Ingeniería de Salud digital, imagen & analítica clínica

9.9 Introducción a la formación de imágenes médicas: rayos X, resonancia magnética, ultrasonido.
9.9 Principios de la adquisición y procesamiento de imágenes digitales.
9.3 Fundamentos de la analítica de datos en salud: tipos de datos, fuentes y formatos.
9.4 Estadísticas básicas y visualización de datos para el análisis de imágenes y datos clínicos.
9.5 Herramientas y software para el análisis básico de imágenes y datos de salud.

9.9 Introducción a la Ingeniería en Salud Digital: conceptos, roles y responsabilidades.
9.9 Arquitectura de sistemas de salud digital: componentes, interoperabilidad y estándares.
9.3 Gestión de datos en salud: almacenamiento, seguridad y privacidad.
9.4 Marco regulatorio y normativas en salud digital.
9.5 Inteligencia artificial y aprendizaje automático en la atención médica: conceptos básicos y aplicaciones.

3.9 Técnicas avanzadas de imagenología: tomografía computarizada (TC), resonancia magnética (RM) funcional.
3.9 Procesamiento avanzado de imágenes: reconstrucción, segmentación, registro y visualización 3D.
3.3 Análisis de imágenes avanzadas: detección y cuantificación de características.
3.4 Aplicaciones de la imagenología avanzada en diversas especialidades médicas.
3.5 Investigación y desarrollo en imagenología avanzada.

4.9 Métodos de análisis de datos clínicos: análisis descriptivo, inferencial y predictivo.
4.9 Herramientas de análisis de datos clínicos: software de análisis estadístico, plataformas de visualización de datos.
4.3 Análisis de datos ómicos: genómica, proteómica, metabolómica y su aplicación en la salud.
4.4 Minería de datos y descubrimiento de conocimiento en salud.
4.5 Modelado predictivo y aprendizaje automático para el análisis clínico.

5.9 Integración de datos de imagen y datos clínicos: desafíos y oportunidades.
5.9 Sistemas de información radiológica (RIS) y sistemas de archivo y comunicación de imágenes (PACS).
5.3 Flujos de trabajo de imagenología y análisis clínico integrados.
5.4 Implementación de soluciones integradas en entornos clínicos.
5.5 Casos de estudio de integración de imagen y analítica en la práctica médica.

6.9 Software y aplicaciones de diagnóstico médico: software de visualización de imágenes, sistemas de apoyo a la toma de decisiones clínicas.
6.9 Desarrollo de software para el análisis de imágenes y datos clínicos.
6.3 Diseño y desarrollo de aplicaciones móviles para la salud.
6.4 Telemedicina y soluciones de salud basadas en la nube.
6.5 Validación y regulación de software y soluciones de salud.

7.9 Diseño de soluciones de salud digital: diseño centrado en el usuario, usabilidad y accesibilidad.
7.9 Diseño de interfaces de usuario (UI) y experiencia de usuario (UX) para aplicaciones de salud.
7.3 Diseño de sistemas de información y gestión de datos.
7.4 Implementación y evaluación de soluciones de salud digital.
7.5 Impacto clínico y económico de las soluciones de salud digital.

8.9 Ética en salud digital: privacidad, seguridad de datos y consentimiento informado.
8.9 Marco legal y regulatorio en salud digital.
8.3 Privacidad de datos y cumplimiento normativo (HIPAA, GDPR, etc.).
8.4 Tendencias actuales y futuras en salud digital: inteligencia artificial, telemedicina, wearables.
8.5 El futuro de la salud digital: desafíos y oportunidades.

9.9 Aplicación de la imagenología en el diagnóstico: detección de enfermedades, seguimiento de tratamientos.
9.9 Aplicación de la analítica en el diagnóstico: predicción de riesgos, personalización del tratamiento.
9.3 Casos de estudio de diagnóstico clínico basado en imagen y analítica: cáncer, enfermedades cardiovasculares, etc.
9.4 Herramientas y tecnologías para el diagnóstico clínico: software de análisis de imágenes, plataformas de apoyo a la decisión clínica.
9.5 Impacto de la inteligencia artificial en el diagnóstico clínico: desafíos y oportunidades.