- Código
- FD0139
- Tipo
- Curso de Formación Específica - MICROCREDENCIAL
- Modalidad
- Híbrido
- Duración
- 1 año
- Créditos
- 12.0
- Curso
- 2022-2023
- Precio
- 480,00€
- Centro
- Centro Singular de Investigación en Tecnologías de la Información de la USC (CITIUS)
- Dirección
- Senén Barro Ameneiro
- Contacto
mariajose.carreira [at] usc.es
Departamento / Centro Organizador
Centro Singular de Investigación en Tecnologías de la Información de la USC (CITIUS)
MARIA JOSE CARREIRA NOUCHE
16431
mariajose.carreira [at] usc.es
Centro Singular de Investigación en Tecnologías de la Información de la USC (CITIUS)
Fechas
Duración: 20/02/2023 - 27/06/2023
Preinscripción: 23/01/2023 - 30/01/2023
Registro: 06/02/2023 - 12/02/2023
Número alumnos/as mínimo: 20
Número alumnos/as máximo: 40
Comentarios: Registration will be made after selection based on the criteria detailed in the "Access Criteria" section defined by the Committee of Experts promoting the course, made up of external experts and staff from USC and GSK. The target audience is health professionals (specifically, specialists in hospital pharmacy, oncology, hematology and technical personnel for pharmacoeconomic evaluation of the administration) interested in training in the application of Artificial Intelligence in oncohematology clinical practice, in particular in relation to concepts and tools for advanced data analysis and machine learning techniques. The course will be remote and will end with the presentations of the final projects in a face-to-face session.
Seguro obligatorio:
17,50€ (A los alumnos que formalicen matricula en cursos de Postgrado Propio, Formación Continua y Programa de Formación, se les incluirá además el importe del seguro obrigatorio de accidentes y asistencia en viaje para estudiantes de la USC, según lo establecido en la normativa vigente (Acuerdo Consejo Gobierno 29 de junio de 2009) y se emitirá junto con la 1ª liquidacion de matrícula. Excepto en los curso que sean 100% virtuais, considerados estos por curso académico; y en los casos en que los alumnos tengan pagado este mismo seguro en una titulación de la USC en el presente curso académico.)
Requisitos de acceso
El curso está dirigido a personal ejerciendo actualmente su profesión en España y que pertenezca a alguno de los siguientes perfiles: a) Personal Farmacéutico Hospitalario con experiencia en Oncohematología Interno Residente de 3er año o superior. b) Personal Médico Especialista en Oncología o Hematología Interno Residente de 3er año o superior. c) Personal Técnico de evaluación de gestión sanitaria y farmacoeconomía. Se recomienda que las personas candidatas tengan experiencia o conocimientos básicos de estadística. Este conocimiento será valorado en los criterios de selección. Las personas admitidas, para formalizar la matrícula, deberán cumplimentar un documento con relación a la declaración de la transferencia de valor por parte de GSK. Este documento les será facilitado junto con la comunicación de admisión al curso. Además, en caso de ser personal técnico de evaluación de gestión sanitaria y farmacoeconomía, deberán cumplimentar un documento con relación a su posible influencia en la compra o evaluación de medicamentes. Este documento les será facilitado junto con la comunicación de admisión al curso.
Preinscripción
Puede consultar un manual del procedimiento de admisión en la página web del CEP en Archivo o clicando aquí
Para realizar la solicitud de admisión acceda al siguiente enlace de la secretaria virtual
https://matricula.usc.es/Posgrao/SolicitudeEstudosPropios
Acceso a preinscripción y matrícula
Sistema de selección
Los establecidos en los requisitos de acceso. En caso de superar las solicitudes que cumplen los requisitos las 40 plazas disponibles, el criterio de admisión será según orden de inscripción.
Objetivos
Que los participantes, al finalizar el curso, sean capaces de comprender y utilizar técnicas de IA a su actividad de investigación y asistencial.Objetivos concretos:
- Aprender y consolidar los conceptos básicos para poder poner en marcha y liderar proyectos de Inteligencia Artificial en sus hospitales / regiones.
- Practicar ejercicios propuestos con soluciones low-code/no-code (no siendo necesario programar)
- Debatir las ideas del alumnado para identificar riesgos potenciales: sesgos, problemas de reputación, fiabilidad, etc.
- Enfoque de esta formación práctica para conseguir una visión 360º de la IA
- Descubrir los problemas que pueden resolverse con aprendizaje automático, así como los principales algoritmos y soluciones de IA como servicio
Competencias
El curso será no presencial, con sesiones en las que se abordará cada tema y sesiones magistrales en directo (también disponibles en diferido) y prácticas. El alumnado realizará un proyecto final que será presentado en una sesión presencial al final del curso.Evaluación
Asistencia a las sesiones en directo o en diferido. Para obtener la certificación se deben completar al menos un 85% de las sesiones y presentar un proyecto final.
Metodología
El curso está estructurado en 4 asignaturas, un proyecto personal, y 4 sesiones magistrales.
Martes de 17h a 19h y jueves 4 clases maestras de una hora. También se podrán completar en diferido en al aula virtual. Se programarán tutorías los lunes de 17h a 18h.
Observaciones
En caso de variar las fechas, estas se comunicarán al alumnado con suficiente antelación.
| Código | Materia | Créditos |
|---|---|---|
| 1 | Introducción a la Ia: Fundamentos y Recorrido Histórico. | 1.0 |
| 2 | Ia: Aspectos Legales y éticos. | 1.0 |
| 3 | Ia: Herramientas de Análisis de Datos/información y Aprendizaje Automático. | 2.5 |
| 4 | Diseño de Soluciones de Calidad y Fiables. | 1.5 |
| 5 | Sesiones Maestras. | 0.5 |
| 6 | Proyecto Final. | 5.5 |