Este curso explora la innovación en salud y la analítica de datos como herramientas clave para optimizar la atención y la gestión sanitaria. Se abordan tendencias tecnológicas, big data y modelos predictivos, preparando a los participantes para aplicar enfoques basados en evidencia, en la mejora de procesos asistenciales y administrativos.

• Tendencias futuras en la Innovación de los servicios de salud.
• Visualización de datos con Power BI (tableros para indicadores clave).
• Gestión de datos en salud y aplicaciones: big data y bases de datos.
• Implementación de Soluciones basadas en datos.
• Casos prácticos y estudio de casos.

Introduce a los participantes en la gestión y análisis de datos en el sector de la salud. Se enseñan herramientas de procesamiento, visualización y análisis exploratorio con Python, para extraer insights clave en la toma de decisiones clínicas y operativas.

• Fundamentos de Python aplicados a la salud.
• Extracción, limpieza y transformación de datos clínicos.
• Técnicas de visualización con Python (Matplotlib, Seaborn, Pandas). Análisis exploratorio de datos clínicos y administrativos.
• Integración de fuentes de datos de salud (EHR, bases de datos hospitalarias).

-Aplicación práctica: análisis de datos reales anonimizados de una clínica u hospital para identificar patrones en diagnósticos o tiempos de atención, aplicando técnicas de exploración y visualización de datos.

Proporciona conocimientos sobre machine learning, IA y modelos predictivos en salud. Los participantes aprenderán a aplicar algoritmos para predecir enfermedades, optimizar recursos hospitalarios y personalizar tratamientos, fortaleciendo la toma de decisiones basada en datos.

• Fundamentos del análisis predictivo y machine learning en salud.
• Modelos de regresión y clasificación para predicción de enfermedades.
• Deep learning y redes neuronales en diagnóstico médico.
• Ética y regulación en el uso de IA en salud.
• Integración de datos y aplicaciones avanzadas en salud pública.

-Aplicación práctica: construcción de un modelo predictivo para detección temprana de enfermedades crónicas, aplicando machine learning con datos anonimizados del paciente. 

Explora cómo la transformación digital y la tecnología impactan en la atención médica. Se enseñan metodologías ágiles y tradicionales para la gestión de proyectos de innovación en salud, integrando herramientas digitales para mejorar la eficiencia y la experiencia del paciente.

• Tendencias en transformación digital en salud (IA, telemedicina, blockchain).
• Metodologías ágiles (Scrum, Kanban) aplicadas a proyectos de salud.
• Gestión de la implementación de tecnologías digitales en hospitales.
• Cambio organizacional y cultura digital en salud.
• Casos de éxito y lecciones aprendidas.

-Aplicación práctica: desarrollo de un plan de transformación digital para una institución de salud, aplicando metodologías ágiles y estrategias de cambio organizacional.

Este curso aborda estrategias para optimizar la calidad y eficiencia en los servicios de salud, aplicando metodologías como Lean, Six Sigma y análisis de datos. También se enfoca en el liderazgo para la gestión del cambio en entornos sanitarios innovadores.

• Gestión de calidad en salud (Lean, Six Sigma, ISO 9001).
• Indicadores de desempeño y análisis de datos para mejora continua.
• Liderazgo en la transformación digital y cambio organizacional.
• Experiencia de la paciente basada en datos.
• Ética y responsabilidad en la innovación sanitaria.

-Aplicación práctica: diseño de un plan de mejora en un hospital o clínica, utilizando indicadores de calidad y metodologías de optimización de procesos. 

Los participantes trabajarán en equipos para desarrollar una solución basada en datos para un problema específico del sector de la salud integrando analítica predictiva, IA y modelos de gestión.