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Guías docentes
  ANÁLISIS DE DATOS CLÍNICOS II

Competencias y objetivos

GUÍA DOCENTE CERRADA POR EL RESPONSABLE. PENDIENTE DE APROBACIÓN

 

Contexto de la asignatura para el curso 2019-20

Esta asignatura está relacionada con el área de análisis de datos clínicos, su almacenamiento y tratamiento. En particular, en esta asignatura se profundizará en metodologías de extracción de conocimiento a partir de datos; se estudiarán distintas técnicas estadísticas avanzadas y sistemas inteligentes para el análisis de datos clínicos, y se analizarán distintas herramientas software para automatizar el análisis de datos clínicos. Todo ello desde un punto de vista práctico, aplicando las técnicas y herramientas estudiadas en diagnósticos y pronósticos reales. 

 

 

Competencias de la asignatura (verificadas por ANECA en grados y másteres oficiales)

Competencias Generales del Título (CG)

  • CG3 : Diseñar, desarrollar y evaluar procedimientos de análisis en el ámbito de la salud.

 

Competencias específicas (CE)

  • CE18 : Conocer y saber aplicar técnicas estadísticas y de minería de datos para analizar información de salud.
  • CE8 : Comprender que los datos biomédicos pueden ser medidos, comparados, agrupados y saber presentarlos de la mejor manera posible dependiendo del propósito que se persiga en el ámbito de la ingeniería biomédica.

 

Competencias Transversales Básicas de la UA

  • CT1 : Adquirir capacidades informáticas e informacionales.
  • CT2 : Ser capaz de comunicarse correctamente tanto de forma oral como escrita.
  • CT3 : Adquirir capacidad de análisis y síntesis.
  • CT4 : Adquirir capacidad de organización y planificación.

 

 

 

Resultados de aprendizaje (Objetivos formativos)

  • Profundizar en las metodologías asociadas a la extracción de conocimiento a partir de los datos.
  • Conocer los fundamentos teóricos y prácticos de diferentes técnicas estadísticas avanzadas para el análisis de datos clínicos.
  • Conocer los principios fundamentales y técnicas básicas de los sistemas inteligentes aplicados a la toma de decisiones en el ámbito clínico y de salud.
  • Analizar aplicaciones reales de diagnóstico, pronóstico y eficiencia en el ámbito clínico y de salud.
  • Conocer y saber aplicar herramientas de software para el análisis de datos clínicos.

 

 

 

Objetivos específicos indicados por el profesorado para el curso 2019-20

  • Conocer los sistemas de extracción de información
  • Conocer distintas herramientas para la gestión de conocimiento en el ámbito sanitario
  • Tratar y analizar datos estadísticamente
  • Conocer distintos modelos de decisión probabilista y sistemas inteligentes para clasificación y diagnóstico
  • Conocer diferentes medidas de eficiencia en métodos de diagnóstico

 

 

Datos generales

Código: 33636
Profesor/a responsable:
MARTINEZ MARTIN, ESTER
Crdts. ECTS: 6,00
Créditos teóricos: 1,20
Créditos prácticos: 1,20
Carga no presencial: 3,60

Departamentos con docencia

  • Dep.: CIENCIA DE LA COMPUTACION E INTELIGENCIA ARTIFICIAL
    Área: CIENCIA DE LA COMPUTACION E INTELIGENCIA ARTIFICIAL
    Créditos teóricos: 1,2
    Créditos prácticos: 1,2
    Este dep. es responsable de la asignatura.
    Este dep. es responsable del acta.

Estudios en los que se imparte