Aprovecha tu beca de hasta 25% Becas hasta 25%

Titulación Universitaria + 60 Créditos ECTS

Máster en E-health y Big Data + 60 Créditos ECTS

Máster en E-health y Big Data + 60 Créditos ECTS

¿Te gustaría impulsar la calidad asistencial con e-salud y análisis de grandes volúmenes de datos, y mejorar decisiones basadas en evidencia? Fórmate en tecnologías sanitarias y big data.

  • 100% Online
  • 1500
  • Conv. abierta
  • Becas
  • Titulación Universitaria
  • Modalidad 100% online, a tu ritmo
  • 60 Créditos ECTS
  • Sin permanencia · Te contestamos en menos de 24 h
Máster en E-health y Big Data + 60 Créditos ECTS

Un máster con datos verificables del programa

  • 60 Créditos ECTS
  • Facultad de Análisis de Datos
  • Prácticas en centros reales
  • Título propio INESEM

¿Qué conseguirás al terminar este máster?

Tecnología aplicada

Adquiere habilidades para usar tecnologías de la información aplicadas al campo de la salud y la e-salud.

Gestión de datos

Conoce la gestión de datos sanitarios y el análisis de datos para mejorar la calidad de la atención médica.

Diseño de e-salud

Aprende sobre diseño, desarrollo e implementación de soluciones de e-salud: historias clínicas electrónicas y telemedicina.

Innovación y I+D

Impulsa la investigación y el desarrollo de nuevas soluciones en el ámbito de la e-salud y el análisis de big data.

Temario del programa

6 módulos que cubren desde el uso de tecnologías de la información y el análisis de datos hasta el diseño e implementación de soluciones de e-salud. Haz clic en cada módulo para ver el contenido completo.

01

Módulo 1. Informatización de la Medicina

Unidad Didáctica 1. Evolución de la Medicina Hasta el Siglo Xxi

  • Medicina en el mundo antiguo
  • Medicina en la edad media
  • Medicina en el siglo xvi
  • Medicina en el siglo xvii
  • Medicina en el siglo xviii
  • Medicina en el siglo xix
  • Medicina en el siglo xx
  • Medicina en el siglo xxi

Unidad Didáctica 2. Aplicación de la Informática en el Campo de la Medicina

  • Las Tecnologías de la Información y Comunicación en los entornos sanitarios
  • Tecnologías de la información y comunicación (TICs) en el Sistema Nacional de Salud
  • TICs al servicio de los ciudadanos
  • Telemedicina
  • Uso de redes sociales en medicina

Unidad Didáctica 3. Aplicación de la Informática en el Diagnóstico Por Imagen

  • Aspectos introductorios
  • Panorama histórico
  • Innovaciones en el diagnóstico por imagen
  • Redefiniendo la radiología

Unidad Didáctica 4. Introducción a la Historia Clínica Electrónica (hce)

  • Modelos conceptuales de la historia clínica
  • Elaboración y contenidos de la historia clínica
  • Contenidos de la historia clínica
  • Formatos de la historia clínica
  • ¿Qué es una historia clínica electrónica?
  • Beneficios de la histórica clínica electrónica (HCE)
  • La historia clínica digital del Sistema Nacional de Salud

Unidad Didáctica 5. Módulos y Sistemas de la Historia Clínica Electrónica

  • Software de Historia Clínica Electrónica (HCE)
  • Software privado y software libre (opensource) para la historia clínica electrónica
  • ¿HCE en la nube o en el centro hospitalario? Beneficios e inconvenientes
  • HCE en España, América Latina y el Caribe
  • Procesos y diagrama de flujos genéricos de un software de historia clínica electrónica

Unidad Didáctica 6. Estándares Hce

  • Estándares usados en la Historia Clínica Electrónica (HCE)
  • HIPAA

Unidad Didáctica 7. Modelo Informático de la Historia Clínica Electrónica

  • ¿Qué lenguajes de programación se utilizan en los sistemas informáticos de salud?
  • Usos comunes de la HCE
  • ¿Qué solución de alojamiento elegir para HCE?
  • ¿Debería la HCE ser apta en dispositivos móviles?

Unidad Didáctica 8. Terminología Hce

  • ¿Qué es SNOMED CT?
  • Diseño y desarrollo de SNOMED CT
  • Componentes de SNOMED CT
  • Características de SNOMED CT

Unidad Didáctica 9. Presente y Futuro de la Hce

  • Pasado de la HCE
  • Presente de la HCE
  • Futuro de la HCE
02

Módulo 2. Telemedicina y E-salud (e-health)

Unidad Didáctica 1. Transformación del Sistema Tradicional a la Salud Digital

  • Introducción. Ley General de Sanidad
  • Salud pública
  • Telemedicina

Unidad Didáctica 2. Vías de Atención Sanitaria Al Paciente

  • Estructura del sistema sanitario público en España. Niveles de asistencia
  • Vías de atención sanitaria al paciente

Unidad Didáctica 3. Documentación Sanitaria y de Gestión

  • Documentación sanitaria
  • Documentación clínica. Tramitación
  • Documentos no clínicos

Unidad Didáctica 4. Estructura y Diseño de la Historia Clínica

  • Modelos conceptuales de la historia clínica
  • Elaboración y contenidos de la historia clínica
  • Contenidos de la historia clínica
  • Formatos de la historia clínica

Unidad Didáctica 5. Informática en un Centro Sanitario

  • Introducción a la informática sanitaria
  • Archivistas y nuevas tecnologías
  • La historia clínica informatizada
  • Gestión de fichero de pacientes y de historias clínicas

Unidad Didáctica 6. Lenguajes Documentales en Medicina y Codificación de Datos

  • El lenguaje médico
  • Los lenguajes documentales en medicina
  • Codificación de datos clínicos y el CIE-10-ES. Conjunto Mínimo Básico de Datos (CMBD)
  • Proceso para la correcta codificación. Convenciones del CIE-10-MC

Unidad Didáctica 7. Confidencialidad, Derechos y Deberes del Usuario

  • El secreto profesional
  • Consentimiento informado
  • Derechos y deberes del paciente

Unidad Didáctica 8. Tecnología y Sistemas

  • Herramientas de la telemedicina
  • Gestión médica a través de la telemedicina

Unidad Didáctica 9. Big Data en la Salud

  • Introducción al Big Data
  • La era de las grandes cantidades de información: historia del Big Data
  • La importancia de almacenar y extraer información
  • Apoyo del Big Data en el proceso de toma de decisiones
  • Marketing estratégico y Big Data
  • Nuevas tendencias en management

Unidad Didáctica 10. Marketing y Publicidad en el Sistema de Salud

  • El plan de marketing
  • Procesos en el diseño del Plan de Marketing
  • Fases en el desarrollo del plan de marketing
  • Posicionamiento en el mercado
03

Módulo 3. E-health

Unidad Didáctica 1. Introducción Al E-health y Su Aplicación

  • Definición de e-Health
  • Ventajas y desventajas de e-Health

Unidad Didáctica 2. Análisis de Parámetros Vitales Mediante Dispositivos

  • Dispositivos y equipos de monitorización de parámetros vitales
  • Clasificación de wearables
  • Signos vitales
  • Arquitectura de los WHD
  • Ejemplos de Wereable Health Devices

Unidad Didáctica 3. Aplicaciones E-health (e-health Apps)

  • Apps de e-Health
  • Razones del éxito de las apps de e-Health
  • Ejemplos de apps de e-Health

Unidad Didáctica 4. Certificación de Apps E-health

  • Encontrar apps de e-Health fiables
  • Directiva de dispositivos médicos (MDD)
  • Food and Drug Administration (FDA)

Unidad Didáctica 5. Iot en E-health

  • Contexto Internet de las Cosas (IoT)
  • ¿Qué es IoT?
  • Elementos que componen el ecosistema IoT
  • Arquitectura IoT
  • Dispositivos y elementos empleados
  • Ejemplos de uso
  • Retos y líneas de trabajo futuras

Unidad Didáctica 6. Uso de las Redes Sociales en Educación para la Salud

  • Redes sociales en educación para la salud
  • Beneficios de las redes sociales en salud
  • Pautas de uso de redes sociales para organizaciones sanitarias
04

Módulo 4. Big Data, Business Intelligence y Data Science

Unidad Didáctica 1. Introducción Al Big Data

  • ¿Qué es Big Data?
  • La era de las grandes cantidades de información: historia del big data
  • La importancia de almacenar y extraer información
  • Big Data enfocado a los negocios
  • Open data
  • Información pública
  • IoT (Internet of Things-Internet de las cosas)

Unidad Didáctica 2. Fases de un Proyecto de Big Data

  • Diagnóstico inicial
  • Diseño del proyecto
  • Proceso de implementación
  • Monitorización y control del proyecto
  • Responsable y recursos disponibles
  • Calendarización
  • Alcance y valoración económica del proyecto

Unidad Didáctica 3. Business Intelligence y la Sociedad de la Información

  • Definiendo el concepto de Business Intelligence y sociedad de la información
  • Arquitectura de una solución Business Intelligence
  • Business Intelligence en los departamentos de la empresa
  • Conceptos de Plan Director, Plan Estratégico y Plan de Operativa Anual
  • Sistemas Operacionales y Procesos ETL en un sistema de BI
  • Ventajas y Factores de Riesgos del Business Intelligence

Unidad Didáctica 4. Principales Productos de Business Intelligence

  • Cuadros de Mando Integrales (CMI)
  • Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
  • Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)

Unidad Didáctica 5. Minería de Datos o Data Mining y el Aprendizaje Automático

  • Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático
  • Proceso KDD
  • Modelos y Técnicas de Data Mining
  • Áreas de aplicación
  • Minería de Textos y Web Mining
  • Data mining y marketing

Unidad Didáctica 6. Datamart: Concepto de Base de Datos Departamental

  • Aproximación al concepto de DataMart
  • Bases de datos OLTP
  • Bases de Datos OLAP
  • MOLAP, ROLAP & HOLAP
  • Herramientas para el desarrollo de cubos OLAP

Unidad Didáctica 7. Datawarehouse o Almacen de Datos Corporativos

  • Visión General: ¿Por qué DataWarehouse?
  • Estructura y Construcción
  • Fases de implantación
  • Características
  • Data Warehouse en la nube

Unidad Didáctica 8. Storytelling

  • ¿Qué es el Data Storytelling?
  • Elementos clave del Data Storytelling
  • ¿Por qué es importante el Data Storytelling?
  • ¿Cómo hacer Data Storytelling?

Unidad Didáctica 9. Introducción a la Ciencia de Datos

  • ¿Qué es la ciencia de datos?
  • Herramientas necesarias para el científico de datos
  • Data Science & Cloud Computing
  • Aspectos legales en Protección de Datos

Unidad Didáctica 10. Weka y Data Mining

  • ¿Qué es Weka?
  • Técnicas de Data Mining en Weka
  • Interfaces de Weka
  • Selección de atributos

Unidad Didáctica 11. Python y el Análisis de Datos

  • Introducción a Python
  • ¿Qué necesitas?
  • Librerías para el análisis de datos en Python
  • MongoDB, Hadoop y Python. Dream Team del Big Data

Unidad Didáctica 12. R Como Herramienta para Big Data

  • Introducción a R
  • ¿Qué necesitas?
  • Tipos de datos
  • Estadística Descriptiva y Predictiva con R
  • Integración de R en Hadoop

Unidad Didáctica 13. Pre-procesamiento & Procesamiento de Datos

  • Obtención y limpieza de los datos (ETL)
  • Inferencia estadística
  • Modelos de regresión
  • Pruebas de hipótesis

Unidad Didáctica 14. Análisis de los Datos

  • Inteligencia Analítica de negocios
  • La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
  • Presentación de resultados
05

Módulo 5. Empresas e Innovación y Tecnología Médica

Unidad Didáctica 1. Cultura Innovadora y Cultura Empresarial

  • La innovación
  • Cultura empresarial
  • Cultura innovadora

Unidad Didáctica 2. Innovación y Prospectiva Tecnológica

  • Tecnología
  • Tipos de tecnologías
  • Innovación tecnológica en la empresa: la prospectiva económica

Unidad Didáctica 3. Principios Básicos y de Gestión de I+d+i

  • La normalización
  • Las normas
  • Las normas UNE 166
  • Términos y definiciones empleadas en la UNE 166
  • Características básicas de la UNE

Unidad Didáctica 4. Aplicaciones de la Biotecnología en la Medicina

  • Introducción a la biotecnología
  • Introducción a la biotecnología sanitaria
  • Aplicaciones e impactos de la biotecnología en la medicina
  • Tipos de biotecnología

Unidad Didáctica 5. la Medicina Regenerativa y la Terapia Celular

  • Introducción a la medicina regenerativa y la terapia celular
  • El ensayo clínico de la terapia celular

Unidad Didáctica 6. la Nanotecnología e Innovación en la Medicina

  • La biotecnología y las ciencias genómicas
  • La nanotecnología y la nanomedicina
06

Módulo 6. Control y Robótica en la Medicina

Unidad Didáctica 1. Modelación y Control de Biosistemas

  • Modelos numéricos en biomedicina
  • Fundamentos de la modelización del sistema
  • Identificación de sistemas de control biomédicos
  • Optimización del control de biosistemas

Unidad Didáctica 2. Modelos y Sistemas

  • Concepto de modelos y biosistemas
  • Introducción a las técnicas de modelado y simulación
  • Tipos de modelos y componentes
  • Características de los sistemas
  • Evolución y tendencias actuales

Unidad Didáctica 3. Análisis de la Dinámica No Lineal de los Sistemas Biomédicos

  • Diferencias entre sistemas lineales y no lineales
  • Modelos biológicos dinámicos
  • Dinámica no lineal y sistemas complejos

Unidad Didáctica 4. Herramientas y Técnicas Avanzadas de Simulación

  • Técnicas de simulación en biomedicina
  • Simulación quirúrgica mediante técnicas de realidad virtual
  • Simulación y modelos experimentales en el aprendizaje de la cirugía de mínima invasión

Unidad Didáctica 5. Bases y Antecedentes de la Robótica

  • Concepto e historia
  • Bases de la robótica actual
  • Plataformas móviles
  • Crecimiento esperado en la industria robótica
  • Límites de la robótica actual

Unidad Didáctica 6. Evolución de la Inteligencia Artificial. Diseñador de Redes Neuronales Robóticas

  • Inteligencia natural y artificial
  • Inteligencia artificial y cibernética
  • Autonomía en robótica
  • Sistemas expertos
  • Agentes virtuales con animación facial por ordenador
  • Actualidad

Unidad Didáctica 7. Prótesis Robóticas

  • La robótica aplicada al ser humano: biónica
  • Reseña histórica de las prótesis
  • Diseño de prótesis en el siglo XX
  • Investigaciones y desarrollo recientes en diseño de manos
  • Sistemas protésicos
  • Uso de materiales inteligentes en las prótesis

Claustro docente

Facultad de Informática y Tics — profesionales con experiencia en E-health y Big Data + 60 Créditos ECTS.

Anabel Fernández

Anabel Fernández

Facultad de Informática y Tics

Gestión y Tecnologías de Proceso de Negocio

¿En qué podrás trabajar?

Con este máster podrás optar a puestos como:

  • Especialista en e-salud
  • Analista de datos de salud
  • Consultor en transformación digital
  • Gestor de proyectos de tecnología sanitaria
  • Especialista en e-salud en hospitales
  • Implementación de soluciones digitales

Metodología

Nuestra metodología educativa

Estudiantes trabajando juntos con sus portátiles
Aprende cuando quieras

Avanza al ritmo que te convenga, desde donde estés
y con seguimiento cercano.

Contenidos de calidad

Ofrecemos una formación completa y actualizada de la mano de un claustro profesional en activo que confecciona los diferentes programas formativos de su área/especialidad.

Materiales y Recursos Didácticos

Tendrás a tu disposición un banco de materiales y recursos didácticos sobre legislación. Así como una Tribuna de noticias y actualidad. Además, podrás asistir a Seminarios online de la mano de nuestro claustro, en el que se tratan temas actuales y de interés.

Claustro Profesional

Los docentes de INESEM son profesionales en activo ofreciendo una docencia de calidad y en constante actualización. Preparan el contenido de aquellos programas formativos cuyas áreas son en las que trabajan.

Tutorización individual

No estarás solo durante tu formación, tendrás al claustro a tu disposición y un tutor asignado con el que podrás mantener el contacto y poder consultar todas las dudas que te vayan surgiendo.

Testimonios

La experiencia de quienes ya estudiaron con nosotros

«Buscaba un Máster oficial sin desplazarme. Estuve atendida en todo momento, todo muy profesional.»

Patricia Ortiz Ruiz

Promoción 2025

Nuestras cifras

+150Kalumnos
99%empleabilidad
+2000acuerdos con empresas
98%satisfacción

Becas INESEM · Descuentos de hasta el 25%

¿Damos el paso para especializarte en E-health y Big Data + 60 Créditos ECTS?

Nuestro equipo de asesores responde tus preguntas y te explica las ayudas disponibles, sin compromiso.