Diplomado en Inteligencia Artificial para Informática de la Salud

Proporcionar a los estudiantes participantes conocimientos teóricos y prácticos de la IA que les permitan elaborar proyectos que resuelvan problemas específicos en su práctica profesional o temas relacionados con investigaciones científicas en Ciencias
de la Salud

Perfil de los aspirantes al diplomado
El diplomado esta dirigido a miembros del sistema de salud de México encargados del manejo, uso y destilado de información y conocimiento de las bases de datos de salud de diferentes fuentes y modalidades, tales como historias clí nicas electró nicas, resultados de pruebas diagnó sticas y exploraciones mé dicas, entre otras

Plan de estudios
El plan de estudios incluye conceptos fundamentales para el análisis y la ciencia de datos de la salud, así como metodologías de aprendizaje de máquina, aprendizaje profundo y otras técnicas de inteligencia artificial.

Modulo 1: Narrativas de datos (16h)

Modulo 2: Programación en R para IA (16h)

Modulo 3:Aprendizaje de maquina ( 32h)

Modulo 4: Aprendizaje profundo (24h)

Modulo 5: Seminario de proyecto terminal (16h)

Instructores

Rubén López-Revilla. Es profesor de la División de Biología Molecular (DBM) del IPICYT, Médico por la Universidad Autónoma de San Luis Potosí, Doctor en Genética por el Centro de Investigación y de Estudios Avanzados. Es miembro del Sistema Nacional de Investigadores Nivel 2. Fundó la DBM-IPICYT. Sus intereses de investigación son el diagnóstico y la epidemiología molecular de las enfermedades infecciosas y el cáncer y el monitoreo de la calidad del aire interior para prevenir COVID-19 y otras enfermedades de transmisión aérea. En colaboración con Salvador Ruiz Correa inició el Centro de Salud Móvil, grupo multidisciplinario de investigación-acción que aborda problemas prioritarios de salud pública con herramientas de informática y aplicaciones móviles.

Ana Paulina Ponce Tadeo. Estudió la licenciatura en Física y la Maestría en ciencias en la Universidad Autónoma de San Luis Potosí, Doctora en Nanociencias y Materiales por el IPICYT. Su línea de investigación se centra en las propiedades estructurales de pequeños agregados magnéticos de la serie 3d y 4d usando cálculos de primeros principios y teoría de Grafos. Además, ha sido docente de nivel superior por 6 años en la universidad Politécnica de San Luis Potosí donde imparte clases de Matemáticas. Actualmente es posdoctorante en la División de Materiales Avanzados y es miembro de Grupo de Ciencia e Ingeniería de Computacionales del IPICYT.

Cesare Moisés Ovando Vázquez. Licenciatura en Ingeniería Física y doctorado en Ciencias con especialidad en Física por el Cinvestav Zacatenco. Es miembro del Sistema Nacional de Investigadores Nivel II. Su investigación es en Bioinformática e Inteligencia Artificial (IA) aplicada al estudio de ARNs cross-kingdom y del síndrome metabólico (MetS). Actualmente dirige el laboratorio de Bioinformática e IA (AI-BioLab) CNS-IPICYT.
Salvador Ruiz Correa. Investigador del CNS. Licenciatura y maestría en Ingeniería Mecánica y Eléctrica por la Universidad Nacional Autónoma de México y doctorado en Ingeniería Eléctrica por la Universidad de Washington en Seattle. Es miembro del Sistema Nacional de Investigadores Nivel I desde 2008. Sus intereses de investigación se centran en aplicaciones de computación móvil, inteligencia artificial y estadística aplicada en proyectos de impacto social en México. Dirige el Youth Innovation Laboratory (You-i Lab) del IPICYT.

Daniel Ignacio Salgado Blanco. Licenciatura en Física y doctorado en Ciencias e Ingenierías de Materiales en la Universidad Nacional Autónoma de México. Actualmente se encuentra laborando como catedrático CONACYT adscrito al CNS-IPICYT. Sus intereses de investigación están ligados al estudio de sistemas coloidales mediante simulaciones moleculares, utilizando computación de alto rendimiento. Es miembro del Sistema Nacional de Investigadores Nivel I.
Mishael Sánchez Pérez. Ingeniero en Computación y Redes de Computadoras por la Universidad Morelos de Cuernavaca y Doctorado directo en Ciencias Computacionales por el ITESM. Su investigación se centra en el análisis de datos masivo utilizando Machine Learning y herramientas bioinformáticas.