IA en el Cuidado de la Salud: De las Estrategias a la Implementación
¿Para quién es este programa?
IA en el Cuidado de la Salud: De las Estrategias a la Implementación está diseñado para líderes e innovadores, entre los que se incluyen:
Profesionales médicos e investigadores que buscan conocimientos prácticos sobre cómo integrar las tecnologías de IA para optimizar los procesos de atención sanitaria, así como para mejorar la toma de decisiones en la atención al paciente.
Líderes y ejecutivos del cuidado de la salud interesados en tener una comprensión más profunda de cómo poner en práctica iniciativas de IA que mejoren la atención al paciente, aumenten la eficiencia operativa, fomenten la innovación y den a sus organizaciones una ventaja en el complejo panorama actual de la atención sanitaria.
Entusiastas de la tecnología y la innovación de la IA que comprenden el potencial de la IA para transformar la atención sanitaria y desean liderar la innovación para crear soluciones de vanguardia que satisfagan las necesidades de los sistemas sanitarios y de los pacientes.
Consultores sanitarios, reguladores y responsables políticos que guían a las organizaciones en la adopción de soluciones basadas en la IA o desarrollan políticas para el uso de IA en la asistencia sanitaria.
Aprendizajes clave
Comprende los fundamentos de la IA moderna, incluido el papel que desempeñan los datos y la informática en la creación de aplicaciones de éxito para mejorar las experiencias y los resultados generales de los pacientes.
Evalúa los sistemas de IA existentes en la asistencia sanitaria para comprender sus puntos fuertes y débiles.
Identifica nuevas oportunidades para abordar las necesidades sanitarias modernas con IA.
Evalúa los posibles sesgos e implicaciones éticas de las tecnologías de IA en los entornos sanitarios para garantizar que cualquier solución de IA promueva la privacidad, la integridad de los datos y la confianza.
Experiencia de aprendizaje
Proyecto final
Certificado de finalización de Harvard Medical School Executive Education
Crowdsourcing
Conferencistas invitados
Debates inmersivos
Encuestas y comprobación de conocimientos
Horas de oficina semanales en directo con el facilitador del programa
Una sesión en vivo con los profesores*
Ejemplos del mundo real y estudios de caso
Tareas prácticas basadas en escenarios
Estudios de caso
Aprovechar el proceso de desarrollo de la IA para optimizar las soluciones sanitarias.
Emplear el machine learning para recopilar datos sanitarios en tiempo real.
Acercarse a las nuevas oportunidades de la IA en la asistencia sanitaria.
Utilizar la IA generativa para la innovación en la asistencia sanitaria.
Aplicar los principios del diseño centrado en el ser humano a las soluciones sanitarias.
Aprovechar la IA para contrarrestar los prejuicios en la asistencia sanitaria.
Proyecto final
Desarrolla una solución para tu organización
El programa incorpora un proyecto final que te exige idear y presentar una nueva solución sanitaria basada en la IA que aborde una necesidad actual. El proyecto te preparará para diseñar e implantar soluciones innovadoras del mundo real que eleven el nivel de atención que tu organización ofrece a los consumidores de atención sanitaria. Tu proyecto abarcará todo el programa, lo que te permitirá incorporar los conceptos y marcos que aprendas en cada módulo para desarrollar tu propuesta.
Plan de estudios
A través de este programa online de ocho semanas desarrollarás un profundo conocimiento de los datos del mundo real, la medicina digital y las aplicaciones de la IA. También aprenderás a traducir los conceptos de la IA en éxitos prácticos. La experiencia de aprendizaje incluye sesiones grabadas y en directo con profesores e invitados, debates interactivos, horas semanales de oficina en directo, tareas basadas en escenarios, estudios de caso, ejemplos del mundo real y un proyecto final.
Aprendizaje basado en escenarios
Confianza algorítmica: Aprovecha los modelos predictivos para la toma de decisiones.
Tarjetas modelo: Crea transparencia y confianza en un modelo de IA.
Machine learning para datos portátiles: Diseña soluciones que combinen machine learning y datos portátiles.
Viabilidad de la IA en la atención sanitaria: Entrenamiento y desarrollo de un modelo de IA.raining and developing an AI model.
Profesorado
Profesor Adjunto del Departamento de Epidemiología de Harvard T.H. Chan School of Public Health
El doctor Andrew Beam realiza investigaciones centradas en el desarrollo y la aplicación de métodos de machine learning para extraer información significativa de conjuntos de ...
Oradores invitados destacados
Médico-Científico. Editor Adjunto, NEJM AI
Lily Peng, MD, PhD, es médico-científica y editora adjunta de NEJM AI. Ha sido directora de producto y se ha centrado en soluciones sanitarias basadas en datos y aplicaciones ...
Director de producto, Google Health
Sunny Virmani se centra en el desarrollo de productos y el marketing global de diversas tecnologías de imagen médica. Es licenciado en ingeniería de instrumentación y control ...
Director de IA sanitaria en UC San Diego Health
Karandeep Singh es el director de IA sanitaria de UC San Diego Health y titular de la Cátedra Joan e Irwin Jacobs de Innovación Sanitaria Digital. Imparte un curso de ciencia ...
Profesora adjunta del MIT en Ingeniería Eléctrica e Informática (EECS)
Marzyeh Ghassemi es profesora adjunta del MIT de Ingeniería Eléctrica e Informática (EECS) y del Instituto de Ingeniería y Ciencias Médicas (IMES). Es miembro del profesorado ...
Directora de Flagship Pioneering
Molly Gibson forma parte de un equipo de creación de empresas para encontrar y hacer crecer organizaciones en la intersección de la biología y el machine learning. En la actua...
PhD. Presidente y director general de Sage Bionetworks
Durante la última década su investigación se ha centrado en el campo emergente de la medicina digital, haciendo hincapié en la metodología de recopilación y análisis de datos....
Certificado
Una vez completado el programa recibirás un certificado de participación de Harvard Medical School Executive Education.
Preguntas Frecuentes
¿No encontraste lo que buscabas? Escríbenos a harvard.latam@emeritus.org, agenda una llamada o programa una videollamada con uno de los Asesores Académicos. También puedes llamarnos al +1 (52) 55 8526 4030 (LATAM).
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