Maestría en Tecnologías Avanzadas para la Salud con enfoque en Inteligencia Artificial, Bioinformática y TIC
Dirigido a: Profesionales relacionados con los campos de la salud, ingenieros biomédicos, informáticos o de otras especialidades, con experiencia laboral o interés por trabajar en áreas vinculadas con la telesalud multidisciplinar y la inteligencia artificial para ofrecer soluciones tecnológicas a problemas de salud urgentes, especialmente en comunidades desatendidas o en regiones con recursos limitados.
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Dirigido a
Profesionales relacionados con los campos de la salud, ingenieros biomédicos, informáticos o de otras especialidades, con experiencia laboral o interés por trabajar en áreas vinculadas con la telesalud multidisciplinar y la inteligencia artificial para ofrecer soluciones tecnológicas a problemas de salud urgentes, especialmente en comunidades desatendidas o en regiones con recursos limitados.
¿Por qué elegir nuestra Maestría?
- Desarrollo de herramientas de IA para la salud: Crea algoritmos de inteligencia artificial para mejorar la precisión diagnóstica, personalizar tratamientos y optimizar la eficiencia de los servicios de salud, utilizando aprendizaje automático y profundo para generar modelos predictivos en un marco ético.
- Innovación en soluciones tecnológicas de salud: Diseña y gestiona sistemas que facilitan la comunicación entre pacientes y proveedores de salud, y brindan acceso remoto a servicios diagnósticos y terapéuticos, incluyendo telemedicina, plataformas en la nube y seguridad informática.
- Análisis de datos biológicos complejos: Utiliza tecnologías computacionales avanzadas para procesar y examinar datos genéticos y biomoleculares (como genómica, proteómica y transcriptómica), identificando patrones clave que impulsan el desarrollo de terapias personalizadas y profundizan el entendimiento de las causas de las enfermedades
Sobre la Maestría
Presentación
La Maestría en Tecnologías Avanzadas para la Salud con enfoque en Inteligencia Artificial, Bioinformática y TIC, forma profesionales con competencias en cuatro áreas: Inteligencia artificial, Desarrollos tecnológicos, Bioinformática aplicada a la salud y Evidencias del aprendizaje. Este perfil se vincula con el modelo educativo de la Universidad, que tiene un enfoque por competencias alineadas al perfil de egreso del estudiante.
El objetivo específico de esta Maestría es formar profesionales expertos con un alto nivel de competencia en inteligencia artificial, desarrollos tecnológicos, bioinformática aplicada a la salud y evidencias del aprendizaje, que les permita desarrollar herramientas de inteligencia artificial para mejorar la precisión de los diagnósticos, personalizar el tratamiento y hacer más eficientes los servicios de salud; innovar y gestionar soluciones tecnológicas avanzadas en salud; utilizar herramientas computacionales avanzadas para descubrir patrones y correlaciones relevantes para la salud y la enfermedad; y elaborar un portafolio o una investigación que sistematice las evidencias de lo aprendido y ofrezca soluciones tecnológicas a problemas de salud urgentes.
La Maestría en Tecnologías Avanzadas para la Salud con Enfoque en Inteligencia Artificial, Bioinformática y TIC incorpora tres diplomas de especialización: Diploma de Especialización en Inteligencia Artificial Aplicada a la Salud, Diploma de Especialización en Desarrollos Tecnológicos para la Telesalud y Diploma de Especialización en Bioinformática Aplicada a la Salud.
Perfil del Egresado
Los egresados de la Maestría en tecnologías avanzadas para la salud con enfoque en inteligencia artificial, bioinformatica y tic, serán capaces de:
- Desarrollar herramientas de inteligencia artificial que permitan mejorar la precisión de los diagnósticos, la personalización del tratamiento y la eficiencia de los servicios de salud a partir del diseño, implementación y evaluación de algoritmos aplicados al campo de la salud; el análisis y procesamiento de grandes volúmenes de datos y el uso de técnicas de aprendizaje automático y profundo para crear modelos predictivos y diagnósticos automáticos, en el marco de criterios éticos que beneficien a los usuarios.
- Innovar y gestionar soluciones tecnológicas avanzadas en salud a partir de la creación de sistemas que faciliten la comunicación efectiva entre pacientes y proveedores de salud o brindar acceso remoto y accesibles a servicios diagnósticos y terapéuticos: aplicaciones móviles, hardware médico, sistemas de información en salud, plataformas de telemedicina y telediagnóstico, sistemas de gestión de datos en la nube y seguridad informática para contribuir a la accesibilidad de la atención médica en cualquier entorno.
- Utilizar herramientas computacionales avanzadas para descubrir patrones y correlaciones relevantes para la salud y la enfermedad a partir del análisis de datos biológicos complejos con enfoque particular en genómica, proteómica y transcriptómica o en el manejo de sets de datos genéticos y biomoleculares para liderar el desarrollo de terapias dirigidas y comprender de manera profunda de la etiología de las enfermedades.
Plan de Estudios de la Maestría
SEMESTRE
ASIGNATURA
CRÉDITOS
01.
Programación Avanzada para Ciencias de la Salud
4
Inteligencia Artificial en Salud
3
Taller de Aplicación en Inteligencia Artificial
3
Taller de Trabajo de Grado 1
3
02.
Tecnologías de Información y Comunicación para Salud
3
Prototipado y Diseño en 3D (*)
3
Desarrollo de Hardware para Telesalud (*)
3
Taller de Aplicación en Dispositivos Integrados en TIC en Salud (*)
3
Taller de Trabajo de Grado 2
2
03.
Introducción a la Bioestadística
3
Bioinformática para Telediagnóstico
3
Taller de Aplicación en Bioinformática
3
Taller de Trabajo de Grado 3
3
04.
Empredimiento en Salud Digital
3
Retos en Salud Globlal
3
Taller de Trabajo de Grado 4
3
TOTAL DE CRÉDITOS
48
(*) Asignaturas con componente presencial.
Diplomado de Especialización en Desarrollos Tecnológicos para la Telesalud
SEMESTRE
ASIGNATURA
CRÉDITOS
01.
Programación Avanzada para Ciencias de la Salud
4
Inteligencia Artificial en Salud
3
Taller de Aplicación en Inteligencia Artificial
3
TOTAL DE CRÉDITOS
10
Diplomado de Especialización en Bioinformática Aplicada a la Salud
SEMESTRE
ASIGNATURA
CRÉDITOS
01.
Programación Avanzada para Ciencias de la Salud
4
02.
Prototipado y Diseño en 3D
3
Desarrollo de Hardware para Telesalud
3
Taller de Aplicación en Dispositivos Integrados en TIC en Salud
3
TOTAL DE CRÉDITOS
13
Diplomado de Especialización en Inteligencia Artificial Aplicada a la Salud
SEMESTRE
ASIGNATURA
CRÉDITOS
01.
Programación Avanzada para Ciencias de la Salud
4
02.
Introducción a la Bioestadística
3
Bioinformática para Telediagnóstico
3
Taller de Aplicación en Bioinformática
3
TOTAL DE CRÉDITOS
13
Nota: La UPCH se reserva el derecho de reprogramar los cursos y la fecha de dictado de los mismos, de acuerdo con su proceso de mejora académica continua o causa de fuerza mayor.
La Universidad reconocerá y/o convalidará de acuerdo al reglamento de la actividad académica de la Escuela de Posgrado, los cursos de posgrado o su equivalente.
Certificación
Obtén el Grado de Maestro en Tecnologías Avanzadas para la Salud con enfoque en Inteligencia Artificial, Bioinformática y TIC al aprobar los 48 créditos del programa; sustentar y aprobar un trabajo de investigación de acuerdo a la Norma para la Obtención de Grados de la UPCH y certifiquen certificar un idioma extranjero (nivel intermedio).
Certificación Progresiva
Obtén tu diploma en los siguientes programas de especialización al aprobar satisfactoriamente los créditos del plan de estudios correspondientes a cada uno de los Diplomados.
Coordinador del Programa
-
Dr. Mirko Zimic Peralta
Doctor en Filosofía por la University Johns Hopkins, maestro en Ciencias con mención en Bioquímica (UPCH). Jefe del Laboratorio de Bioinformática y Biología Molecular (UPCH). Está involucrado en el desarrollo de vacunas para cisticerco y recientemente dirige el desarrollo de la vacuna peruana contra Covid-19.
Plana Docente Nacional
-
Christian Carlos Del Carpio Damián
Maestro en Telemática por la Universidad Nacional de Ingeniería e Ingeniero Electrónico por la Universidad de San Martín de Porres. Profesor en la Universidad Nacional de Ingeniería y la Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC). Profesor de la Unidad de Posgrado FIEE – UNI. Su área de interés es el procesamiento digital de señales e imágenes.
-
Bryan Percy Saldívar Espinoza
Maestro en Políticas y Gestión de la Ciencia, Tecnología e Innovación por la Universidad Peruana Cayetano Heredia. Se ha desempeñado como asistente de investigación en el laboratorio de bioinformática de la UPCH, donde trabajó en la aplicación de aprendizaje automático y visión por computadora para el diagnóstico por imágenes de tuberculosis y anemia. Ha desarrollado una clasificación automática de especies hidrobiológicas mediante visión por computadora y es consultor de vigilancia tecnológica.
-
Daniel Flavio Condor Camara
Maestría en Informática Biomédica en Salud Global. Docente e investigador en la Facultad de Enfermería e investigador en la Unidad de Informática Biomédica en Salud Global de la UPCH. Docente de la Escuela de Posgrado de la Pontificia Universidad Católica de Ecuador. Coordinador General del Proyecto Amuyuni: Ciencia para todos, y es miembro e investigador activo del prestigioso Grupo de Investigación Cuidarte. Organización Internacional de Telemedicina y Telesalud (OITT). Coordinador de la Red Internacional de Enfermería Informática (RIEI) y de la Red Peruana de Enfermería Informática. Colaborador del Consorcio Mundial de Estudios de Enfermería y Partería de la Universidad de Nueva York de los Estados Unidos.
-
Jhon Henry García Ruiz
Maestro en Administración de Empresas por la Universidad Tecnológica del Perú e Ingeniero de Sistemas y Computación por la Universidad Nacional Daniel Alcides Carrión. Actualmente es consultor y empresario encargado de implementar marcos de gobernanza, gestión y operación de TI; transformación e innovación digital, salud digital (historia clínica electrónica / telesalud / interoperabilidad), desarrollo de software y soluciones empresariales y gestión de infraestructura en la nube.
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Leslie Yessenia Cieza Huané
Magíster en Administración de Negocios por la Pontificia Universidad Católica del Perú. Actualmente se desempeña como gerente de Operaciones para INLEMED S.A.C., docente de la carrera de Ingeniería Biomédica y coordinadora de Ingeniería Clínica en la Facultad de Ciencias e Ingeniería de la Universidad Peruana Cayetano Heredia.
-
Moisés Stevend Meza Rodriguez
Maestro en Informática Biomédica en Salud Global con mención en Informática de Salud por la Universidad Peruana Cayetano Heredia e Ingeniero Electrónico por la Universidad Nacional del Callao. Actualmente es docente e investigador en la Universidad Peruana Cayetano Heredia y miembro del Comité Especializado de Inteligencia Artificial del Capítulo de Ingeniería Electrónica en el Colegio de Ingenieros del Perú.
-
Olga Gisela Muñoz Gálvez
Maestra en Informática Biomédica en Salud Global con mención en Informática de Salud por la Universidad Peruana Cayetano Heredia e Ingeniera de Sistemas por la Universidad Nacional de Cajamarca. Actualmente se desempeña como Design Research Manager para el Grupo BBVA Perú.
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Umbert Lewis De La Cruz Rodríguez
Maestro en Informática Biomédica en Salud Global con mención en Informática en Salud por la Universidad Peruana Cayetano Heredia. Ha sido director y fundador del Centro de Capacitación en Tecnologías de la industria 4.0 de Data Science Research Perú, coordinador de laboratorios especializados en la UTP Piura y mentor en programas de Ingeniería Biomédica en varias universidades. Actualmente es coordinador de cursos en la carrera de Ingeniería Biomédica de la UPCH.
Conferencistas Invitados Nacionales e Internacionales
-
Dennis Hernando Nuñez Fernández
Maestro en Digital Sciences con enfoque en Artificial Intelligence en la Université Paris Cité (Francia) y candidato a doctor en Artificial Intelligence and Neuroimaging en el CEA / Inria / Université Paris-Saclay (Francia). Su tesis se centra en mejorar la resonancia magnética cerebral de alta resolución utilizando corrección de movimiento en tiempo real mediante técnicas de aprendizaje profundo y aprendizaje por refuerzo.
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Elena Pareja Lorente
Máster of Science en Bioinformática para las Ciencias de la Salud por la Universitat Pompeu Fabra – Barcelona (España). Estudiante de doctorado, con conocimientos en genética y bioinformática. Su interés se centra en la ciencia de datos y en el aprendizaje automático, específicamente para el descubrimiento y reposicionamiento de fármacos.
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Arnau Conmajuncosa Creus
Máster en Bioinformática y Ciencias de la Computación por la Universitat Autónoma de Barcelona (España). Actualmente se encuentra realizando su doctorado en el grupo SBNB (IRB Barcelona), en colaboración con Barril Lab (UB), y en los campos de la quimioinformática y el SBDD, centrado en la caracterización de sitios de unión a proteínas.
-
Daniel Luna
Doctor en Ingeniería Informática por el Instituto Tecnológico de Buenos Aires ITBA, Máster en Ingeniería Informática, Especialista en Medicina Interna y Médico por la Universidad de Buenos Aires. Actualmente es Director de Informática en Hospital Italiano de Buenos Aires.
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Dylan Dalton Martínez
Maestro en Bioinformática por la Universitat Pompeu Fabra – Barcelona (España). Técnico de laboratorio en el Grupo de Bioinformática Estructural y Biología de Redes del Institute for Research in Biomedicine IRB Barcelona.
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Gema Rojas Granado
Máster en Bioinformática por la Universitat Autónoma de Barcelona (España) y diploma de postgraduada en Emprendimiento e Innovación en el Sector de la Biomedicina por la Universidad de Granada. Su campo de formación básica es la investigación médica y la biología molecular humana, especializada en la explotación de datos biológicos mediante técnicas de machine learning. Actualmente realiza un doctorado en Biomedicina, con mención en Bioinformática, sobre el uso de modelos generativos y descriptores de bioactividad.
-
Marcelo Rovai
Magister en Ciencia de Datos por la Universidad del Desarrollo en Chile, Licenciado en Ingeniería de la Universidad Federal de Itajubá (Brasil), con especialización en la Escuela Politécnica de la Universidad de São Paulo. Actualmente es docente en la Universidad Federal de Itajubá (Brasil) y su trayectoria profesional abarca roles de docencia, ingeniería y liderazgo ejecutivo, con contribuciones a empresas de tecnología como CDT/ETEP, AVIBRAS Aeroespacial, SID Informática y ATT-GIS.
Cronograma de Admisión
Inscripciones
Hasta el 03 de marzo 2025
Proceso de admisión
Del 04 al 10 de marzo
Matrícula
Del 24 de marzo al 04 de abril
Inicio de clases
A partir del 07 de abril
Requisitos (*)
01.
Postulación, a través del portal de admisión.
02.
Copia del Grado académico de Bachiller universitario o Título Profesional (postulantes extranjeros).
03.
Copia escaneada del DNI o pasaporte.
04.
Currículum Vitae descriptivo, no documentado (descargar modelo)
05.
Recibo o voucher de pago por los derechos de admisión
(*) Los documentos deberán ser subidos al sistema de Admisión ( Requisito 1).
Proceso de Admisión (*)
- Evaluación del expediente
- Entrevista personal
NOTA: El postulante podrá solicitar su retiro del proceso de admisión hasta setenta y dos horas (72) previo a la fecha de cierre de inscripciones. Las devoluciones serán por un monto del 60% del derecho de admisión abonado.
Información General
Vacantes
20*
Horario de clases*
Martes y jueves de 07:00 p.m. a 10:15 p.m.
y sábados de 09:00 a.m. a 05:00 p.m.
Duración*
20 meses
Modalidad*
A distancia (con clases presenciales 1 vez al mes únicamente en el 2do semestre.)
Frecuencia*
Quincenal
(*) La Universidad Peruana Cayetano Heredia se reserva el derecho de modificar o cancelar el inicio programa, si no llegan al cupo mínimo de estudiantes matriculados, hasta el mismo día de inicio del programa.
(*) Componente presencial: Únicamente en el 2do Semestre (1 sábado al mes y el último domingo del período académico).
(*) Solo se consideran los meses en los que se desarrollan clases
Descuentos en el pago de pensiones (*)
- Descuento a egresados UPCH (10%)
Egresados de Pregrado y Posgrado (Maestrías y Doctorados) - Descuento por pronto pago (5%)
Pago al contado del costo total del programa (solicitar a Administración de la Escuela de Posgrado).
(*) Los descuentos no son acumulables.