Máster en Bioinformática: fórmate en Health Data Science

2021

Competencias básicas

• CB6 - Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.
• CB7 - Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.
• CB8 - Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.
• CB9 - Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.
• CB10 - Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.

Competencias transversales

• CT1 - Creatividad. Capacidad para crear ideas nuevas, llegar a conclusiones o resolver problemas de una forma original. Requiere del conocimiento, curiosidad, imaginación y evaluación de alternativas. El nivel más fundamental de la creatividad se manifiesta como el descubrimiento y el más alto como la innovación.
• CT2 - Comunicación estratégica. Capacidad para transmitir de manera eficaz mensajes (ideas, conocimientos, sentimientos, argumentos), tanto de forma oral como escrita, de tal manera que se alineen de manera estratégica los intereses de los distintos agentes implicados en la comunicación.
• CT3 - Competencia digital. Capacidad que faculta un uso eficaz y seguro de las tecnologías de la información y de la comunicación. Ayuda al desarrollo del pensamiento crítico y es una capacidad clave para la búsqueda y análisis de datos, la investigación, la comunicación, el aprendizaje y una participación inclusiva en la sociedad.
• CT4 - Liderazgo influyente. Capacidad para influir en otros, para poder dirigir o guiarles hacía unos objetivos concretos en momentos de cambios constantes derivados por entornos volátiles, inciertos, complejos y ambiguos (VUCA) del mundo actual. Los líderes influyentes son referentes y son capaces de lograr un alto desempeño y los mejores resultados. Sus comportamientos generosos, éticos, empáticos y de un alto índice de inteligencia emocional les permiten ejercer como modelos a seguir, logrando un alto desempeño y motivación en sus equipos.
• CT5 - Trabajo en equipo. Capacidad que desarrolla la inteligencia social para cooperar con otros en la consecución de un objetivo compartido, participando de manera activa, empática y ejerciendo la escucha activa, además de una comunicación efectiva y el respeto a todos los integrantes, con madurez y eficacia. En la era digital, esa eficacia se traduce en la destreza de trabajar con otros en entornos multiplataforma, multiculturales, multilingües y multidisciplinares de manera fluida y consiguiendo los objetivos marcados.
• CT6 - Análisis crítico. Capacidad para integrar el análisis con el pensamiento crítico en un proceso de evaluación de distintas ideas posibilidades y su potencial de error, basándose en evidencias y datos objetivos que lleven a una toma de decisiones eficaz y válida. Se trata de aprender a localizar, extraer, analizar e interpretar información y datos fiables para después estudiar, examinar y razonar, pudiendo así llegar a una conclusión de manera rápida y eficaz, como demanda el mundo actual.
• CT7 - Resiliencia. Capacidad de las personas para adaptarse a situaciones adversas, inesperadas, que causen estrés, ya sean personales o profesionales, superándolas e incluso convirtiéndolas en oportunidades de cambio positivo. Esta capacidad se traduce en un crecimiento profundo de la persona, haciéndoles conocer sus limitaciones, salir de su zona de confort, aprender de los obstáculos, desarrollar su inteligencia emocional y aprender a ser perseverantes ante situaciones difíciles.
• CT8 - Competencia ético-social. Capacidad de desenvolverse en una profesión de manera adecuada y convivir en una sociedad plural y un mundo diverso. Esta capacidad pretende desarrollar ciudadanos globales y responsables, conscientes de la desigualdad y sensibles a la diversidad en un mundo global. Con conciencia ética y compromiso social. Internacionales, multilingües, flexibles y adaptables en entornos multiculturales.

Competencias específicas

• CE1 - Manejar los aspectos esenciales de la biomedicina y de la investigación pre-clínica y clínica.
• CE2 - Emplear las principales bases de datos biológicas y la forma de explotar sus datos para el diagnóstico molecular.
• CE3 - Utilizar y valorar las principales aplicaciones de la informática médica y de las metodologías de Big Data para integrar datos en un entorno clínico.
• CE4 - Evaluar y testar las aplicabilidades de los diferentes modelos matemáticos, estadísticos o de inteligencia artificial en bioinformática.
• CE5 - Enfocar y adaptar el uso de las metodologías de aprendizaje basado en máquinas y aprendizaje profundo para la optimización del diagnóstico, la adaptación de los tratamientos y la personalización de las terapias.
• CE6 - Analizar e interpretar las principales aplicaciones informáticas aplicadas disponibles para el diseño de fármacos asistido por ordenador y en el análisis de librerías de moléculas en los protocolos de Drug Discovery.
• CE7 - Estudiar y evaluar los principales modelos de explotación comerciales en el área de la informática biomédica, describiendo sus especificaciones.
• CE8 - Utilizar y valorar las principales aplicaciones y los paquetes de software de la biología estructural, dinámica molecular y docking enfocadosa la validación de terapias.
• CE9 - Implementar algoritmos de aprendizaje basado en máquinas y aprendizaje profundo en la limpieza, análisis, integración y validación de datos ómicos en medicina traslacional.
• CE10 - Evaluar la figura del MSL (Medical Science Liaison) en las primeras etapas del ensayo clínico, así como las herramientas de análisis de literatura científica y bases de datos de patentes necesarias para implementar las primeras fases del ensayo clínico.
• CE11 - Crear y aplicar los ensayos de terapias personalizadas ¿basket trials¿, con base en las fases de los ensayos clínicos.
• CE12 - Investigar y analizar los diferentes tipos de regulación, así como la legislación necesarios en las diferentes etapas del ensayo clínico y en el ámbito de la industria farmacéutica.
• CE13 - Valorar y emplear los aspectos clínicos, legales y éticos, así como los mecanismos de farmacovigilancia que hay detrás de los ensayos clínicos.
• CE14 - Aplicar de forma global, multidisciplinar e integradora los conocimientos, habilidades y competencias en el desarrollo práctico y sistematizado de un proyecto integral dentro del ámbito de las materias aprendidas durante el máster, de naturaleza investigadora.

• Licenciado/as o Graduado/as en Medicina, Enfermería, Nutrición Humana y Dietética, Farmacia, Psicología, Biología, Química, Biomedicina, Biotecnología, Bioquímica.
• Se valorará además la admisión de matemáticos, físicos, estadísticos, informáticos e ingenieros de distintas ramas con experiencia profesional, actividad investigadora o formación de posgrado previa en el ámbito biomédico.
• Aunque no es imprescindible, se recomiendan conocimientos previos en el área y habilidades tecnológicas para cursar el máster de forma satisfactoria.

• Título universitario oficial español u otro expedido por una institución de educación superior perteneciente a otro estado integrante del Espacio Europeo de Educación superior.
• Título conforme a sistemas educativos ajenos al Espacio Europeo de Educación Superior sin necesidad de la homologación de sus títulos, previa comprobación por la Universidad de que aquellos acreditan un nivel de formación equivalente a los correspondientes títulos universitarios oficiales españoles y que facultan en el país expedidor del título para el acceso a enseñanzas de postgrado.

• Dra. Verónica Moral Dardé
  Doctora en Bioquímica y Biología Molecular, especializada en proteómica y metabolómica. Autora de artículos, capítulos de libro y patentes; desarrolla su labor docente e investigadora en la Universidad Europea de Madrid.
• Dr. Fernando Martín Sánchez
  Biólogo Molecular, doctor en Informática y Medicina, ex-Catedrático en Melbourne y Weill Cornell. Dirige el Grupo LIMA de IDIPAZ y es vicepresidente de la Asociación de Salud Digital.
• Beñat Ariceta Ganuza
  Ingeniero Biomédico y Máster en Bioinformática. Desarrolla investigación traslacional en Genómica Avanzada y participa en proyectos nacionales e internacionales.
• Cristina Andreu Vázquez
  Licenciada en Veterinaria y doctora por la UAB, con experiencia en industria farmacéutica. Asesora metodológica y estadística en hospitales y universidades, acreditada por AVAP y ANECA.
• Mónica Terrazo Felipe
  Doctora en Psicología, Universidad Autónoma de Madrid
  Especialista en Psicobiología, Psicofarmacología y metodología de investigación. Su investigación se centra en emociones, programas de intervención y validación de instrumentos psicométricos.
• D. Javier Escalera Orobón
  Graduado en ADE y máster en Big Data Science. Lidera proyectos de innovación y digitalización y es profesor colaborador en el Máster de Bioinformática, impartiendo Bases de Datos No Relacionales y Big Data.
• D. Carlos Rodríguez Abellán
  Ingeniero de Telecomunicación, experto en IA y procesamiento del lenguaje natural, desarrolla modelos de aprendizaje profundo y participa en formación y divulgación en IA aplicada.
• Dr. Pablo Ryan Murua
  Profesor Asociado, Universidad Complutense de Madrid.
  Licenciado y doctor en Medicina, especialista en VIH y enfermedades infecciosas, combina práctica clínica con docencia e investigación en estudios clínicos.
• Dr. Juan José Beunza Nuín
  Catedrático, Universidad Europea de Madrid
  Especialista en Medicina Interna y Tropical, doctor en Epidemiología Nutricional. Lidera programas de educación interprofesional e inteligencia artificial aplicada a salud.
• Dr. Jon Del Arco
  Profesor Asociado de Bioinformática, Universidad Europea de Madrid
  Doctor en Biotecnología, investigador postdoctoral, dirige cursos de Arquitectura Molecular y aplica análisis computacional en biología molecular.
• Dr. Antonio Morreale
  Investigador Senior en Bioinformática
  Doctor en Química, especializado en herramientas computacionales para investigación biomédica y química. Director del Experto en Arquitectura Molecular de la Universidad Europea de Madrid.
• D. Adrián Galiana Bordera
  Investigador Senior, Hospital Universitario y Politécnico La Fe
  Ingeniero Biomédico y Máster en Visión Artificial. Desarrolla IA aplicada a imagen médica y LLMs, integrando backend y frontend para entornos clínicos.
• Matías Marín Falco
  Investigador Postdoctoral, Universidad de Helsinki
  Doctor en Biotecnología y Máster en Bioinformática, estudia quimioresistencia en cáncer mediante scRNAseq y machine learning. Ha recibido becas Marie Skłodowska-Curie y Pink Ribbon.
• Dña. Laura Núñez Bárez
  Head of Data Protection Office, CEPOL
  Experta en Derecho Europeo e Internacional, especializada en protección de datos y RGPD, combina práctica jurídica e institucional con formación y divulgación en seguridad de la información.

En el máster universitario en Bioinformática de la Universidad Europea estudiarás los diferentes aspectos de las ciencias de la computación aplicados a la biología, la industria farmacéutica y la medicina. Todo esto poniendo a tu disposición el acceso a las herramientas de análisis de datos más actuales.

Para estudiar el máster en Bioinformática de la Universidad Europea, se requieren conocimientos específicos de ciencias de la salud, por lo que se limita el acceso a licenciados/graduados en titulaciones de esta rama.

También, se valorará la admisión de otros perfiles como matemáticos, físicos, estadísticos, informáticos e ingenieros de distintas ramas con experiencia profesional, actividad investigadora o formación de posgrado previa en el ámbito biomédico.

Por último, se recomienda tener conocimientos de genética y habilidades informáticas.

Health Data Science es la ciencia de datos en el área de salud que trata de identificar la procedencia de esta información, procesarla para el análisis, ejecutar el análisis en sí, sintetizar visualmente los resultados y comunicarlos para su posterior aplicación en el ámbito sanitario.

Es necesaria para estudiar la relevancia clínica de los datos moleculares y de imagen médica de alta resolución y poder integrarlos en la historia clínica del paciente.​ Tiene también un papel esencial en el contexto de la Medicina Genómica o de Precisión.​