- Desarrollo de habilidades técnicas avanzadas
- Actualización profesional en tendencias emergentes
- Formación integral
- Incremento en la empleabilidad y proyección profesional
- Enfoque interdisciplinario
- Perspectiva ética y estratégica
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Curso
Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial Aplicada a la Salud (Virtual)
Salud
Nivel: Principiante / Intermedio
Emplear técnicas de ciencia de datos e inteligencia artificial permitiendo la resolución de problemas complejos, la toma de decisiones basada en datos y el desarrollo de soluciones innovadoras en sectores como la salud pública y la investigación científica en salud.
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Modalidad
Aula Virtual
Inversión
$31,900
*MSI con tarjetas participantes emitidas en México
Ver formas de pago disponibles
Cálculo realizado con el tipo de cambio vigente al 28/04/2026 según el Banco de México ($17.40 MXN/USD). El monto final a pagar puede variar conforme al tipo de cambio aplicable al momento de la transacción.
Duración
70 horas
Sobre el programa:
Siguenos en:
¿Qué aprenderás?
¿A quién va dirigido?
- Este programa está diseñado para profesionales de salud que desean potenciar su desempeño con ciencia de datos e inteligencia artificial, liderar proyectos y tomar decisiones estratégicas en salud pública e investigación.
¿Qué lograrás al terminar?
Al finalizar el programa, serás capaz de:
- Extraer información valiosa de datos complejos. Adoptar diversas técnicas de ciencias de datos, inteligencia artificial y aprendizaje automático en problemas de salud pública e investigación en salud. Capacidad para tomar decisiones informadas basadas en datos, una habilidad crítica en posiciones de liderazgo. Adoptar un enfoque interdisciplinario para resolver problemáticas de salud. Adquirir conocimientos de bases teóricas y conocimientos prácticos en metodologías de inteligencia artificial y ciencia de datos.
¿Cómo se imparte el programa?
Modalidad Aula Virtual
Aprende en sesiones remotas con docentes y grupos reducidos. Participa activamente, comparte ideas y fortalece tu experiencia con práctica colaborativa.
- Sesiones en vivo con profesores expertos
- Aprendizaje 100% interactivo.
Temario
Explorar los fundamentos de la ciencia de datos, distinguiendo sus alcances y limitaciones, así como los retos éticos asociados, para garantizar su aplicación responsable y efectiva en la resolución de problemas del mundo real.
Aplicar métodos fundamentales para la importación, limpieza, transformación y exploración de datos, utilizando herramientas de visualización y generación de estadísticas descriptivas, al tiempo que desarrolla habilidades para generar reportes y repositorios que garanticen la reproducibilidad de los análisis.
Emplear técnicas avanzadas de predicción numérica, modelos de supervivencia y clasificación, en aplicaciones específicas del ámbito de la salud, promoviendo soluciones basadas en datos para mejorar la toma de decisiones clínicas y de salud pública.
Aplicar técnicas de aprendizaje no supervisado y detección de anomalías para abordar problemas clave en el ámbito de la salud.
Emplear los principios de la inferencia causal para identificar los efectos del tratamiento y para la determinación de grupos de control efectivos, promoviendo la evaluación rigurosa de intervenciones y decisiones en el ámbito de la salud.
Aplicar técnicas de simulación basadas en modelos de agentes para analizar la propagación de patógenos comprendiendo las limitaciones y retos inherentes a estas simulaciones.
Explorar los fundamentos teóricos esenciales para el análisis y procesamiento de imágenes compleja desarrollando habilidades clave para su uso en la investigación médica.
Preguntas frecuentes
Permite mejorar decisiones clínicas y operativas, detección temprana de riesgos, optimización de recursos y mejora de calidad y seguridad del paciente. También apoya investigación y salud pública con evidencia.
Es el uso de métodos de análisis, estadística y ML sobre datos de salud (clínicos, operativos, epidemiológicos) para generar insights, predicciones y apoyo a decisiones. Combina conocimiento del dominio sanitario con buenas prácticas de datos, privacidad y ética.
Para estudiar ciencia de datos en salud en México, busca programas en universidades vinculados a salud pública, informática biomédica, analítica y ciencia de datos. Prioriza opciones que incluyan privacidad, ética, manejo de datos clínicos y proyectos aplicados. Explora la opción que tiene Educación Continua del Tecnológico de Monterey.
Se usan herramientas como Python/R, SQL, visualización (dashboards), estadística, ML y, según el enfoque, manejo de datos clínicos y estándares, además de herramientas de nube y control de versiones. En salud, también es clave el trabajo con datos sensibles y procesos de anonimización.
Estudiarlo es útil porque el sector salud requiere mejorar resultados y eficiencia con evidencia, cuidando cumplimiento y seguridad de datos. Te prepara para roles en analítica clínica, operaciones hospitalarias, investigación y salud pública.
Sirve para predecir riesgos, segmentar poblaciones, mejorar procesos hospitalarios, apoyar decisiones clínicas y diseñar intervenciones de salud pública con medición. También ayuda a evaluar calidad y reducir variabilidad en la atención.
Se aplica en la predicción de reingresos, detección de eventos adversos, optimización de camas/turnos, análisis de costos, vigilancia epidemiológica, priorización de pacientes y evaluación de programas de salud. Estas aplicaciones generan impacto al aumentar la eficiencia y calidad en la atención médica.
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