MÁSTER ONLINE

Inteligencia Artificial para Profesionales de la Salud

60 ECTS acreditados por la Universidad Católica de San Antonio de Murcia (UCAM).

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Duración: 7 meses

Duración: 7 meses

Plazo de inscripciones abierto

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Comienzo: 15/05/2026

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Inscribirse

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Inteligencia Artificial para Profesionales de la Salud

60 ECTS acreditados por la Universidad Católica de San Antonio de Murcia (UCAM).

Duración: 7 meses

Plazo de inscripciones abierto

Comienzo: 15/05/2026

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Resumen

Salidas Profesionales

Metodología

Plan de Estudios

Profesores

Colaboradores

¿Qué incluye la formación?

¿Qué incluye la formación?

Este máster está diseñado para abordar las creciente demanda de la IA en el sector de la salud.

Este máster está diseñado para abordar las creciente demanda de la IA en el sector de la salud.

Este programa se centra en el uso de herramientas de inteligencia artificial en el ámbito de la salud,

Este programa se centra en el uso de herramientas de inteligencia artificial en el ámbito de la salud,

Al finalizar la formación serás capaz de implementar esta tecnología en tu puesto de trabajo para mejorar el diagnóstico, tratamiento y seguimiento de enfermedades.

Al finalizar la formación serás capaz de implementar esta tecnología en tu puesto de trabajo para mejorar el diagnóstico, tratamiento y seguimiento de enfermedades.

Online con webinars cada 15 días

Acceso a comunidad de aprendizaje

Título Universitario emitido por la UCAM

Nuestra Metodología

Microlearning Multimodal

Aprendizaje adaptativo con el que podrás aprender sin horarios y desde donde quieras.

A hand holding a black pen, poised to write or draw on a surface.

Desde cualquier lugar

Podrás conectarte desde tu ordenador o móvil para seguir con tu formación

Con Webinars

Smiling young woman with curly hair sitting at a laptop, in front of a teal wall.
A young woman with long hair smiles while standing against a green backdrop, wearing a casual dark sweater.
A smiling person with curly hair sits at a desk, looking at a laptop against a dark background.

Quincenales

Una oportunidad para conectar con los docentes.

Comunidad de Aprendizaje

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Certificado Universitario

Certificado Universitario

A shiny silver trophy on a black base, symbolizing achievement and victory.
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0+

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Estudiantes formados

Plan de Estudios

Módulo General

Bloque 1: Entendiendo la IA y su impacto

Bloque 2: Conceptos básicos en inteligencia artificial

Bloque 3: Ética, privacidad y seguridad en inteligencia artificial

Módulo Clínico-Asistencial

Bloque 4: Asistentes conversacionales para la educación en salud

Bloque 5: Uso de IA en la monitorización y soporte emocional del paciente

Bloque 6: Aplicaciones prácticas de la IA generativa en la monitorización y seguimiento clínico

Bloque 7: Tecnologías de realidad virtual y extendida en la atención al paciente

Bloque 8: IA aplicada a la salud metabólica: Nutrición, ejercicio y cambio de hábitos

Bloque 9: Seguimiento de heridas con IA

Módulo Docente-Investigador

Bloque 10: Generación de contenidos educativos basados en IA

Bloque 11: Creación de asistentes y avatares con fines educativos

Bloque 12: Ecosistema de IA de Microsoft

Bloque 13: Cómo iniciarse en la investigación con IA

Bloque 14: Cómo mejorar las búsquedas bibliográficas con IA

Módulo de Gestión Clínica

Bloque 15: Mejora de la productividad con inteligencia artificial en el ámbito sanitario

Bloque 16: Gestión mediante automatizaciones con inteligencia artificial en el ámbito de la salud

Bloque 17: Optimización del tiempo de consulta con IA

Trabajo de Fin de Máster

Trabajo de Fin de Máster (6 ECTS)

Plan de Estudios

Módulo General

Bloque 1: Entendiendo la IA y su impacto

Bloque 2: Conceptos básicos en inteligencia artificial

Bloque 3: Ética, privacidad y seguridad en inteligencia artificial

Módulo Clínico-Asistencial

Bloque 4: Asistentes conversacionales para la educación en salud

Bloque 5: Uso de IA en la monitorización y soporte emocional del paciente

Bloque 6: Aplicaciones prácticas de la IA generativa en la monitorización y seguimiento clínico

Bloque 7: Tecnologías de realidad virtual y extendida en la atención al paciente

Bloque 8: IA aplicada a la salud metabólica: Nutrición, ejercicio y cambio de hábitos

Bloque 9: Seguimiento de heridas con IA

Módulo Docente-Investigador

Bloque 10: Generación de contenidos educativos basados en IA

Bloque 11: Creación de asistentes y avatares con fines educativos

Bloque 12: Ecosistema de IA de Microsoft

Bloque 13: Cómo iniciarse en la investigación con IA

Bloque 14: Cómo mejorar las búsquedas bibliográficas con IA

Módulo de Gestión Clínica

Bloque 15: Mejora de la productividad con inteligencia artificial en el ámbito sanitario

Bloque 16: Gestión mediante automatizaciones con inteligencia artificial en el ámbito de la salud

Bloque 17: Optimización del tiempo de consulta con IA

Trabajo de Fin de Máster

Trabajo de Fin de Máster (6 ECTS)

Plan de Estudios

Módulo General

Bloque 1: Entendiendo la IA y su impacto

Bloque 2: Conceptos básicos en inteligencia artificial

Bloque 3: Ética, privacidad y seguridad en inteligencia artificial

Módulo Clínico-Asistencial

Bloque 4: Asistentes conversacionales para la educación en salud

Bloque 5: Uso de IA en la monitorización y soporte emocional del paciente

Bloque 6: Aplicaciones prácticas de la IA generativa en la monitorización y seguimiento clínico

Bloque 7: Tecnologías de realidad virtual y extendida en la atención al paciente

Bloque 8: IA aplicada a la salud metabólica: Nutrición, ejercicio y cambio de hábitos

Bloque 9: Seguimiento de heridas con IA

Módulo Docente-Investigador

Bloque 10: Generación de contenidos educativos basados en IA

Bloque 11: Creación de asistentes y avatares con fines educativos

Bloque 12: Ecosistema de IA de Microsoft

Bloque 13: Cómo iniciarse en la investigación con IA

Bloque 14: Cómo mejorar las búsquedas bibliográficas con IA

Módulo de Gestión Clínica

Bloque 15: Mejora de la productividad con inteligencia artificial en el ámbito sanitario

Bloque 16: Gestión mediante automatizaciones con inteligencia artificial en el ámbito de la salud

Bloque 17: Optimización del tiempo de consulta con IA

Trabajo de Fin de Máster

Trabajo de Fin de Máster (6 ECTS)

Docentes

Federico Juárez

Director de la Cátedra de IA de UCAM. Ha creado y participado en el desarrollo de varias startups de IA como AI Educonsulting, AI Open Academy o Quixmind. Ha realizado formación de posgrado en IA en la Singularity University, en el Instituto de Inteligencia Artificial, en la Harvard Medical School y en el MIT. Tiene más de 30 años de experiencia en formación en tecnología educativa y salud.

Esther Gómez

CEO de IAcademia. Profesora asociada de la Univerdad Autónoma de Madrid. Cofundadora de Cuidología. Autora del libro "De la cabeza a los pies".

Ernesto Ibáñez

CEO de AI Open Academy, consultora de inteligencia artificial. Máster en Inteligencia Artificial y Salud en el Massachusetts Institute of Technology (MIT). Creador y divulgador de contenidos sobre inteligencia artificial con el nombre de @salutecnia

Mariano Salas

Digital Transformation Manager de Google en España Fundador del Observatorio Internacional de Inteligencia Artificial para educación.

Mª Eva Pérez

CEO de Mirlo Blanco Health Care, S.L. Consultora de Salud Digital. Máster en Inteligencia Artificial en Sanidad Enfermera especializada en riesgos NBQ. Proyectos de innovación de tecnologías en Inteligencia Artificial, Salud Digital y Realidad Extendida.

Marta Domínguez del Campo

Doctora en Enfermería. Investigadora. Enfermera especialista en salud mental. Unidad de Docencia, Investigación e innovación de Parc Sanitari Sant Joan de Déu y docente en Campus Docent Sant Joan de Déu. Máster en IA aplicada a profesionales de la salud y Máster Universitario en Gestión y aplicación del conocimiento del autocuidado en enfermería. Divulgadora en @investigandocuidamos.

Gabriel Vázquez Torres

Fundador de ConsciencesAI. Profesor y mentor, guía a profesionales en investigación y aplicaciones en la industria mediante el uso responsable de la IA.. Conferenciante en eventos nacionales e internacionales.