Titulació | Tipus | Curs | Semestre |
---|---|---|---|
2502442 Medicina | OT | 3 | 0 |
2502442 Medicina | OT | 4 | 0 |
2502442 Medicina | OT | 5 | 0 |
2502442 Medicina | OT | 6 | 0 |
És aconsellable que l'estudiant hagi assolit les competències bàsiques de les assignatures de primer i segon curs, especialment les relacionades a epidemiologia i medicina preventiva.
Es recomana que l’estudiant estigui familiaritzat amb l’ús de les noves tecnologies.
Cal que l'estudiant tingui coneixements bàsics d'anglès que li permetin navegar i comprendre la informació continguda en les bases de dades i material audivisual que haurà de consultar en aquesta llengua.
- Conèixer els fonaments -bases metodològiques i científiques- de la salut digital i les noves tecnologies aplicades a la medicina virtual (Smart Health).
- Conèixer els principals camps de desenvolupament contemporani de la salut digital.
- Adquirir competència amb tecnologies bàsiques a partir dels seus fonaments teòrics i indicacions, fent servir models clínics com facilitadors de l’aprenentatge.
- Els estudiants seran introduïts als conceptes i eines bàsiques de la Intel·ligència Artificial enfocades a la seva futura pràctica professional. Les sessions pretenen familiaritzar als estudiants amb l'ús de les eines més utilitzades i recursos en línia.
- Introduir a l'estudiant en les consideracions ètiques en l'ús de dades massives i la Intel·ligència Artificial.
TEMA 1- Introducció a la intel·ligència artificial i l’aprenentatge automàtic.
TEMA 2- Medicina i Cirurgia basada a l’evidència. Normalització lingüística. Motors de cerca.
TEMA 3- Entorn smart city. Smart Health. Hospital Líquid. El paper del metge en un entorn Smart Health.
TEMA 4- Biometria del medi i Big Data. Internet of Things. App i Telemetria.
TEMA 5- Computació neuromòrfica. Aprenentatge profund. Models predictius supervisats i no supervisats.
TEMA 6- El cervell mèdic global.
TEMA 7- Robòtica aplicada a l’àmbit assistencial.
TEMA 8- Bioètica de l’Aprenentatge automàtic. Ètica algorítmica.
L'orientació de l'assignatura és divulgativa i pretén estimular l'alumne a que faci recerca en l'àmbit de les noves tecnologies.
L'aprenentatge contempla en molts casos la introducció i l'ús de les principals facilitats que ofereixen les aplicacions web i els programaris seleccionats.
L'alumne haurà de fer treball de camp i realitzar una presentació tipus powerpoint sobre algun dels temes tractats a classe i la seva aplicació en l'entorn mèdic assistencial.
Excepcionalment i segons criteri del professorat responsable, els recursos disponibles i la situació sanitària de cada moment a les diferents Unitats Docents, part dels continguts corresponents a les lliçons teòriques, pràctiques i seminaris podran ser impartits de forma presencial o virtual.
Títol | Hores | ECTS | Resultats d'aprenentatge |
---|---|---|---|
Tipus: Dirigides | |||
SESSIONS PRÀCTIQUES (SEMINARIS) | 7 | 0,28 | 1, 2, 3, 4 |
TEORIA | 8 | 0,32 | 1, 5 |
Tipus: Supervisades | |||
TUTORIA | 10 | 0,4 | 1, 2, 3, 4 |
Tipus: Autònomes | |||
PRESENTACIÓ ORAL | 5 | 0,2 | 1, 2, 3, 5 |
RECERCA LLIURE | 5 | 0,2 | 1, 2, 4, 5 |
La consolidació del que s'ha après en l'assignatura serà a través d’una presentació tipus powerpoint sobre algún dels temes tractats, que serà defensat a classe amb la resta de companys.
Les competències de l'assignatura s'avaluaran de forma continuada, amb l'assistència (40% de la nota), la tutoria (20%) la realització d'una presentació (40% de la nota).
La qualificació mínima necessària per superar l'assignatura és de 5 punts.
Els estudiants que no hagin superat l'assignatura per mitjà de l'avaluació continuada podran fer un treball addicional com a recuperació.
Títol | Pes | Hores | ECTS | Resultats d'aprenentatge |
---|---|---|---|---|
Assistència i participació activa a les classes | 40% | 15 | 0,6 | 2, 3, 4 |
Presentació oral | 40% | 10 | 0,4 | 1, 2, 3, 4, 5 |
Tutoria | 20% | 15 | 0,6 | 1, 2, 3 |