University Microcredential in GSK-USC AI & Data School 3.0: Artificial Intelligence applied to clinical healthcare – Basic Module

Access requirements

No se establece ningún requisito de acceso.

Pre-registration

You can consult a manual of the admission procedure on the CEP website in the news column or by clicking here
To apply for admission, go to the following link of the virtual secretary
https://matricula.usc.es/Posgrao/SolicitudeEstudosPropios

Access to pre-registration and registration

Selection system

El curso está dirigido a personal ejerciendo actualmente su profesión en España y que pertenezca a alguno de los siguientes perfiles: - Personal Farmacéutico Hospitalario - Personal Técnico de gestión sanitaria, farmacoeconomía o en salud pública. - Personal Médico Especialista en Oncología, Hematología, Reumatología, Medicina Interna, Medicina Preventiva, Salud Pública, Neumología, Alergología u Otorrinolaringología. - Miembros de los equipos directivos hospitalarios o responsables de innovación. Se recomienda que las personas candidatas tengan experiencia o conocimientos básicos de estadística. Este conocimiento será valorado en los criterios de selección. Las personas admitidas, para formalizar la matrícula, deberán cumplimentar un documento con relación a la declaración de la transferencia de valor por parte de GSK. Este documento les será facilitado junto con la comunicación de admisión al curso. Además, en caso de ser personal técnico de evaluación de gestión sanitaria, farmacoeconomía o en salud pública, deberán cumplimentar un documento con relación a su posible influencia en la compra o evaluación de medicamentos. Este documento les será facilitado junto con la comunicación de admisión al curso. En caso de superar las solicitudes que cumplen los requisitos las 40 plazas disponibles, el criterio de admisión será según orden de inscripción.

- Learn and consolidate the fundamental concepts needed to launch and lead Artificial Intelligence (AI) projects in your hospital or region.
- Practise suggested exercises using low-code/no-code solutions (no programming required).
- Discuss students' ideas to identify potential risks, including biases, reputation issues, reliability concerns, etc.
- Take a hands-on approach to this training with a 360° perspective on AI applications.
- Explore problems that can be solved using machine learning, as well as key AI algorithms and AI-as-a-service solutions.

- K0619: Principles of Artificial Intelligence.
- S3.3.6 - Protecting privacy and personal data.
- S2.7.2 - Scientific-data analysis.

Evaluation

To obtain certification, participants must complete at least 85% of the hours (live or recorded) of this advanced module and present a final project.

Tutoring

Este módulo básico es no presencial, se imparte en castellano y consta de tres asignaturas de introducción a la IA y 2 sesiones magistrales en directo (también disponibles en diferido). Se realizarán tutorías los lunes de 16h a 17h.

Martes de 16h a 18h: sesiones de asignaturas. Jueves de 17h a 18h: 2 clases maestras de 1 hora. También se podrán completar en diferido en al aula virtual. Tutorías: lunes de 16h a 17h.

Observations

En caso de variar las fechas, estas se comunicarán al estudiantado con suficiente antelación.

Code	Subject	Credits
1	Must-Have Concepts About Data Analytics And Ai.	1.0
2	Ai: Keynote Lectures. Data Protection Regulations And Ethics.	0.5
3	Technological Workshops.	1.0