Descripción
¡Revoluciona tu práctica enfermera con la Inteligencia Artificial!
¿Quieres dar un salto en tu carrera? Nuestro Máster en Inteligencia Artificial aplicada a la práctica enfermera te dotará con las herramientas digitales más avanzadas para transformar la atención al paciente.
Imagina un futuro donde:
- Personalizas los cuidados de cada paciente con más precisión.
- Optimizas la gestión de recursos y tiempos, mejorando la eficiencia de tu equipo.
- Amplías tus conocimientos y habilidades en un campo en constante evolución.
- Te conviertes en un referente en la implementación de la IA en la práctica clínica.
¿Qué aprenderás?
Desde los fundamentos de la IA hasta su aplicación en escenarios reales, este máster te ofrece un mundo de posibilidades. Aprenderás a:
- Integrar la IA en la gestión de pacientes con monitorización remota.
- Diseñar programas de actividad física y dietas terapéuticas personalizadas para cada paciente.
- Crear contenidos educativos impactantes y asistentes virtuales para mejorar la educación para la salud.
- Fortalecer tus habilidades de investigación, utilizando herramientas de IA para descubrir nuevos conocimientos.
- Desarrollar tu liderazgo y gestión de equipos, aprovechando las ventajas de la IA en la toma de decisiones.
No esperes más para ser parte de esta revolución. ¡Inscríbete ahora y descubre el poder de la Inteligencia Artificial para transformar tu práctica enfermera!
Contenido
MÓDULO 1: Impacto de la inteligencia artificial en el sistema sanitario y la sociedad
MÓDULO 2: Introducción a la inteligencia artificial para enfermeras
MÓDULO 3: Ética y seguridad del paciente en el uso de la inteligencia artificial en la práctica enfermera
MÓDULO 4: El papel de la enfermera en educación para la salud con apoyo de chatbots
MÓDULO 5: Inteligencia artificial como refuerzo para los cuidados en el soporte emocional
MÓDULO 6: Aplicación enfermera del aprendizaje inmersivo: realidad virtual y extendida
MÓDULO 7: Uso de la IA en los cuidados enfermeros en pacientes con monitorización remota
MÓDULO 8: Inteligencia artificial para enfermeras: diseño de programas de actividad física personalizados
MÓDULO 9: Inteligencia artificial para enfermeras: creación de dietas terapéuticas
MÓDULO 10: Inteligencia artificial para enfermeras: seguimiento avanzado de heridas
MÓDULO 11: Inteligencia artificial para enfermeras: creación de contenidos educativos impactantes
MÓDULO 12: Inteligencia artificial para enfermeras: diseño de asistentes virtuales y avatares
MÓDULO 13: Inteligencia artificial para enfermeras: diseño y creación de presentaciones
MÓDULO 14: Inteligencia artificial para enfermeras: diseño y creación de posters científicos
MÓDULO 15: Diseño de campañas de difusión y comunicación efectivas
MÓDULO 16: Manejo de la inteligencia artificial en investigación enfermera: búsquedas bibliográficas eficientes
MÓDULO 17: Manejo de herramientas de inteligencia artificial para la investigación enfermera
MÓDULO 18: Manejo de la inteligencia artificial en investigación enfermera: diseño de estudios de alto impacto
MÓDULO 19: Inteligencia artificial en el ámbito sanitario
MÓDULO 20: Inteligencia artificial aplicada a la gestión enfermera: gestión eficiente de recursos
MÓDULO 21: Inteligencia artificial aplicada a la práctica enfermera en consultas de atención primaria
MÓDULO 22: Inteligencia artificial aplicada a la gestión enfermera: liderazgo de equipos
MÓDULO 23: Inteligencia artificial aplicada a la gestión enfermera: desarrollo de habilidades directivas
MÓDULO 24: Trabajo fin máster
Metodología
Metodología 100% online y flexible. Aprende a tu ritmo y desde cualquier lugar con nuestra plataforma de aprendizaje intuitiva.
Aprende a partir de contenidos audiovisuales de alta calidad, recursos interactivos y actividades prácticas. Desarrolla proyectos reales en colaboración con otros profesionales y recibe el apoyo personalizado de nuestros tutores.
Vive una experiencia de aprendizaje única y envolvente gracias a nuestra metodología:
- Campus virtual intuitivo: Navega fácilmente por los contenidos y accede a todos los recursos desde un solo lugar.
- Aprendizaje activo: Participa en actividades prácticas, casos reales y proyectos colaborativos que te permitirán aplicar tus conocimientos.
- Experiencia audiovisual inmersiva: Disfruta de vídeos de alta calidad, animaciones y simulaciones que te acercarán a la realidad de la Inteligencia Artificial.
- Comunidad de aprendizaje: Conéctate con otros profesionales y comparte tus experiencias
Recursos de estudio
El contenido se presenta en varios formatos para facilitar la comprensión y aplicación práctica:
- Vídeos explicativos: Material audiovisual diseñado para explicar de manera clara y concisa los conceptos clave del curso.
- Ebooks de apoyo: Documentos digitales con información adicional y recursos complementarios para profundizar en los temas tratados.
- Enlaces a recursos externos: Acceso a contenido adicional, como vídeos de expertos y bibliografía relevante, que permitirá a los alumnos ampliar su conocimiento de manera autónoma.
- Foros de discusión: Espacios interactivos donde los participantes podrán intercambiar ideas, debatir sobre los contenidos y generar una comunidad de aprendizaje.
- Examen tipo test: Herramienta de autoevaluación para reforzar los conocimientos adquiridos y asegurar una correcta comprensión de los temas.
- Tutor personalizado: Un tutor estará disponible para la resolución de dudas y consultas, brindando apoyo individualizado a lo largo del curso para asegurar una experiencia de aprendizaje óptima.
Estas herramientas didácticas están diseñadas para fomentar un aprendizaje dinámico, práctico y adaptado a la realidad profesional de las enfermeras, facilitando la asimilación de los contenidos, la interacción entre los participantes y el acceso a apoyo personalizado cuando sea necesario.
Evaluación
La evaluación del Máster se divide en dos componentes principales. En primer lugar, al finalizar cada módulo, los alumnos deberán realizar un examen tipo test que medirá su capacidad para identificar y aplicar los conceptos clave adquiridos a lo largo de la formación. Este examen permitirá evaluar tanto los conocimientos teóricos como la habilidad para aplicar estos conceptos en situaciones prácticas dentro del ámbito profesional.
En segundo lugar, la participación en los foros de discusión jugará un papel esencial en el proceso evaluativo. Estos foros ofrecerán a los alumnos la oportunidad de debatir sobre los temas tratados, compartir sus experiencias y aportar perspectivas propias. Se valorará la calidad de las intervenciones, la capacidad de generar reflexiones críticas y la contribución al enriquecimiento del grupo. Este enfoque busca fomentar el aprendizaje colaborativo y la creación de una comunidad activa entre profesionales de diversas especialidades de la enfermería.
Además, para completar el postgrado, cada estudiante deberá desarrollar y superar un Trabajo fin de máster con una calificación mínima de 5 sobre 10.
Trabajo Fin de Máster
El Trabajo Fin de Máster (TFM) consistirá en la elaboración de un proyecto individual donde el estudiante deberá aplicar los conocimientos adquiridos a lo largo del programa. El TFM tiene como objetivo desarrollar una investigación original o un estudio relacionado con la inteligencia artificial aplicada a la gestión sanitaria.
Calendario y cronograma
El Máster se desarrollará siguiendo una estructura secuencial en la que los contenidos se irán abriendo progresivamente a medida que el alumno avance. Este enfoque garantiza un seguimiento ordenado y estructurado a lo largo de un periodo de cuatro semanas.
Esta planificación permite a los participantes avanzar de forma lógica y a su propio ritmo, asegurando una experiencia de aprendizaje completa y organizada dentro del tiempo establecido.
Equipo docente
Ernesto José Ibáñez Ortega
Enfermero. Universidad de Alicante. Profesional en Ciencias de la Actividad Física y el Deporte. UMU. Máster en Inteligencia Artificial y Salud en el Massachusetts Institute of Technology (MIT). Coautor de un proyecto de IA generativa en colaboración con la Universidad de Stanford.
Jorge Mora Rivero
Enfermero. Universidad de Alicante. Máster Universitario en Ciencias de la Salud. Máster Universitario en Cuidados Intensivos y en Urgencias, Emergencias y Catástrofes. Experto Universitario en el Servicio de Medicina Interna, en Soporte Vital Avanzado, en Emergencias Extrahospitalarias. Máster en Inteligencia Artificial y finanzas.
Federico Juárez Granados
Enfermero. Universidad de Alicante. Grado en Ciencias de la Salud. (2001, Universidad Hogeschool Zeeland. (Países Bajos). Diploma de Estudios Avanzados en el Programa de Doctorado “Práctica y
Educación”. (2003, Universidad de Alicante). Executive Education Program. Singularity University. (2017, Mountain View, California). Máster en Inteligencia Artificial. (2020. Instituto de Inteligencia
Artificial. Alicante). Executive Education. Harvard Medical School: Designing and implementing
AI Solutions for Health Care (Junio 2023). Professional Education. Massachusetts Institute of Technology: Applied generative AI for digital transformation. (Nov 2023)
Míriam Juárez Pérez
Graduada en Enfermería. Coautora de un proyecto de IA generativa en colaboración con la Universidad de Stanford. Con experiencia en el ámbito hospitalario como profesional de enfermería. Trabajo de fin de grado sobre la integración de la inteligencia artificial y de tecnologías web 3 en enfermería. Cursos en línea de Coursera: «Fundamentos del Aprendizaje Automático para la Salud», «Evaluaciones de Aplicaciones de IA en la Salud».
Creadora de contenido y locutora en la empresa de IAcademia. Actualmente enfermera en el servicio de diálisis de Beaumont Hospital, Dublín, Irlanda
Mariano Salas Martínez
Arquitecto técnico. Universidad de Murcia. Con más de 15 años de experiencia en el sector educativo y tecnológico, se ha distinguido como un experto en tecnología aplicada a los procesos de enseñanza y aprendizaje. Su trayectoria le ha permitido estudiar profundamente el impacto de la tecnología en la comunicación y la educación, llevando a cabo proyectos exitosos y estableciendo relaciones valiosas con instituciones educativas.
Fundador del Observatorio Internacional de Inteligencia Artificial para educación ha diseñado e impartido itinerarios formativos en inteligencia artificial a miles de docentes.
En la actualidad, ocupa el cargo de Customer Success Manager de Google for Education en España, donde aplica su amplia experiencia y conocimientos para mejorar la experiencia educativa a través de soluciones tecnológicas innovadoras.
María Eva Pérez Martínez
Enfermera. Universidad de Murcia. Actualmente: trabajando en Servicio de Epidemiología de la Consejería de Salud en Murcia Profesional Estatutaria del Servicio Murciano de Salud y Profesional funcionaria de la Comunidad Autónoma de la Región de Murcia
Enfermera con más de 26 años de experiencia laboral en el área asistencial, docente e investigadora, especialmente en urgencias, emergencias, Geriatría y Cuidados Paliativos Especialista en riesgos NBQ y abordaje de brotes por la Covid-19
en Residencias de Personas Mayores.
Formación continuada en Competencias digitales, Inteligencia Artificial, Certificado Aptitud Pedagógica (CAP) en la Universidad de Murcia
Últimos 3 años: participación en proyectos de tecnologías disruptivas en salud,
destacando la Inteligencia Artificial (IA) y Realidad Extendida (XR), así como en proyectos en Salud Digital para favorecer la calidad de vida de los pacientes, tales como el proyecto Hygeia para profesionales sanitarios, participación en grupo de trabajo de Tecnologías en
Salud del Colegio de Enfermería de Murcia, colaboradora en la redacción en la sección de Salud Digital del diario «Nuevo Digital», colaboración con fundación Integra en Webinars de IA, así como ponente en Jornadas de IA para profesionales sanitarios (Jornadas CECBE).
Casandra Pérez Martínez
Enfermera. Universidad de Murcia. Máster en Gerontología y Salud en la Universidad Miguel Hernández de Elche (On line). Máster en Inteligencia Artificial aplicada en Sanidad, realizado en Centro Europeo de Másteres y Postgrados CEMP Y UCAM (On line). Formación Profesional como Técnico en Farmacia en Centro de Formación Medieras en Cartagena, Técnico Superior en Salud Ambiental realizado en IES El Bohío en Cartagena y Técnico en Radiodiagnóstico en IES Ingeniero de la Cierva en Murcia. Docente en curso on line de formación en contenciones mecánicas aplicadas en personas mayores institucionalizadas, impartido a través de FFIS (Fundación para la formación e investigación sanitaria de la Región de Murcia).
