Resultados de aprendizaje:
• Analizar los principios fundamentales y las herramientas esenciales de la Inteligencia Artificial aplicadas en el sector salud.
• Evaluar las oportunidades y desafíos de la implementación de IA en diferentes áreas del sector salud.
• Analizar la efectividad de los modelos de IA para mejorar la precisión de los diagnósticos en salud.
• Evaluar el impacto de las soluciones de IA en la calidad y eficiencia de los distintos tratamientos.
• Analizar las estrategias de marketing digital que integran tecnologías de IA para la promoción de servicios de salud.
• Evaluar el impacto de la Inteligencia Artificial en las estrategias de comunicación y marketing en el sector salud.
• Diseñar un proyecto de implementación de IA en un entorno de salud real.
• Evaluar los resultados del proyecto, considerando tanto los beneficios como los desafíos éticos y prácticos de la integración de IA.
Asignaturas:
1) Fundamentos de IA en salud.
Contenidos:
• Introducción a la Inteligencia Artificial y sus aplicaciones en salud.
• Historia y evolución de la IA en el sector salud.
• Aprendizaje automático: definición y principales algoritmos.
• Procesamiento del lenguaje en salud.
• Visión por computadora y análisis de imágenes médicas.
• Redes neuronales y aprendizaje profundo.
• Ética en la Inteligencia Artificial: consideraciones y desafíos.
• Tecnologías emergentes en IA para la salud.
• Implementación práctica de herramientas de IA en salud.
• Análisis de casos de éxito en la integración de IA en salud.
2) Aplicaciones de IA en diagnóstico y tratamiento.
Contenidos:
• Modelos de IA en diagnóstico médico.
• IA en el tratamiento y gestión de enfermedades.
• Sistemas de apoyo a la decisión clínica.
• Herramientas de IA para la predicción de resultados en salud.
• Evaluación y validación de herramientas de IA en salud.
• Integración de IA en los flujos de trabajo clínico.
• Impacto de la IA en la práctica clínica y en los resultados de salud.
• Desafíos técnicos y éticos en el uso de IA en diagnóstico y tratamiento.
• Casos de estudio: implementación de IA en diferentes especialidades médicas.
• Futuro de la IA en la medicina personalizada.
3) Marketing digital e IA en salud.
Contenidos:
• Principios del marketing digital en salud.
• Herramientas de análisis de datos en marketing.
• Segmentación de audiencia utilizando IA.
• Personalización de contenidos y estrategias de comunicación con IA.
• Automatización de procesos de marketing.
• Evaluación del impacto del marketing digital en el sector salud.
• Técnicas de optimización de campañas de marketing con IA.
• Uso de chatbots y asistentes virtuales en el marketing de salud.
• Análisis de casos de éxito en marketing digital e IA en salud.
• Ética y privacidad en el marketing digital con IA.
4) Proyecto de implementación de IA en salud.
Contenidos:
• Planificación y diseño de proyectos de IA en salud.
• Identificación de necesidades y oportunidades en el sector salud.
• Estrategias de implementación de IA en salud.
• Gestión de proyectos tecnológicos en salud.
• Evaluación y validación de proyectos de IA.
• Consideraciones éticas y prácticas en la implementación de IA.
• Herramientas y metodologías para la gestión de proyectos.
• Análisis de resultados y retroalimentación.
• Presentación de proyectos y comunicación de resultados.
• Estudios de casos de proyectos exitosos de IA en salud.
Metodología:
El Diplomado en Inteligencia Artificial para Profesionales de la Salud se distingue por su estructura que combina rigor teórico con aplicaciones prácticas en un formato online y a la vanguardia con las últimas tendencias en Inteligencia Artificial. Mientras que otros programas pueden centrarse exclusivamente en aspectos técnicos, este programa integra también un módulo dedicado a marketing digital e IA, reflejando un entendimiento profundo de la necesidad de habilidades transversales para la implementación efectiva de la tecnología en el sector. Adicionalmente, la metodología de enseñanza del programa promueve una colaboración intensiva interdisciplinaria, preparando a los estudiantes para operar en entornos colaborativos y multidisciplinarios. El uso de la Inteligencia Artificial en la práctica clínica y el marketing de la salud plantea importantes desafíos éticos. Los profesionales deben estar preparados para enfrentar cuestiones relacionadas con la privacidad de los datos del paciente, el consentimiento informado y la transparencia en el
uso de algoritmos. Además, es crucial abordar el potencial sesgo en los modelos de IA y garantizar que las decisiones automatizadas no perpetúen inequidades existentes en la atención médica. La unidad de ética del diplomado se centra en proporcionar a los estudiantes las herramientas necesarias para navegar estos dilemas, asegurando que la implementación de la IA sea tanto efectiva como moralmente responsable.
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