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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?
- IA aplicada a la salud: Desarrolla algoritmos para mejorar diagnósticos, personalizar tratamientos y optimizar servicios de salud.
- Innovación tecnológica en salud: Diseña soluciones como telemedicina, plataformas en la nube y sistemas de comunicación seguros.
- Análisis de datos biológicos: Procesa datos genéticos y biomoleculares para identificar patrones y apoyar terapias personalizadas.
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.
La información de este programa está sujeta a cambios para la próxima convocatoria. Algunos aspectos académicos y administrativos podrían ser actualizados antes del inicio de la nueva campaña.
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 a 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.
Emprendimiento en Salud Digital
3
Retos en Salud Global
3
Taller de Trabajo de Grado 4
3
TOTAL DE CRÉDITOS
48
(*) Asignaturas con componente presencial.
Diplomado de Especialización en Inteligencia Artificial aplicada a la Salud
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 Desarrollos Tecnológicos para Telesalud
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 Bioinformática 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
Maestro en Tecnologías Avanzadas para la Salud con enfoque en Inteligencia Artificial, Bioinformática y TIC
Se obtiene con la aprobación de cuatro semestres (48 créditos del plan de estudios), la sustentación y aprobación del Trabajo de Grado conforme a las Normas y Procedimientos del Trabajo de Investigación de los Grados Académicos de la UPCH y certificar el dominio de un idioma extranjero a 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.
La convalidación de los créditos del diplomado en el programa de maestría deberá gestionarse en un plazo máximo de tres (3) años, contados desde la primera matrícula en el diplomado.
Nuestras maestrías bajo el modelo Flex Máster están conformadas por diplomados de especialización para certificar progresivamente las competencias profesionales que van alcanzado nuestros estudiantes a lo largo de su trayectoria formativa. De esta manera, obtienen certificaciones diferenciadas además del grado, lo cual permite lograr un perfil académico más específico para ampliar las posibilidades en la línea de carrera profesional.
Estos diplomados también forman parte de nuestra oferta de educación continua por lo cual se pueden llevar de manera individual y convalidar los cursos cuando se lleve la maestría.
Coordinador del Programa
-
Mag. 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 diversas universidades. Actualmente es coordinador de cursos de la carrera de Ingeniería Biomédica en la Universidad Peruana Cayetano Heredia.
Plana Docente Nacional
-
Mag. 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.
-
Mag. 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.
-
Mag. Daniel Flavio Cóndor Cámara
Maestro en Informática Biomédica en Salud Global con mención en Informática en Salud por la Universidad Peruana Cayetano Heredia y Licenciado en Enfermería por la Universidad Nacional Daniel Alcides Carrión. Ha publicado varios artículos científicos en temas de salud y actualmente se desempeña como docente asociado en la Universidad Peruana Cayetano Heredia.
-
Mag. 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.
-
Mag. 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.
-
Mag. 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.
-
Mag. 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.
Conferencistas Invitados Nacionales e Internacionales
-
Dr. Daniel Luna
Doctor en Ingeniería Informática por el Instituto Tecnológico de Buenos Aires ITBA, Máster en Ingeniería Informática, Especialista en Medicina Interna por la Universidad de Buenos Aires. Actualmente es Director de Informática en Hospital Italiano de Buenos Aires.
-
Mag. 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.
-
Mag. 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.
-
Mag. 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.
-
Mag. 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.
-
Mag. 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.
-
Mag. 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.
(*) Plana docente sujeta a cambios.
Cronograma de Admisión
Inscripciones
Hasta el 01 de marzo de 2027
Proceso de admisión
Del 04 al 08 de marzo de 2027
Publicación de Resultados
_
Matrícula
22 y 24 de marzo de 2027
Inicio de clases
A partir del 29 de marzo de 2027
Requisitos (*)
01.
Inscríbete a través de postula.upch.edu.pe
02.
Copia del Grado académico de Bachiller universitario o Título Profesional (postulantes extranjeros).
03.
Copia simple 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.
Asimismo, si desea reservar su vacante para una convocatoria futura, deberá asumir los costos administrativos y de inversión establecidos según la campaña vigente.
Información General
Vacantes
30*
Horario de clases*
Martes y jueves 19:00 a 22:15 horas,
Sábados 09:00 a 17:00 horas.
Componente presencial: Únicamente en el 2do Semestre (1 sábado al mes y el último domingo del período académico)
Duración*
20 meses
Modalidad*
A distancia (con clases presenciales 1 vez al mes únicamente en el 2do semestre.)
Frecuencia*
Quincenal
(*) La programación de clases se organiza considerando la frecuencia señalada. No obstante, podría presentar ajustes puntuales según la estructura y carga horaria de cada curso, feriados, o el desarrollo de actividades presenciales previstas en el cronograma académico.
El programa de maestría contempla cursos que también forman parte de diplomados articulados a su estructura académica; por ello, algunas sesiones o actividades podrán desarrollarse de manera conjunta con estudiantes de dichos diplomados.
La UPCH se reserva el derecho de modificar o cancelar el inicio del programa si no se alcanza el cupo mínimo de estudiantes matriculados, hasta el mismo día de inicio del programa.
Descuentos en el pago de pensiones (*)
- Descuento a egresados UPCH (10%)
Egresados de Pregrado y Posgrado (Maestrías, Doctorados y Especialidades) - Descuento por pronto pago (5%)
Pago al contado del costo total del programa (solicitar a Administración de la facultad).
(*) Los descuentos no son acumulables.