Curso dirigido a los residentes de último año de Oncología Médica, para afianzar una base de conocimientos sólida sobre la que ejercer su especialidad con calidad y profesionalidad.

Con un enfoque práctico y altamente participativo, este curso aborda la actualidad oncológica, a través de la presentación y posterior análisis de casos clínicos poco frecuentes, controversias en la práctica clínica diaria y tertulias de temática más generalista.

Noviembre de 2024: ¡nueva edición! Modalidad semipresencial

Con el objetivo de dar a conocer nuevas salidas profesionales para licenciados o estudiantes de los últimos años de carreras de ciencias y estudiantes o diplomados en enfermería, presentamos este Curso de Formación de Ensayos Clínicos en Oncología y Hematología.

El objetivo es formar monitores y coordinadores de ensayos clínicos que deseen trabajar en la industria farmacéutica, CRO’s o en el ámbito hospitalario.

 Este curso también está muy indicado para los profesionales de los Ensayos Clínicos que quieran profundizar en el área de Oncología (CRA’s, CTA’s, etc).

Durante los últimos 20 años, el número y grado de dificultad de los ensayos clínicos ha experimentado un crecimiento espectacular, y, en consecuencia, ha crecido la demanda de profesionales en este sector.

El curso se impartirá, de nuevo, de forma semipresencial.

Puede consultar en el tríptico descargable las clases que se impartirán de manera presencial y aquellas que serán a distancia.

El precio del Curso es de 890€. En caso de que el alumno finalmente no pueda realizar el Curso, se le devolverá el importe, excepto 50€, en concepto de gastos de gestión.

Curso bonificable por Fundae.

Límite para inscribirse: Martes 22 de octubre 2024.

Curso acreditado por el Consell Català de Formació Continuada de les Professions Sanitàries.

La formación en inteligencia artificial en salud se presenta con 3 modalidades formativas:

• Máster en inteligencia Artificial y Big Data en Salud: la formación más completa, con 2 años de duración, 60 créditos ECTS, 5 asignaturas de 10 ETCS y Trabajo Final de Máster.
• Diploma de Especialización: 1 año de duración, 35 créditos ECTS, 3 primeras asignaturas del Máster y Trabajo Final de Diploma.
• Curso de especialización en inteligencia Artificial: 10 créditos ECTS correspondiente a la primera asignatura del Máster (una vez realizada ésta, es extensible a cualquier asignatura del máster y con posibilidades de adaptación al programa de Diploma o de Máster cuando se hayan cursado las asignaturas correspondientes).

Objetivos generales

El objetivo fundamental de estos estudios es adquirir el conocimiento necesario para analizar las necesidades de información que se plantean en el entorno de Salud y seguir todas las etapas del proceso de construcción de una solución para mejorar el conocimiento y toma de decisiones en esta área sin olvidar la parte legal y ética.

Los objetivos formativos del programa son:

• Formar a profesionales especializados en el procesamiento y análisis de datos relacionados con la salud mediante la utilización de las herramientas que proporciona la IA y el Big Data.
• Adquirir los conocimientos específicos para analizar los datos generados y facilitar la toma de decisiones en el entorno de Salud siguiendo todas las etapas del proceso de creación de una solución para mejorar el conocimiento y toma de decisiones en esta área sin olvidar los condicionamientos legales ni éticos.
• Desarrollar la capacidad de trabajo y creación/integración de equipos multidisciplinares que permitan abordar los nuevos retos que plantean esta medicina personalizada.

Considerando el Marco Español de Calificaciones para la Educación Superior (CUNAS) y su despliegue como Marco Catalán de Calificaciones para la Educación Superior (2023), se utilizan los resultados de aprendizaje como la combinación de conocimientos, habilidades y competencias que los estudiantes serán capaces de demostrar al final del proceso educativo y que para los presentes estudios son:

CONOCIMIENTOS

• Reconocer las tecnologías de generación de datos sanitarios.
• Identificar los entornos basados ​​en inteligencia Artificial (IA) y los modelos utilizados.
• Identificar las tecnologías y conceptos específicos en el ámbito de los datos masivos (Big Data).
• Demostrar conocimientos en entornos/aplicaciones/modelos de IA y Big Data en Salud.

HABILIDADES

• Analizar las transformaciones y el tratamiento de los datos en el ámbito de Ciencias de la Salud.
• Relacionar todos los aspectos vinculados a los datos en el ámbito de ciencias de la salud.
• Analizar las metodologías de IA aplicadas a datos médicos.
• Utilizar entornos y herramientas para la gestión de datos masivos.
• Determinar los entornos y estructuras eficientes de gestión de datos.
• Experimentar con herramientas y modelos de IA y Big Data.

COMPETENCIAS

• Evaluar distintos aspectos relacionados con los datos en el ámbito de Ciencias de la Salud.
• Diseñar entornos para el procesamiento de datos médicos.
• Validar las herramientas tecnológicas de gestión de datos masivos.
• Diseñar un código de procesamiento de datos masivos.
• Construir entornos de procesamiento basado en IA y Big Data.