CURSO DE BIG DATA EN EL SECTOR SANITARIO

Duración en horas: 10 horas

 1 Qué es el Big Data
     1.1 Qué es el Big Data
     1.2 origen del Big Data
    
2 Datos
     2.1 Qué es un dato
     2.2 Cómo elegir los datos adecuados
     2.3 Tipos de Big Data
     2.4 Tipos de datos estructurados
     2.5 Datos no estructurados
     2.6 Diferencias entre datos estructurados y datos no estructurados
     2.7 La importancia de los datos de Big Data
    
3 Usos de Big Data
     3.1 Por Qué es tan importante el Big Data
     3.2 Como desarrollar un producto usando Big Data
     3.3 Cómo implementar el uso de Big Data en un proyecto empresarial
    
4 Análisis y calidad de datos
     4.1 Cómo realizar un análisis corporativo
     4.2 Calidad de datos en Big Data
     4.3 Técnicas de análisis de datos
     4.4 Técnicas de estudio de datos mas sofisticadas
    
5 Estrategias de uso de Big Data
     5.1 Cual es el tamaño de mercado de Big Data
     5.2 Como definir una buena estrategia de usos del Big Data
     5.3 Primer paso de una estrategia de uso de Big Data
     5.4 Las estrategias se definen en preguntas y respuestas
    
6 Relaciones con Big Data
     6.1 Cual es la relación entre Big Data, científicos de datos e ingenieros de datos
     6.2 Por Qué científicos de datos
     6.3 Salarios profesionales y estudiosos de este concepto
     6.4 Cuál es la importancia de los profesionales de Big Data en la industria
     6.5 Mejores herramientas para utilizar Big Data
     6.6 Cuestionario: cuestionario final
    

Big Data en sector sanitario
    

1 Introducción a la salud digital
     1.1 Marco conceptual
     1.2 Marco regulatorio
    
2 Aplicación del Big Data en salud
     2.1 La evidencia del mundo real
     2.2 Fuentes de información en Big Data en salud
     2.3 La cuestión de la interoperabilidad
     2.4 Big Data y mHealth
     2.5 El efecto transformador del Big Data en el ámbito de la salud
     2.6 Campos de aplicación del Big Data en salud
    
3 Despliegue del Big Data en salud
     3.1 Estado de desarrollo
     3.2 La cuestión sobre los proyectos piloto
     3.3 Proyecto impulsado por la UE
     3.4 Algunos ejemplos de implementación en España
     3.5 Impacto socioeconómico
    
4 Beneficios de la implantación de Big Data en salud
     4.1 Favorecer la sostenibilidad del sistema de salud
     4.2 Mayor calidad en la atención sanitaria
     4.3 Una mayor adecuación de los fármacos
     4.4 Nuevas maneras de hacer medicina
     4.5 Big Data y la atención a enfermos crónicos y personas con discapacidad
     4.6 Lucha contra el fraude y los abusos
     4.7 Valoración de las hipótesis
    
5 Barreras y riesgos a la implantación del Big Data en salud
     5.1 Barreras organizativas
     5.2 Barreras normativas
     5.3 Barreras técnicas
     5.4 Barreras de mercado
     5.5 Riesgos éticos
     5.6 Valoración de las hipótesis
     5.7 Cuestionario: cuestionario final

• Obtendrás el Diploma Certificado de la formación recibida, en formato digital, con los contenidos, competencias y horas del curso realizado. Contendrá Firma digital y huella electrónica, así como código de validación exclusivo ante terceros, según recoge la Ley 59/2003 de firma electrónica. Podrás Acreditar que tu Título es real, ante cualquier Empresa o entidad que lo solicite.
• Validez curricular. Formación para el empleo.
  
• Centro asociado a la INTERNATIONAL COMMISSION ON DISTANCE EDUCATION "UNESCO"
• Código de Seguridad para Empresas que requieran confirmar la titulación del estudiante
• Todos nuestros títulos son de carácter privado.  
• Diploma Digital certificado con Firma y Huella Electrónica
• Todos nuestros Diplomas Digitales poseen la misma validez exactamente que los Diplomas impresos por poseer firma/huella electrónica de acuerdo con la Ley 59/2003 de 19 de diciembre

En el sector de la salud, el Big Data se refiere al análisis de grandes cantidades de información relacionada con la salud y los sistemas de atención médica. Esto incluye datos de pacientes, historias clínicas, resultados de pruebas de diagnóstico, información de seguros y de proveedores de atención médica, entre otros.
El Big Data en el sector de la salud puede utilizarse para mejorar la eficiencia y calidad de los servicios de atención médica, así como para mejorar la investigación médica. Por ejemplo, se puede utilizar para:

• Identificar patrones y tendencias en los datos de los pacientes para mejorar la atención y los resultados médicos.
• Mejorar la prevención y el tratamiento de enfermedades crónicas a través de la identificación de factores de riesgo y de patrones de tratamiento eficaces.
• Identificar y prevenir fraudes en los sistemas de salud mediante el análisis de patrones de facturación y pagos.
• Optimizar la asignación de recursos y la planificación de servicios de salud, mediante el análisis de patrones de uso y la identificación de necesidades no satisfechas.

En resumen, el Big Data en el sector de la salud puede tener un impacto significativo en la mejora de la atención médica, la prevención y el tratamiento de enfermedades, la eficiencia y la reducción de costos.

El Big Data puede aplicarse en el sector de la salud de varias maneras, algunas de ellas son:

• Análisis predictivo: El análisis predictivo permite a los profesionales de la salud predecir las tendencias y patrones futuros en la salud de los pacientes y la utilización de los servicios de atención médica. Esto puede ayudar a los hospitales y clínicas a prepararse mejor para las necesidades de los pacientes y optimizar los recursos.
• Diagnóstico médico: El Big Data puede ayudar en el diagnóstico médico mediante el análisis de grandes conjuntos de datos, incluyendo imágenes médicas, información de pruebas de diagnóstico y registros médicos electrónicos.
• Investigación médica: Los grandes conjuntos de datos de salud pueden utilizarse para la investigación médica. Los investigadores pueden analizar los datos de diferentes fuentes para encontrar patrones y tendencias que podrían ayudar en el desarrollo de nuevos tratamientos médicos y la identificación de factores de riesgo para enfermedades.
• Prevención de enfermedades: El análisis de datos de salud puede ayudar a identificar factores de riesgo para enfermedades y ayudar a los profesionales de la salud a prevenir enfermedades antes de que ocurran. Por ejemplo, los datos pueden utilizarse para identificar a las personas que tienen un mayor riesgo de desarrollar enfermedades crónicas como la diabetes y tomar medidas preventivas.
• Mejora de la atención al paciente: El análisis de datos puede ayudar a los profesionales de la salud a mejorar la atención al paciente, identificando patrones en el uso de servicios de salud y factores que contribuyen a una atención ineficaz o inadecuada.

El uso del Big Data en el sector de la salud puede tener varias ventajas, entre ellas se encuentran:

• Mejora de la precisión del diagnóstico: La inteligencia artificial puede analizar grandes conjuntos de datos para identificar patrones que los profesionales de la salud pueden no ser capaces de detectar. Esto puede mejorar la precisión del diagnóstico y la selección del tratamiento.
• Optimización de la atención al paciente: El análisis de datos puede ayudar a los profesionales de la salud a tomar decisiones informadas sobre la atención al paciente. Por ejemplo, la inteligencia artificial puede analizar los datos del paciente y proporcionar recomendaciones personalizadas sobre el tratamiento.
• Identificación temprana de enfermedades: El análisis de datos puede ayudar a identificar los factores de riesgo de enfermedades antes de que los pacientes muestren síntomas. Esto puede ayudar a los profesionales de la salud a tomar medidas preventivas para evitar el desarrollo de enfermedades.
• Reducción de costos: El uso del Big Data y la inteligencia artificial en el sector de la salud puede ayudar a reducir los costos al mejorar la eficiencia de los procesos y la identificación de áreas de mejora. Esto puede resultar en una reducción del costo de los tratamientos y una mejora en el uso de los recursos de salud.
• Avances en investigación médica: El análisis de grandes conjuntos de datos de salud puede ayudar a los investigadores a identificar patrones y tendencias que podrían ayudar en el desarrollo de nuevos tratamientos médicos y en la prevención de enfermedades.

La mHealth (salud móvil) y el Big Data son dos conceptos que están relacionados en el sector de la salud. La mHealth se refiere a la utilización de tecnologías móviles, como dispositivos móviles y aplicaciones, para mejorar la atención médica y la salud, mientras que el Big Data se refiere a la gestión y análisis de grandes conjuntos de datos.

La combinación de mHealth y Big Data puede resultar en una mejor atención médica y una gestión más eficiente de la salud. Por ejemplo, la información de salud recopilada a través de dispositivos móviles, como sensores de monitoreo de la salud, puede ser analizada utilizando el Big Data para identificar patrones y tendencias en la salud de los pacientes. Esto puede ayudar a los profesionales de la salud a detectar enfermedades en una etapa temprana y proporcionar un tratamiento más efectivo.

Además, el Big Data también puede utilizarse para analizar la información de salud recopilada a través de aplicaciones móviles y dispositivos portátiles. Esto puede ayudar a identificar factores de riesgo para enfermedades y predecir las necesidades futuras de atención médica.

En resumen, la combinación de mHealth y Big Data puede proporcionar una forma más eficiente y efectiva de mejorar la atención médica y la gestión de la salud. La información recopilada a través de tecnologías móviles y aplicaciones pueden ser analizadas utilizando el Big Data para identificar patrones y tendencias en la salud de los pacientes y mejorar la eficiencia y efectividad de los servicios de atención médica.