Implementació de la intel·ligència artificial en els serveis de salut

En aquest programa, explorarem com la IA està transformant el sector de la salut, des de la gestió de dades sanitàries fins a la telemedicina i la medicina genòmica. Veurem l’aplicació de tècniques d'aprenentatge automàtic i processament del llenguatge natural per millorar els diagnòstics, optimitzar els tractaments i facilitar la presa de decisions clíniques. 

També veurem temes com la imatge mèdica assistida per IA, l'anàlisi predictiva, i el desenvolupament de nous fàrmacs, destacant les oportunitats que aquestes tecnologies ofereixen per a la millora de l'atenció al pacient i la sostenibilitat dels sistemes de salut. A més, tindrem ben presents les consideracions ètiques i normatives imprescindibles per a una implementació responsable de la IA en salut, que garanteixi la seguretat i la privacitat dels pacients.

En definitiva, us proporcionarem una combinació de coneixements teòrics i d’exemples pràctics per fer front als reptes actuals del sector. 

Curs dirigit a Directius i professionals de la salut clínics i de suport tècnic o administratiu.

Objectius generals:

• Dotar els professionals de la salut dels coneixements i les habilitats necessàries per aprofitar de manera eficaç i responsable la intel·ligència artificial en entorns clínics.

Objectius específics:

• Comprendre els fonaments de la IA, les seves aplicacions a l'assistència sanitària.
• Tenir en compte les consideracions ètiques i normatives per millorar l'atenció al pacient.
• Prendre decisions clíniques per garantir la seguretat del pacient i la privadesa de les dades.

Competències i habilitats 

En aquesta formació es pretén assolir: 

• Capacitat per identificar solucions d’IA per l’àrea del sector salut.
• Capacitat d’anàlisi i de gestió de les dades per aplicar-les de manera segura i efectiva.
• Identificació i gestió de les implicacions ètiques i legals associades a l’ús de la IA.

1. Introducció a la IA en els serveis de salut (2 h)

• Situació dels sistemes de salut i de les necessitats de transformació de l’atenció al pacient.
• Evolució històrica dels serveis de salut  i de les fites clau
• Visió general de la IA i l'aprenentatge automàtic. 
• Reptes i oportunitats de la IA  per transformar la salut
• Consideracions ètiques, regulacions i normatives
• Tendències actuals  de les tecnologies emergents

2. Gestió de dades sanitàries (3 h)

• Evolució dels sistemes d’informació sanitària
• Privadesa i seguretat de les dades
• Qualitat i anàlisi de les dades
• Registres sanitaris electrònics (EHR)
• Dades del pacient connectat i l’ús de Raw data
• Integració de dades i interoperabilitat

3. Fonaments de l'aprenentatge automàtic (4 h)

• Aprenentatge supervisat, no supervisat i de reforç
• Funcionament de l’elaboració d’algoritmes
• Avaluació i validació del model
• Tècniques de validació creuada
• Afinació d’hiperparàmetres 

4. IA per a la imatge mèdica (3 h)

• Evolució de la imatge mèdica i el seu impacte diagnòstic i terapèutic
• Visió computacional 
• Aplicacions de la IA en radiologia i patologia
• Segmentació, classificació i triatge d'imatges
• Casos pràctics i exemples pràctics

5. Processament del llenguatge natural (PNL) (3 h.)

• Introducció a la PNL
• Anàlisi de dades de textos mèdics
• Documentació clínica i codificació
• Anàlisi de sentiments i estat d’ànim en la història del pacient
• Xatbots i assistents sanitaris virtuals

6. Anàlisi predictiva i suport a la presa de decisions clíniques (3 h)

• Modelatge predictiu 
• Estratificació del risc i predicció dels resultats del pacient
• Sistemes de suport a la decisió clínica
• Estudis de casos i aplicacions al món real

7. Investigació per nous de fàrmacs i medicina genòmica (2 h)

• IA en el descobriment de fàrmacs
• Anàlisi de dades genòmiques
• Medicina personalitzada i farmacogenètica
• La millora de la prevenció, el diagnòstic precoç i de diagnòstic amb biomarcadors
• Estudis de casos en desenvolupament de fàrmacs

8. Telemedicina i seguiment remot del pacient (2 h)

• Tecnologies de tele salut i telemedicina
• Monitoratge remota del pacient amb IA
• Reglaments i reptes de tele salut
• Casos d'ús i casos d'èxit

9. IA en processos organitzatius i la sostenibilitat (2 h)

• Gestió hospitalària i optimització de processos i de recursos
• Cadena de subministrament i gestió d'inventaris
• Manteniment predictiu en equips mèdics
• Motivació i benestar dels professionals
• Automatització dels processos impulsada per IA
• Estratègies per desenvolupar plans de Sostenibilitat Mediambiental

10. Consideracions ètiques i normatives (2 h)

• Aspectes ètics en  la implantació de IA
• Marcs normatius 
• Biaix i equitat dels algoritmes de IA 
• Casos pràctics i bones pràctiques

11. Implementació i adopció (2 h)

• Definir models de governança en implementar IA
• Promoure lideratges col·laboratius i participatius
• Integració de la IA als fluxos i processos clínics i organitzatius
• Analitzar els reptes i les oportunitats en la implementació de la IA
• Gestió del canvi i promoure formació continuada dels professionals
• Cas pràctics d'adopció d'IA amb èxit

12. Tendències futures i tecnologies emergents (2 h)

• El futur de la IA dels sistemes i de les organitzacions de la salut
• Analitzar l’impacte dels canvis socials, demogràfics, econòmics i polítics
• Tecnologies emergents (computació quàntica, IA en wearables, etc.)
• El potencial de la recerca i innovació en IA en l’àmbit de la salut
• Preparant-nos pel que vindrà. Com navegar per aigües tempestuoses.

Per fer aquesta formació els i les participants disposen d’un espai virtual on trobaran tots els materials didàctics interactius necessaris, les activitats i els qüestionaris d’avaluació, així com un conjunt d’eines que faciliten la comunicació. 

Els materials didàctics del curs estan pensats per facilitar l’experiència d’aprenentatge, amb activitats d’autoavaluació i de reflexió, així com eines i recursos audiovisuals desenvolupats a mida, en els quals professionals experts traslladen i reforcen aprenentatges de valor; uns aprenentatges que ajuden a fer transferible el coneixement.

Aquesta experiència d’aprenentatge inclou històries o casos pràctics breus que permeten contextualitzar i connectar de manera significativa i vivencial amb els continguts teòrics.

Durant tot el procés d’aprenentatge els i les participants estan acompanyats per: 

• La tutoria que atendrà les consultes que puguin sorgir respecte al curs. 
• L’equip de coordinació acadèmica per resoldre qualsevol consulta o incidència de caràcter tècnic sobre el funcionament de l’aula.

L’element fonamental d’avaluació establert en aquest curs és el qüestionari final de cada mòdul, que permet comprovar individualment els coneixements adquirits sobre cadascun dels temes corresponents.

Les condicions necessàries per superar el curs són les següents:

• Visualitzar-ne tot el contingut.
• Fer totes les activitats programades del curs.
• Obtenir una nota als qüestionaris igual o superior a 7.

En finalitzar, els i les participants valoraran el curs mitjançant una enquesta de satisfacció que inclou la qualificació del professorat, del material, de la documentació i dels coneixements i les habilitats adquirides.