Diplomado en Inteligencia Artificial para Informática de la Salud

La información destilada se utilizará para generar y compartir los conocimientos de manera efectiva para poner a prueba las hipótesis planteadas por especialistas en salud y apoyar a los tomadores de decisiones en el diseño de las estrategias y políticas públicas para mejorar la atención en salud. El programa enfatiza la formación e integración de equipos de trabajo multidisciplinarios formados por ingenieros de datos, analistas y científicos de datos, especialistas en inteligencia de datos para la salud y expertos en ciencias de la salud para desarrollar proyectos orientados a resolver problemas de salud prioritarios de la población mexicana. El Diplomado tendrá una duración cuatro trimestres, y se impartirán anualmente a partir del mes de agosto de 2023.

. Perfil de los aspirantes al diplomado
El diplomado está 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 clínicas electrónicas, resultados de pruebas diagnósticas y exploraciones médicas.

. 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.

Primer trimestre (48 h)
Panorama de la Inteligencia Artificial para la Informática de la Salud (4 h)

1. Aplicaciones del aprendizaje de máquina y la inteligencia artificial
Introducción a la Programación: Conceptos básicos de R (32 h)
Fundamentos de Probabilidad y Estadística para la Informática de la Salud (16 h)

Segundo trimestre (48 h)
Estadística Médica Aplicada (32)
Narrativa para las Ciencias de Datos (16)

Taller de análisis de artículos.

Tercer trimestre (48 h)
Aprendizaje de Máquina para la Informática de la Salud (48 h)

Introducción al aprendizaje profundo.
Cuarto trimestre (48 h)
Inteligencia Artificial para Informática de la Salud

El programa de estudios será impartido por investigadores adscritos al Grupo de Ciencia e Ingeniería Computacional y a la División de Biología Molecular del IPICYT, así como a otras instituciones nacionales e internacionales que forman parte de la Alianza Multidisciplinaria de Especialistas en Salud del Centro de Salud Móvil del IPICYT (https://mhc.ipicyt.edu.mx/mobilehealthcenter/).

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.