Webinar Online con inscripción gratuita: https://www.oncosur.org/agenda-inscripciones.php?IDE=126 

Se ruega confirmación de inscripción antes del día 25 de septiembre ya que la recepción del link de conexión no se genera automáticamente.

La atención al paciente con cáncer es compleja. Mas allá de la atención centrada en la enfermedad, en la investigación, e innovación terapéutica, la oncología centrada en el paciente debe ser primordial para mejorar la atención de los pacientes con cáncer.

Cada vez mas se reclama por parte de los pacientes, atención e información en aspectos que acompañan a su vida cotidiana, como el autocuidado, salud y bienestar físico y mental.

La Oncología Integrativa contempla las terapias y recomendaciones que junto con el tratamiento específico buscan una mejora en la calidad de vida de estos pacientes.

El objetivo de la Jornada es realizar una revisión desde la Evidencia Científica de las principales terapias complementarias, para poder informar a los pacientes adecuadamente. asi como se pueden cubrir estas necesidades desde el punto de vista gestor en el SNS. Nos centraremos también en la experiencia de centros referentes en este campo.

Revisión y actualización del carcinoma urotelial que se desarrollará, de manera presencial, el día 14 de septiembre de 2024 en Barcelona.

Evento con participación de ponentes Españoles y Portugueses.

Tras la celebración del evento, se dispondrá de acceso en diferido a los vídeos de la jornada a través de la web de SOGUG.

The International Association for the Study of Lung Cancer (IASLC) es la única organización mundial dedicada al estudio del cáncer de pulmón. Fundada en 1974, la asociación cuenta con más de 7,500 especialistas en cáncer de pulmón de más de 100 países. El 2024 World Conference on Lung Cancer, que se celebra en San Diego, del 7 al 10 de Septiembre de 2024, es la reunión más grande del mundo dedicada al cáncer de pulmón y otras neoplasias torácicas. 

Con el objetivo de analizar los “Hits” más importantes de la reunión, se ha diseñado un programa que esperemos cubra las necesidades de formación de los profesionales y que termine beneficiando a nuestros pacientes. 

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.