Intel·ligència artificial, gestió de dades i bioinformàtica en l’àmbit de la salut
Característiques del curs
Adreçat a
Imatge per al diagnòstic i medicina nuclear
Infermeria
Medicina
Altres facultatius i facultatives (LOPS)
Modalitat de curs
En línia
Hores
25h
Competències
Tècnica
Actualment no hi ha cap edició programada d'aquest curs.
Si vols rebre informació quan publiquem una nova edició, deixa’ns el teu contacte.
Presentació
La intel·ligència artificial i l’ús de dades ja formen part de la pràctica clínica, però molts professionals no han rebut la formació necessària per entendre com funcionen aquestes eines ni per aplicar-les amb criteri. Aquest curs, impulsat per Bioinformatics Barcelona amb el suport d’institucions sanitàries i acadèmiques, ofereix una base sòlida i pràctica sobre IA, gestió de dades clíniques, ètica, validació de models i integració en els fluxos assistencials. S’adreça a professionals sanitaris que volen incorporar aquestes tecnologies de manera segura, informada i efectiva.
Objectius d'aprenentatge
Objectius generals:
- Capacitar els professionals sanitaris per comprendre, avaluar i integrar eines d'intel·ligència artificial i anàlisi de dades clínics en la seva pràctica diària, promovent una atenció basada en l'evidència, segura i ètica.
Objectius específics:
- Explicar els conceptes fonamentals de la IA i les seves aplicacions en salut.
- Comprendre la naturalesa, estructura i estàndards de les dades clínics.
- Aplicar criteris ètics i legals en l'ús de dades sanitàries i eines d'IA.
- Avaluar críticament la validesa i l'impacte clínic dels models d'IA.
- Identificar oportunitats per incorporar solucions basades en IA en els fluxos assistencials.
- Col·laborar amb equips multidisciplinaris (metges, enginyers, científics de dades) en projectes d'innovació sanitària.
Competències i habilitats
En aquesta formació es pretén assolir:
- Principis de la intel·ligència artificial.
- Gestionar i analitzar dades digitals.
- Legislació sobre la seguretat de les TIC.
- Treballar en equip.
Contingut
- Fonaments d’intel·ligència artificial en salut.
- Dades clíniques i la seva gestió.
- Ètica, privadesa i governança de dades.
- Avaluació i interpretació de models d’IA.
- Aplicacions pràctiques i eines.
- Integració de la IA en la pràctica clínica.
Metodologia
Per fer aquesta formació els i les participants disposen d'un espai virtual on trobaran tots els materials didàctics virtualitzats que han estat produïts per membres de l'acadèmia (universitats), professionals dels hospitals del sistema sanitari català, membres del CatSalut i membres d'organismes públicats de la Generalitat vinculats al sistema sanitari català (TIC Salut Social i AQUAS), que es parlin durant les sessions síncrones.
Els materials didàctics del curs estan pensats per facilitar l'experiència d'aprenentatge, amb activitats de reflexió i uns aprenentatges que ajuden a fer transferible el coneixement.
Aquesta experiència d'aprenentatge inclou històries o casos pràctics que permeten contextualitzar i connectar de manera significativa i vivencial amb els continguts teòrics.
Durant tot el procés d'aprenentatge els i les participants estaran acompanyats/ades per:
- Facilitadores clínics en sessions en grups reduïts.
- L'equip de coordinació acadèmica per resoldre qualsevol consulta o incidència de caràcter tècnic sobre el funcionament de l'aula.
Consulta els requisits tècnics d'aquest curs en línia i troba la resposta a les teves preguntes freqüents.
Avaluació
Per a superar el curs és necessari aprovar les activitats que l’integren i assistir un mínim del 80% en les sessions presencials i/o síncrones programades. És a dir, la no aprovació d’alguna de les activitats implicarà de forma automàtica la no obtenció de la titulació.
Se seguirà un procés d’avaluació continua basat en la resolució de reptes individuals o grupals.
El lliurament d’un repte o activitat copiada o duplicada d'un altre/s estudiant/s pertanyent/s a la mateixa aula o d'edicions anteriors, comportarà la consideració de l’activitat com a no presentada per a tots els estudiants implicats sense que sigui en absolut rellevant el vincle existent entre els mateixos. De la mateixa manera s'aplica el mateix criteri per a qualsevol detecció de plagi de documentació externa a l'aula virtual.
Col·laboració
Aquesta edició s'imparteix i finança dins el marc del Programa Salut/IA del Departament de Salut, coordinat per la Fundació TIC Salut i Social, amb la col·laboració d'Unió Consorci Formació i Institut de Formació Contínua-IL3.
Aval de la Societat Catalana de Salut Digital: