Maestría en Telesalud Multidisciplinaria con Inteligencia Artificial
Dirigido a: Profesionales que trabajan en las diferentes unidades del sector de salud: clínicas, hospitales, centros médicos u otros organismos vinculados. Profesionales que desarrollan asesorías o consultorías en el sector salud o en tecnologías de la información y la comunicación en el sector salud.
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Dirigido a
Profesionales que trabajan en las diferentes unidades del sector de salud: clínicas, hospitales, centros médicos u otros organismos vinculados. Profesionales que desarrollan asesorías o consultorías en el sector salud o en tecnologías de la información y la comunicación en el sector salud.
¿Por qué elegir nuestra Maestría?
- Programa enfocado en desarrollarse en áreas como, gestión y liderazgo, desarrollo pedagógico e investigación.
- Nuestros docentes aportarán herramientas actualizadas, que el alumno podrá aplicar para su desarrollo profesional en el campo de su interés.
- Los estudios de posgrado de nuestra universidad ofrecen la oportunidad de certificación progresiva.
Sobre la Maestría
Presentación
La Maestría en Telesalud Multidisciplinaria con Inteligencia Artificial, 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 Telesalud Multidisciplinaria con Inteligencia Artificial incorpora tres diplomas de especialización: Diploma en Inteligencia Artificial Aplicada a la Salud, Diploma en Desarrollos Tecnológicos para Telesalud y Diploma en Bioinformática Aplicada a la Salud.
Perfil de egresado
Los egresados de la Maestría en Telesalud Multidisciplinaria con Inteligencia Artificial desarrollarán las siguientes competencias:
- Inteligencia artificial: Desarrolla 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.
- Desarrollos tecnológicos: Innova y gestiona soluciones tecnológicas avanzadas en salud a partir de la creación de sistemas que facilitan la comunicación efectiva entre pacientes y proveedores de salud o brindan acceso remoto y accesible 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.
- Bioinformática aplicada a la salud: Utiliza 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.
- Evidencias del aprendizaje: Elabora un portafolio que recoge evidencias de lo aprendido, con un enfoque teórico práctico para ofrecer soluciones tecnológicas a problemas de salud urgentes en espacios no atendidos.
Temario
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 la salud.
3
Prototipado y diseño 3D.
3
Desarrollo de hardware para telesalud.
3
Taller de aplicación en dispositivos integrados a tics 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
Diplomado 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
Diplomado en Desarrollos Tecnológicos para Telesalud
SEMESTRE
ASIGNATURA
CRÉDITOS
01.
Programación avanzada para ciencias de la salud.
4
02.
Prototipado y diseño 3D.
3
Desarrollo de hardware para telesalud.
3
Taller de aplicación en dispositivos integrados a tics en salud.
3
Diplomado 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
Certificación
La Universidad Peruana Cayetano Heredia otorga el grado de MAESTRO EN TELESALUD MULTIDISCIPLINARIA CON INTELIGENCIA ARTIFICIAL, al participante que cumpla con los siguientes requisitos:
- Aprobar satisfactoriamente los créditos del plan de estudios
- Sustentar y aprobar el trabajo de investigación de acuerdo a la Norma para la Obtención de Grados de la UPCH
- Certificar el dominio de un idioma extranjero
Para obtener el Diploma en Inteligencia Artificial Aplicada en Salud, el Diploma en Desarrollos Tecnológicos para Telesalud o el Diploma en Bioinformática Aplicada a la Salud, se requiere:el participante debe:
- Aprobar satisfactoriamente los créditos del plan de estudios correspondientes a cada uno de los Diplomados.
Coordinador
-
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
-
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.
-
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.
-
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.
-
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.
-
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.
-
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.
Otros conferencistas invitados nacionales e internacionales
-
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.
-
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.
-
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.
-
Elena Pareja Lorente
Master 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. Si interés se centra en la ciencia de datos y en el aprendizaje automático, específicamente para el descubrimiento y reposicionamiento de fármacos.
-
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 11 de julio de 2024
Proceso de admisión
Del 15 al 19 de julio de 2024
Matrícula
Del 12 al 15 de agosto de 2024
Inicio de clases
19 de agosto de 2024
Requisitos (*)
01.
Postulación, a través del portal de admisión.
02.
Copia escaneada del Grado académico de Bachiller universitario o Título Profesional (postulantes extranjeros).
03.
Copia escaneada del DNI o pasaporte.
04.
Recibo o voucher de pago por los derechos de admisión.
05.
Currículum Vitae descriptivo, no documentado que incluya la posición actual, formación académica, experiencia laboral y en investigación y tres referencias profesionales (nombre completo, correo electrónico y teléfono).
06.
Carta de motivación y expectativas de máximo 1000 palabras, que responda por qué quiere cursar esta maestría, cómo piensa aplicar los conocimientos adquiridos y dónde se ve profesionalmente en cinco años.
07.
Certificado del idioma o demostración de lectura 7 en inglés, nivel básico.
(*) 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. Solo los postulantes que hayan aprobado la evaluación curricular aplicarán a la entrevista personal.
Información General
Vacantes
25
Horario de clases
–
Duración
20 meses
Modalidad
Semipresencial
(*) 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.
Descuentos en el pago de pensiones (*)
- Descuento a egresados UPCH (10%)
Egresados de Pregrado y Posgrado (Maestrías y Doctorados) - Descuento por pronto pago (3.5%)
Pago al contado del costo total del programa (solicitar a Administración de la Escuela de Posgrado).
(*) Los descuentos no son acumulables.
Asesora del Programa
Stefanny Castillo
Presentación
La Maestría en Telesalud Multidisciplinaria con Inteligencia Artificial, 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 Telesalud Multidisciplinaria con Inteligencia Artificial incorpora tres diplomas de especialización: Diploma en Inteligencia Artificial Aplicada a la Salud, Diploma en Desarrollos Tecnológicos para Telesalud y Diploma en Bioinformática Aplicada a la Salud.
Perfil de egresado
Los egresados de la Maestría en Telesalud Multidisciplinaria con Inteligencia Artificial desarrollarán las siguientes competencias:
- Inteligencia artificial: Desarrolla 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.
- Desarrollos tecnológicos: Innova y gestiona soluciones tecnológicas avanzadas en salud a partir de la creación de sistemas que facilitan la comunicación efectiva entre pacientes y proveedores de salud o brindan acceso remoto y accesible 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.
- Bioinformática aplicada a la salud: Utiliza 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.
- Evidencias del aprendizaje: Elabora un portafolio que recoge evidencias de lo aprendido, con un enfoque teórico práctico para ofrecer soluciones tecnológicas a problemas de salud urgentes en espacios no atendidos.
Temario
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 la salud.
3
Prototipado y diseño 3D.
3
Desarrollo de hardware para telesalud.
3
Taller de aplicación en dispositivos integrados a tics 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
Diplomado 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
Diplomado en Desarrollos Tecnológicos para Telesalud
SEMESTRE
ASIGNATURA
CRÉDITOS
01.
Programación avanzada para ciencias de la salud.
4
02.
Prototipado y diseño 3D.
3
Desarrollo de hardware para telesalud.
3
Taller de aplicación en dispositivos integrados a tics en salud.
3
Diplomado 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
Certificación
La Universidad Peruana Cayetano Heredia otorga el grado de MAESTRO EN TELESALUD MULTIDISCIPLINARIA CON INTELIGENCIA ARTIFICIAL, al participante que cumpla con los siguientes requisitos:
- Aprobar satisfactoriamente los créditos del plan de estudios
- Sustentar y aprobar el trabajo de investigación de acuerdo a la Norma para la Obtención de Grados de la UPCH
- Certificar el dominio de un idioma extranjero
Para obtener el Diploma en Inteligencia Artificial Aplicada en Salud, el Diploma en Desarrollos Tecnológicos para Telesalud o el Diploma en Bioinformática Aplicada a la Salud, se requiere:el participante debe:
- Aprobar satisfactoriamente los créditos del plan de estudios correspondientes a cada uno de los Diplomados.
Coordinador
-
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
-
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.
-
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.
-
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.
-
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.
-
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.
-
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.
Otros conferencistas invitados nacionales e internacionales
-
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.
-
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.
-
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.
-
Elena Pareja Lorente
Master 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. Si interés se centra en la ciencia de datos y en el aprendizaje automático, específicamente para el descubrimiento y reposicionamiento de fármacos.
-
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 11 de julio de 2024
Proceso de admisión
Del 15 al 19 de julio de 2024
Matrícula
Del 12 al 15 de agosto de 2024
Inicio de clases
19 de agosto de 2024
Requisitos (*)
01.
Postulación, a través del portal de admisión.
02.
Copia escaneada del Grado académico de Bachiller universitario o Título Profesional (postulantes extranjeros).
03.
Copia escaneada del DNI o pasaporte.
04.
Recibo o voucher de pago por los derechos de admisión.
05.
Currículum Vitae descriptivo, no documentado que incluya la posición actual, formación académica, experiencia laboral y en investigación y tres referencias profesionales (nombre completo, correo electrónico y teléfono).
06.
Carta de motivación y expectativas de máximo 1000 palabras, que responda por qué quiere cursar esta maestría, cómo piensa aplicar los conocimientos adquiridos y dónde se ve profesionalmente en cinco años.
07.
Certificado del idioma o demostración de lectura 7 en inglés, nivel básico.
(*) 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. Solo los postulantes que hayan aprobado la evaluación curricular aplicarán a la entrevista personal.
Información General
Vacantes
25
Horario de clases
–
Duración
20 meses
Modalidad
Semipresencial
(*) 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.
Descuentos en el pago de pensiones (*)
- Descuento a egresados UPCH (10%)
Egresados de Pregrado y Posgrado (Maestrías y Doctorados) - Descuento por pronto pago (3.5%)
Pago al contado del costo total del programa (solicitar a Administración de la Escuela de Posgrado).
(*) Los descuentos no son acumulables.