluciones de medicina de precisión a menudo requieren el trabajo en equipo entre distintas disciplinas y especialidades. Hemos incluido, a lo largo de este curso, ejercicios de trabajo en equipo, donde sus propias habilidades y conocimientos específicos se mejoran a través de la colaboración con los de otros profesionales de diferentes disciplinas”.

Dr. Alexander Doney, director del curso

En este curso utilizarás datos sanitarios reales anonimizados vinculados a datos genómicos y de imágenes clínicas.

Recibirá clases de reconocidos científicos e investigadores biomédicos que aplicarán principios de precisión en su práctica clínica, lo que le proporcionará una amplia gama de habilidades aplicadas, conocimientos y perspectivas relevantes.

A lo largo del curso aprenderás haciendo. Esto implicará:

• Examinando los principios y la práctica actual de la medicina de precisión y sus beneficios clínicos.
• Adquirir habilidades de gestión y gobernanza de datos para el uso de datos médicos en la investigación y el uso del software estadístico R en un entorno de investigación confiable
• Desarrollar conocimientos y experiencia en una variedad de técnicas bioinformáticas.
• Exploración de la epidemiología y la genética de poblaciones y cómo los genes influyen en la respuesta a los medicamentos y los efectos secundarios (farmacogenética)
• Comprender los principios básicos de cómo se aplican la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo a las imágenes clínicas
• Elaborar un prototipo de solicitud de subvención y diseñar, llevar a cabo, interpretar e informar una revisión sistemática.
• Realizar un proyecto de investigación final basado en la combinación de habilidades, técnicas y conocimientos desarrollados a lo largo del curso, para ayudarlo a consolidar sus habilidades en ciencia de datos.