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Diplomado Pensamiento Analítico Aumentado en Salud

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Duración: 130 horas
Modalidad: Sincrónico - virtual
Horario: Viernes y sábado (5:00 p.m. a 9:00 p.m.) y (8:00 a.m. a 1:00 p.m.)

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Promesa de valor: 

Generar un cambio en los procesos cognitivos de pensamiento sustentados en la capacidad de formular y generar proyectos en inteligencia artificial en salud.

Justificación:

La ciudad de Barranquilla ha propuesto  dentro del plan de desarrollo el fortalecimiento del modelo de Salud dirigido a mejorar la eficiencia y eficacia a partir de nuevas tecnologías que, bajo el auspicio del Banco Mundial y en un estudio previo realizado entre el Banco Mundial, Ministerio de Salud y Protección Social, el Distrito Especial, Industrial y Portuario de Barranquilla y la Institución Universitaria ITSA, concluyeron la necesidad de incorporar tecnologías para complementar el modelo de salud soportado en inteligencia artificial y equipos de vanguardia, análisis de datos y machine learning y redes sociales, con lo cual en interrelación de ellas, se incorporan a un mercado de la salud activo  y basado en la demanda inducida, así como focalizar la población de riesgo para prevenir enfermedades y la construcción de conocimiento con creación de valor y el uso de nuevas tecnologías.

Teniendo en cuenta lo anterior, con la implementación por parte del Distrito de Barranquilla de estas estrategias para el fortalecimiento de la gestión de la salud en un modelo de salud pública predictiva, se hace necesario la formación de personal de la salud que conozca y domine los temas asociados a un cambio en el  pensamiento cognitivo dirigido a la ciencia de datos que le permita apropiarse de los mismos e incursionar en el desarrollo de propuestas y programas de Salud Pública que pueda atender las necesidades de la población y que requiere el medio. Así las cosas, y como área de trabajo en que la Alcaldía Distrital de Barranquilla pretende incursionar en un programa de cáncer de seno soportado en inteligencia artificial y la ciencia de datos.

Objetivo general:

Formar profesionales de la Salud para la generación de competencias en la formulación y desarrollo de nuevos proyectos en ciencias datos en salud bajo una visión 4RI.

 

 

 

Las Revoluciones Industriales

Historia de las Revoluciones Industriales.

La Historia de la Revolución Industrial en la Salud.

Internet de las Cosas- Sistemas ciberfísicos.

Block Chain- Impresión 3D.

Simulación, Realidad Virtual, Realidad Aumentada.

 

 

La Ciencia de Datos

Cibernética, Informática, telemática, Robótica, Domótica.

Introducción a la CD, el método de la CD, ética en ciencia de datos.

Big Data.

Inteligencia Artificial.

Aprendizaje de maquina en el cáncer de seno y comportamiento suicida.

 

 

 

 

Epistemología analítica de la Salud

La Medicina y Salud y los datos. Historias clínicas, reportes al MSPS. Evidencia de datos.

Salud Pública y Epidemiología, Sistema Salud-Enfermedad.

Clasificación, diferenciación y patognomónica en cáncer de seno.

Semiología médica, anamnesis y método clínico.

Salud y medicina de las enfermedades crónicas no transmisibles y el cáncer de seno.

 

 

Analítica aumentada de la Salud

Sistema continuos de salud, algorítmica clínica.

Medicina basada en evidencia analítica.

Salud Pública de precisión.

Sistema de información de salud en Colombia y en el mundo.

 

Objetivos de salud y salud pública, evolución natural de la enfermedad, concepto salud enfermedad, formas de enfrentar los problemas de salud pública (Transmisibles y no Transmisibles, Salud y ambiente, etc).

Gerencia integral de Salud basada en analítica.

Telesalud y telemedicina.

Matemática e informática de la Inteligencia Artificial

Arreglos vectoriales y matriciales, Método de solución de sistemas lineales (Gauss-Jordan), Regresión lineal.

Estadística y probabilidad: Técnicas de conteo, permutación, conmutación, combinación, frecuencia de probabilidad, análisis de componente principal, prueba de hipótesis.

Modelación matemática: Modelo cazador-presa, modelos biológicos, estudio de la estabilidad y la periodicidad, modelo SIR y variantes.

Matemática del aprendizaje extremo.

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