Información General del Programa
La creciente disponibilidad de datos en el sector salud abre oportunidades inéditas para transformar la atención clínica y la gestión sanitaria. La Inteligencia Artificial (IA) y el Machine Learning (ML) se han consolidado como herramientas claves para anticipar diagnósticos, optimizar procesos y apoyar la toma de decisiones clínicas. Este diplomado responde a esa necesidad, ofreciendo a profesionales de la salud una formación integral y aplicada en el uso responsable y ético de estas tecnologías.
El Diplomado en Inteligencia Artificial Aplicado a las Ciencias de la Salud está diseñado para ofrecer una formación integral a profesionales de la salud, entregándoles competencias en ciencia de datos y en el uso de modelos de aprendizaje automático (ML). El programa capacita a los participantes para transformar datos en conocimiento útil, aplicando técnicas de análisis y visualización de información junto con el desarrollo de modelos de ML. Asimismo, pone énfasis en la optimización de procesos y en la mejora de la toma de decisiones clínicas, siempre enmarcadas en prácticas éticas y seguras. Esta experiencia educativa fomenta la colaboración interdisciplinaria, uniendo a profesionales de diversas áreas para abordar de manera integral y eficaz los desafíos del sector. A través de cinco módulos, se abordan fundamentos de ciencia de datos, programación con lenguaje Python, procesamiento y visualización de datos, principios de machine learning y desarrollo de proyectos aplicados. La metodología combina clases online, talleres prácticos y trabajo colaborativo, fomentando el aprendizaje activo.
Objetivo General del Programa
Fortalecer las capacidades de profesionales del área de la salud para analizar datos clínicos y aplicar técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático, contribuyendo a la innovación, la eficiencia y la calidad en la toma de decisiones en salud, siempre bajo criterios éticos y de seguridad de la información.
A quién va Dirigido
Profesionales titulados o licenciados del área de la salud, interesados en la innovación tecnológica y la gestión de datos en salud, motivadas por adquirir herramientas prácticas para análisis e interpretación de datos.
Directores del programa
RHODDY VIVEROS MUÑOZ
Ingeniero Civil Eléctrico, Dr. en ingeniería de la RWTH Aachen University, Alemania. Especialista en acústica médica, realidad virtual acústica e inteligencia artificial aplicada. Ha realizado estudios de postdoctorado en la Universidad de Cardiff, Reino Unido y en la Universidad Austral de Chile, aplicando aprendizaje automático a soluciones de ámbito audiológico. Sus áreas de investigación consideran la inteligencia artificial, el aprendizaje profundo, la percepción de habla en ruido, la cognición auditiva, la modelización acústica y los mecanismos cerebrales de la percepción del habla. Actualmente se desempeña como Académico de la Universidad Técnica Federico Santa María, sede Concepción, siendo parte del claustro de profesores del programa de doctorado en Inteligencia Artificial de la región del Biobío.
INTRODUCCIÓN A LA CIENCIA DE DATOS [27 horas]
FUNDAMENTOS DE PROGRAMACIÓN CON PYTHON [27 horas]
PROCESAMIENTO Y VISUALIZACIÓN DE DATOS [27 horas]
FUNDAMENTOS DE MACHINE LEARNING [27 horas]
PROYECTO DE INTEGRACIÓN DE MACHINE LEARNING EN CIENCIAS DE LA SALUD [27 horas]
Dr. Rhoddy Viveros Muñoz
Ingeniero Civil Eléctrico, Dr. en ingeniería de la RWTH Aachen University. Especialista en realidad virtual acústica e inteligencia artificial. Ha realizado estudios de postdoctorado en la Universidad de Cardiff, Reino Unido y en la Universidad Austral de Chile, aplicando aprendizaje de máquina a soluciones de ámbito audiológico. Sus áreas de investigación consideran la inteligencia artificial, el aprendizaje profundo, la percepción de habla en ruido, la cognición auditiva, la modelización acústica y los mecanismos cerebrales de la percepción del habla.
Dr. José Luis Carrasco Sáez
Investigador, académico, emprendedor y divulgador científico. Doctor en Educación, Magister en Informática Educativa y Gestión del Conocimiento, e Ingeniero Civil en Informática. Experiencia en docencia de pregrado y postgrado, jefatura de carreras, liderazgo de equipos multidisciplinarios, procesos de acreditación, gestión de carreras, proyectos de inversión público-privados, innovación curricular, gestión de la innovación y desarrollo de ecosistemas emprendedores para entornos vulnerables. Actualmente se desempeña como Académico del Departamento de Electrónica e Informática, en la Sede Concepción de la Universidad Técnica Federico Santa María.
Dr. Javier Maldonado Carmona
Ingeniero en Informática de la Universidad Nacional Experimental del Táchira (UNET), Venezuela en 2005. Magister en Ciencias de la Computación de la Universidad de los Andes (ULA), en Mérida, Venezuela en 2012. Doctor en Ingeniería Informática USM 2023. Experiencia cerca de 20 años en administración de sistemas y redes de computadores. Profesor en distintas áreas de ciencias de la computación desde el 2006. Áreas de especialidad: Sistemas operativos, redes de computadores, infraestructura de servicios TI, seguridad informática, computación evolutiva y machine learning.
Dr. Jorge Portilla Gómez
Ingeniero y doctor en Ingeniería Electrónica. Su área de investigación se encuentra en la intersección de disciplinas relacionadas con el aprendizaje automático, el procesamiento de imágenes, la computación de alto rendimiento y los sensores ópticos, entre otras subdisciplinas asociadas a la informática y la electrónica. Desde el año 2024 se desempeña como académico del Departamento de Electrónica e Informática de la Universidad Técnica Federico Santa María, sede Concepción. Además, ejerce como profesor en el programa de Doctorado en Inteligencia Artificial, llevado a cabo en consorcio por el Consejo de Rectores de las Universidades Chilenas del Biobío-Ñuble.
