Diplomado Internacional de Medicina digital e Inteligencia Artificial.

• Aplica tecnologías de inteligencia artificial y Big data para la toma de decisiones clínicas.
• Implementa estrategias de prevención de enfermedades mediante herramientas digitales.
• Integra la medicina digital en la práctica clínica diaria para mejorar la atención al paciente.

Módulo 1: Fundamentos de la medicina digital

• a) Introducción a la medicina digital y su aplicación en la práctica clínica.
  • Tecnologías de información y comunicación en medicina.
  • Principios de inteligencia artificial y aprendizaje automático aplicados a la medicina.
  • Fundamentos de ética y legislación en medicina digital.
• b) Medicina predictiva:
  • Análisis de datos clínicos y biomédicos para la predicción de enfermedades.
  • Modelos predictivos y algoritmos comerciales en medicina digital (GPT, MedPalmM, Géminis)
  • Herramientas de análisis multimodal y visualización de datos.
  • Aplicación de la medicina predictiva en la toma de decisiones clínicas.
• c) Medicina preventiva:
  • Estrategias y programas de prevención de enfermedades.
  • Monitoreo remoto de pacientes y telemedicina.
  • Uso de dispositivos móviles y vestibles (wearables) en la prevención de enfermedades.
  • Implementación de intervenciones preventivas basadas en tecnología.
• d) Medicina resolutiva:
  • Innovaciones tecnológicas en diagnóstico y tratamiento.
  • Tele cirugía y teleasistencia quirúrgica.
  • Aplicaciones de realidad virtual y aumentada en medicina.
  • Integración de la medicina digital en el sistema de salud.

Módulo 2: Tecnologías de la información en salud

• Sistemas de información en salud
• Registros o historias médicas electrónicas, modelo estándar HL7
• Biosensores vestibles
• Barreras para su implementación
• ChatGPT4 aplicado a la medicina
• Impacto de la tecnología de información en la privacidad de datos
• Podcasts de líderes en la aplicación de IA a la práctica clínica
• Cochrane y las revisiones sistemáticas
• Medicina por evidencia

Módulo 3: Medicina predictiva y genómica

• Medicina de precisión
• Nutrigenómica
• Farmacogenómica
• Metagenómica y microbiota
• Aplicaciones genómicas comerciales, haplotipos y variantes genéticas.
• El Metiloma y sus implicaciones para la salud
• Química básica de farmacéutica medicinal
• La atención sanitaria universal y la medicina de precisión
• Limitaciones tecnológicas

Módulo 4: Big Data e Inteligencia Artificial

• Big Data, estructura de bases de datos
• Inter-operatividad
• Métodos de la minería de datos
• Redes neuronales artificiales, algoritmos comerciales 
• Inteligencia artificial profunda y aprendizaje de máquinas
• Mapas de densidad de nutrientes

Módulo 5: Educación médica y factores de riesgo

• Impacto del cambio climático en el comportamiento de adultos
• Carga económica global de las enfermedades no transmisibles
• Enfermedades emergentes y reemergentes
• Estudio de casos en Venezuela
• Respuesta del IMT ante brotes epidémicos en el país.
• Control de epidemias en Venezuela
• Medicina preventiva, vacunología

Módulo 6: Aspectos éticos, legales y sociales

• Los dilemas éticos del Big data en el contexto biomédico
• Asuntos legales y éticos del uso predictivo y preventivo de la medicina digital
• Los derechos del paciente, privacidad de la información personal
• Impacto social de las nuevas tecnologías

Módulo 7: Casos de estudio y aplicaciones prácticas

• Telemedicina
• Sensores remotos
• Atención a poblaciones remotas y desatendidas, de alta vulnerabilidad social y sanitaria
• Factores de riesgo cardiovasculares
• Enfermedades no transmisibles
• Enfermedades emergentes y reemergentes

Módulo 8: El futuro de la medicina digital

• Integración digital de imágenes
• Genómica y microbiota en el diagnóstico clínico
• La integración de datos digitales de imágenes, patología, genómica y otros campos.
• Cabina de diagnóstico con entradas de múltiples fuentes, inteligencia artificial y otras herramientas cuantitativas, y diagnóstico de precisión.

Coordinador académico:

• Rafael Rangel-Aldao.