Ficha

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Curso Académico: 2024/2025

IA en Salud

(19216)

Máster Universitario en Inteligencia Artificial Aplicada (Plan: 475 - Estudio: 378)

Escuela de Ingeniería y Ciencias Básicas

Coordinador/a: ARTES RODRIGUEZ, ANTONIO

Departamento asignado a la asignatura: Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones

Tipo: Optativa

Créditos: 3.0 ECTS

Curso: 1º

Cuatrimestre: 2º

Requisitos (Asignaturas o materias cuyo conocimiento se presupone)

Ninguno

Objetivos

Los objetivos de la asignatura son: 1) dar a conocer las posibilidades y limitaciones de la aplicación de la IA en el ámbito de la salud, 2) dar a conocer problemas en el ámbito de la salud en que pueden aplicarse técnicas de IA, y 3) desarrollar la capacidad para aplicar técnicas de IA en algunos problemas en salud.

Competencias y resultados del aprendizaje

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Descripción de contenidos: Programa

1. Introducción a la IA en salud 2. IA para diagnóstico 3. Monitorización de pacientes 4. Interpretabilidad y validación 5. Estratificación del riesgo en pacientes 6. IA para gestión hospitalaria

Actividades formativas, metodología a utilizar y régimen de tutorías

Clase teórica Clases prácticas Clases teórico prácticas Prácticas de laboratorio Tutorías Trabajo en grupo Trabajo individual del estudiante Exámenes parciales y finales

Sistema de evaluación

Peso porcentual del Examen Final 0
Peso porcentual del resto de la evaluación 100

Calendario de Evaluación Continua

La calificación final del alumno se obtiene al 100% por evaluación continua, que consta de 2 prácticas de laboratorio.

Bibliografía básica

James M. Rehg, Susan A. Murphy, Santosh Kumar. Mobile Health: Sensors, Analytic Methods, and Applications. Springer. 2017
Kevin Patrick Murphy. Probabilistic Machine Learning: An Introduction. MIT Press. 2022

El programa de la asignatura podría sufrir alguna variación por causa de fuerza mayor debidamente justificada o por eventos académicos comunicados con antelación.