Ingeniería de IA Clínica e Imagen Médica (DICOM/PACS, radiomics, soporte a decisión).

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Ingeniería de IA Clínica e Imagen Médica se centra en la integración avanzada de DICOM, PACS y técnicas de radiomics para optimizar el procesamiento automatizado y la interpretación de imágenes médicas. Este ámbito académico incorpora algoritmos de aprendizaje profundo (DL), redes convolucionales (CNN) y análisis cuantitativo conformes con estándares de interoperabilidad, facilitando el soporte a decisiones clínicas mediante sistemas de inteligencia artificial explicable (XAI). Las disciplinas troncalmente vinculadas incluyen modelado de datos biomédicos, gestión de flujos DICOM y validación de modelos predictivos, fundamentales para aplicaciones en diagnóstico por imágenes y terapia personalizada en entornos hospitalarios digitales.

Las capacidades de laboratorio contemplan entornos HIL/SIL para simulación y evaluación de software clínico, pruebas de robustez en adquisición de datos multimodal, además de análisis de calidad mediante calibración conforme a normativa aplicable internacional en registros electrónicos de salud (EHR). El alineamiento con estándares como HL7, FHIR y certificaciones de seguridad informática garantiza trazabilidad y compliance. La formación prepara a perfiles profesionales como ingenieros biomédicos, especialistas en informática médica, desarrolladores de software clínico, analistas de datos radiológicos y consultores de implementación de IA en salud.

Palabras clave objetivo (naturales en el texto): DICOM, PACS, radiomics, inteligencia artificial clínica, soporte a decisión, HL7, FHIR, aprendizaje profundo, integración biomédica.

Ingeniería de IA Clínica e Imagen Médica (DICOM/PACS, radiomics, soporte a decisión).

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Skills and results

What you will learn

1. Dominio de IA Clínica en DICOM/PACS, Radiómica y Soporte a la Decisión Médica

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9.9 Introducción a la IA en Imágenes Médicas: Conceptos Fundamentales
9.9 El Estándar DICOM: Estructura y Funcionamiento
9.3 Radiómica: Extracción de Características de Imágenes
9.4 Redes Neuronales Convolucionales (CNN) en Imágenes Médicas
9.5 Aprendizaje Automático Supervisado y No Supervisado para Diagnóstico
9.6 Sistemas PACS y la Integración de la IA
9.7 Soporte a la Decisión Médica: Herramientas y Aplicaciones
9.8 Ética y Regulación en el Uso de IA en Medicina
9.9 Casos de Estudio: Aplicaciones Prácticas de IA en Imagenología
9.90 Tendencias Futuras y el Avance de la IA en el Campo Médico

Capstone-type projects

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