Microcredencial Universitaria en Data IA School GSK-USC 3.0: Inteligencia Artificial aplicada a la práctica clínica asistencial: Módulo Avanzado

Requisitos de acceso

No se establece ningún requisito de acceso.

Preinscripción

Puede consultar un manual del procedimiento de admisión en la página web del CEP en la columna de novidades o clicando aquí
Para realizar la solicitud de admisión acceda al siguiente enlace de la secretaria virtual
https://matricula.usc.es/Posgrao/SolicitudeEstudosPropios

Acceso a preinscripción y matrícula

Sistema de selección

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.

Que los participantes, al finalizar el curso, sean capaces de comprender y utilizar técnicas de IA a su actividad de investigación y asistencial.
Objetivos concretos:
- Aprender y consolidar los conceptos básicos para poder poner en marcha y liderar proyectos de Inteligencia Artificial en sus hospitales / regiones.
- Practicar ejercicios propuestos con soluciones low-code/no-code (no siendo necesario programar)
- Debatir las ideas del alumnado para identificar riesgos potenciales: sesgos, problemas de reputación, fiabilidad, etc.
- Enfoque de esta formación práctica para conseguir una visión 360º de la IA.
- Descubrir los problemas que pueden resolverse con aprendizaje automático, así como los principales algoritmos y soluciones de IA como servicio.
COMPETENCIAS ESCO:
- K0619: Principios da inteligencia artificial.
- S3.3.6: Proteger datos personales y privacidad.
- S2.7.2: Analizar datos científicos.

Evaluación

Para obtener la certificación se deben completar (en directo o en diferido) al menos un 85% de las horas de este módulo avanzado y presentar el proyecto final.

Tutorías

Este módulo avanzado es no presencial, se imparte en castellano y consta de dos asignaturas, 2 sesiones magistrales en directo (también disponibles en diferido) y un proyecto final. 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

Observaciones

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

Código	Materia	Créditos
1	Calidad y Tipos de Datos.	1.0
2	Herramientas y Lenguajes.	3.5
3	Proyecto Final.	5.0