Datos Identificativos 2023/24
Asignatura (*) IA en Salud Código 614544022
Titulación
Máster Universitario en Intelixencia Artificial
Descriptores Ciclo Periodo Curso Tipo Créditos
Máster Oficial 1º cuatrimestre
Segundo Optativa 3
Idioma
Inglés
Modalidad docente Presencial
Prerrequisitos
Departamento Ciencias da Computación e Tecnoloxías da Información
Coordinador/a
Pazos Sierra, Alejandro
Correo electrónico
alejandro.pazos@udc.es
Profesorado
Ortega Hortas, Marcos
Pazos Sierra, Alejandro
Correo electrónico
m.ortega@udc.es
alejandro.pazos@udc.es
Web
Descripción general

Competencias del título
Código Competencias del título
A8 CE07 - Capacidad para entender las implicaciones del desarrollo de un sistema inteligente explicable e interpretable
A9 CE08 - Capacidad para diseñar y desarrollar sistemas inteligentes seguros, en términos de integridad, confidencialidad y robustez
A10 CE09 - Capacidad para tener un conocimiento profundo de los principios fundamentales y modelos de la computación cuántica y saberlos aplicar para interpretar, seleccionar, valorar, modelar, y crear nuevos conceptos, teorías, usos y desarrollos tecnológicos relacionados con la inteligencia artificial
A14 CE13 - Conocimiento de las herramientas informáticas en el campo del análisis de los datos y modelización estadística, y capacidad para seleccionar las más adecuadas para la resolución de problemas
A15 CE14 - Comprensión y dominio de las principales técnicas de aprendizaje automático, incluyendo las dedicadas al tratamiento de grandes volúmenes de datos. Compresión y dominio de fundamentos y técnicas básicas para la búsqueda y el filtrado de información en grandes colecciones de datos
A16 CE15 - Conocimiento de las herramientas informáticas en el campo del aprendizaje automático, y capacidad para seleccionar la más adecuada para la resolución de un problema
A20 CE19 - Conocimiento de diferentes ámbitos de aplicación de las tecnologías basadas en IA y su capacidad para ofrecer un valor añadido diferenciador
A21 CE20 - Capacidad de combinar y adaptar diferentes técnicas, extrapolando conocimientos entre diferentes ámbitos de aplicación
A22 CE21 - Conocimiento de las técnicas que facilitan la organización y gestión de proyectos en IA en entornos reales, la gestión de los recursos y la planificación de tareas de una manera eficiente, teniendo en cuenta conceptos de diseminación del conocimiento y ciencia abierta
A23 CE22 - Conocimiento de técnicas que facilitan la seguridad de los datos, aplicaciones y las comunicaciones y sus implicaciones en diferentes ámbitos de aplicación de la IA
A28 CE27 - Comprensión de la importancia de la cultura emprendedora y conocimiento de los medios al alcance de las personas emprendedoras
A29 CE28 - Conocimiento adecuado del concepto de empresa, su organización y gestión, y los distintos sectores empresariales con el objetivo de facilitar soluciones desde la Inteligencia Artificial
A30 CE29 - Ser capaz de aplicar los conocimientos, capacidades y actitudes a la realidad empresarial y profesional, planificando, gestionando y evaluando proyectos en el ámbito de la inteligencia artificial
A31 CE30 - Ser capaz de plantear, modelar y resolver problemas que requieran la aplicación de métodos, técnicas y tecnologías de inteligencia artificial
B1 CG01 - Mantener y extender planteamientos teóricos fundados para permitir la introducción y explotación de tecnologías nuevas y avanzadas en el campo de la Inteligencia Artificial
B2 CG02 - Abordar con éxito todas las etapas de un proyecto de Inteligencia Artificial
B4 CG04 - Elaborar adecuadamente y con cierta originalidad composiciones escritas o argumentos motivados, redactar planes, proyectos de trabajo, artículos científicos y formular hipótesis razonables en el campo
B5 CG05 - Trabajar en equipo, especialmente de carácter multidisciplinar, y ser hábiles en la gestión del tiempo, personas y toma de decisiones
B6 CB01 - Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación
B7 CB02 - Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio
B9 CB04 - Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigu?edades
B10 CB05 - Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo
C5 CT05 - Entender la importancia de la cultura emprendedora y conocer los medios al alcance de las personas emprendedoras
C8 CT08 - Valorar la importancia que tiene la investigación, la innovación y el desarrollo tecnológico en el avance socioeconómico y cultural de la sociedad
C9 CT09 - Tener la capacidad de gestionar tiempos y recursos: desarrollar planes, priorizar actividades, identificar las críticas, establecer plazos y cumplirlos

Resultados de aprendizaje
Resultados de aprendizaje Competencias del título
Desarrollar unas habilidades sólidas para crear modelos complejos que permitan diagnósticos personalizados y predicción de tendencias clínicas, basados en fuentes heterogéneas AM7
AM8
AM9
AM13
AM14
AM15
AM19
AM20
AM21
AM22
AM27
AM28
AM29
AM30
BM1
BM2
BM4
BM5
BM6
BM7
BM9
BM10
CM5
CM8
CM9
Conocer los diferentes estándares para el tratamiento de datos en el ámbito sanitario y desarrollar la capacidad de integrarlos en proyectos de IA. Conocer las técnicas de integración de AI en dispositivos médicos AM7
AM8
AM9
AM13
AM14
AM15
AM19
AM20
AM21
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AM28
AM29
AM30
BM1
BM2
BM4
BM5
BM6
BM7
BM9
BM10
CM5
CM8
CM9
Desarrollar las capacidades para diseñar aplicaciones web en e-health basadas en modelos de IA AM7
AM8
AM13
AM14
AM15
AM19
AM20
AM21
AM22
AM27
AM28
AM29
AM30
BM1
BM2
BM4
BM5
BM6
BM7
BM9
BM10
CM5
CM8
CM9
Conocer las especificidades de los campos de aplicación de la monitorización inteligente de datos y señales en e-salud y sus restricciones de tiempo real AM7
AM8
AM9
AM13
AM14
AM15
AM19
AM20
AM21
AM22
AM27
AM28
AM29
AM30
BM1
BM2
BM4
BM5
BM6
BM7
BM9
BM10
CM5
CM8
CM9
Comprender y analizar las especificidades técnicas y modelos para la transmisión, recolección, traza y tratamiento de datos en estos contextos de manera fiable y segura. AM7
AM8
AM9
BM2
BM7
CM8

Contenidos
Tema Subtema
Integración de datos de fuentes heterogéneas y estándares en salud. Integración de datos de fuentes heterogéneas y estándares en salud.
Seguridad y privacidad de datos clínicos. Seguridad y privacidad de datos clínicos.
Casos de éxito de aplicación de técnicas IA en salud. Casos de éxito de aplicación de técnicas IA en salud.
Tratamiento y diagnóstico por imagen médica. Tratamiento y diagnóstico por imagen médica.
E-salud y medicina personalizada. E-salud y medicina personalizada.

Planificación
Metodologías / pruebas Competéncias Horas presenciales Horas no presenciales / trabajo autónomo Horas totales
Prácticas a través de TIC A8 A9 A14 A16 A20 A21 A28 A29 A31 A30 B10 C9 8 8 16
Sesión magistral A8 A9 A10 A14 B1 B2 B4 B5 B9 B10 C5 C8 12 12 24
Prueba objetiva A8 A9 A10 A15 A20 A22 A28 A29 A30 B1 B4 B5 C5 C8 C9 1 23 24
Seminario A8 A10 A15 A22 A23 B6 B7 B9 C5 C8 5 5 10
 
Atención personalizada 1 0 1
 
(*)Los datos que aparecen en la tabla de planificación són de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos

Metodologías
Metodologías Descripción
Prácticas a través de TIC Clases dedicadas a que el alumnado desarrolle trabajos prácticos que impliquen abordar la resolución de problemas complejos, y el análisis y diseño de soluciones que constituyan un medio para su resolución. Esta actividad puede requerir de los alumnos la presentación oral de los trabajos realizados. Los trabajos realizados por el alumnado se pueden realizar de forma individual o en grupos de trabajo.
Sesión magistral Exposición oral complementada con el uso de medios audiovisuales y la introducción de algunas preguntas dirigidas a los estudiantes, con la finalidad de transmitir conocimientos y facilitar el aprendizaje. Además del tiempo de exposición oral por parte del profesor, esta actividad formativa requiere del alumno la dedicación de un tiempo para preparar y revisar por cuenta propia los materiales objeto de la clase.
Prueba objetiva Examen de los contenidos de la asignatura incluyendo prácticas, seminarios y teoría.
Seminario Sesiones cuyo objetivo es que el alumnado adquiera determinadas competencias en base a la resolución de ejercicios, estudio de casos y realización de proyectos que requieran al alumno la aplicación de los conocimientos y competencias desarrolladas durante la asignatura. Estas sesiones pueden requerir del alumno la presentación oral de su solución a los problemas planteados. Los trabajos realizados por el alumnado se pueden realizar de forma individual o en grupos de trabajo.

Atención personalizada
Metodologías
Seminario
Prácticas a través de TIC
Sesión magistral
Prueba objetiva
Descripción
Para resolver cualquiera de los aspectos más complejos de la materia, se realizarán tutorías individuales o grupales con los alumnos.

Evaluación
Metodologías Competéncias Descripción Calificación
Seminario A8 A10 A15 A22 A23 B6 B7 B9 C5 C8 evaluación de los trabajos y su exposición. 20
Prácticas a través de TIC A8 A9 A14 A16 A20 A21 A28 A29 A31 A30 B10 C9 evaluación de las prácticas entregadas. 50
Prueba objetiva A8 A9 A10 A15 A20 A22 A28 A29 A30 B1 B4 B5 C5 C8 C9 evaluación de conocimientos y contenidos dados a lo largo de la asignatura. 30
 
Observaciones evaluación

Fuentes de información
Básica

Complementária


Recomendaciones
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Otros comentarios


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