Créditos ECTS Créditos ECTS: 3
Horas ECTS Criterios/Memorias Horas de Tutorías: 4.5 Clase Expositiva: 15 Clase Interactiva: 13 Total: 32.5
Lenguas de uso Castellano, Gallego
Tipo: Materia Ordinaria Máster RD 1393/2007 - 822/2021
Departamentos: Electrónica y Computación, Departamento externo vinculado a las titulaciones
Áreas: Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial, Área externa M.U en Internet de las Cosas - IoT
Centro Escuela Técnica Superior de Ingeniería
Convocatoria: Segundo semestre
Docencia: Con docencia
Matrícula: Matriculable | 1ro curso (Si)
En esta materia obligatoria, se encuadra en la especialidad de la Sociedad 5.0.
Dicha materia se centra en la intersección de la tecnología de Internet de las Cosas (IoT) y la atención sanitaria, proporcionando a los estudiantes conocimientos y habilidades para innovar en el campo de la salud a través de tecnologías inteligentes. Combina conocimientos de ingeniería, informática, biomedicina y gestión sanitaria para abordar los desafíos modernos de la salud mediante soluciones tecnológicas innovadoras.
Para ello se trata de por un lado de proporcionar una comprensión profunda de los conceptos y tecnologías de IoT, incluyendo sensores, dispositivos, comunicación de datos y plataformas de integración. Además, de forma paralela, enseñar técnicas de análisis de grandes volúmenes de datos (Big Data) y el uso de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (Machine Learning) para mejorar la toma de decisiones en salud.
Se trata de una materia con un marcado carácter práctico.
Los contenidos de esta materia incluyen los siguientes bloques temáticos:
1. Tecnologías de comunicación para sistemas IoT para Salud Inteligente.
2. Wearables en salud.
3. Dispositivos personales de salud: ejemplos y protocolos.
4. Auto-cuantificación.
5. Salud participativa.
6. Localización de personal, activos, pacientes y medicamentos en el entorno sanitario
Las prácticas consistirán en Facilitar el aprendizaje mediante proyectos prácticos y estudios de casos reales que permiten a los estudiantes aplicar sus conocimientos en entornos reales de atención sanitaria.
Bibliografía básica:
• Awasthi, S., Naruka, M. S., Yadav, S. P., & De Albuquerque, V. H. C. (Eds.). (2023). AI and IoT-based intelligent health care & sanitation. Bentham Science Publishers.
• Chakraborty, C., Banerjee, A., Kolekar, M. H., Garg, L., & Chakraborty, B. (Eds.). (2021). Internet of things for healthcare technologies. Springer.
• Reddy, C. K., & Aggarwal, C. C. (Eds.). (2015). Healthcare data analytics. CRC Press
• Singh, S., Biwalkar, A., & Vazirani, V. (2021). Clinical Decision Support Systems and Computational Intelligence for Healthcare Industries. In Knowledge Modelling and Big Data Analytics in Healthcare (pp. 37-63). CRC Press.
Bibliografía Complementaria:
• Edemekong, P. F., Annamaraju, P., & Haydel, M. J. (2018). Health insurance portability and accountability act.
• GDPR, G. D. P. R. (2018). General data protection regulation. URL: https://gdpr-info. eu/[accessed 2020-11-21].
• International Organization for Standardization. (2013). ISO/IEC 27001: 2013: Information Technology--Security Techniques--Information Security Management Systems--Requirements. International Organization for Standardization.
HBL12 - Aplicar los conocimientos adquiridos y resolver problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios y mulitidisciplinares, siendo capaces de integrar conocimientos.
S-CN1: Conocer y comprender los fundamentos básicos sobre las tecnologías IoT de comunicación, trazabilidad y wearables para salud auto-cuantificada, participativa e inteligente.
S-HB1: Programar y desplegar wearables IoT para salud.
S-HB2: Aplicar técnicas estadísticas a conjuntos de datos IoT a gran escala y para aplicaciones de la Sociedad 5.0.
S-CP2: Implementar algoritmos de análisis y procesado de vídeo para aplicaciones de la Sociedad 5.0.
S-CP3: Diseñar y usar sistemas IoT para la localización de activos en entornos sanitarios.
S-CP4: Diseñar y desplegar sistemas de procesado de datos IoT a gran escala para aplicaciones de la Sociedad 5.0.
• Clases de teoría/Clase magistral
• Clases prácticas de laboratorio/Prácticas de laboratorio
• Realización de trabajos tutelados/Trabajo autónomo
• Examen Final (Valor entre 10%-40% de la nota global)
• Seguimiento continuado (5%-35%)
• Evaluación de trabajos prácticos (10%-40%)
• Evaluación de trabajos tutelados (10%-40%)
Clases de teoría/Clase magistral – 24 horas presenciales + 48 horas no presenciales
Clases prácticas de laboratorio/Prácticas de laboratorio – 12 horas presenciales + 20 horas no presenciales
Realización de trabajos tutelados/Trabajo autónomo – 0 horas presenciales + Z horas no presenciales
No hay
No hay
Sonia Maria Valladares Rodriguez
Coordinador/a- Departamento
- Electrónica y Computación
- Área
- Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial
- Correo electrónico
- sonia.valladares [at] usc.es
- Categoría
- Profesor/a: Profesor Ayudante Doctor LOU
| Martes | |||
|---|---|---|---|
| 15:30-17:00 | Grupo /CLE_01 | - | Aula A10 |
| 17:00-18:30 | Grupo /CLIL_01 | Castellano | Aula A7 |