-10% Discount on tution fee. Only until July 31st!
Máster en Bioinformática
El Máster en Bioinformática e Inteligencia Artificial en Salud tiene por objetivo formar a profesionales especializados en el análisis de datos biológicos y su aplicación en el ámbito de la salud.
Durante este programa de Bioinformática, aprenderás a gestionar todo el proceso, desde la generación y el procesamiento de datos ómicos, hasta su análisis e interpretación que servirán para desarrollar nuevos fármacos, analizar o predecir imágenes médicas y crear modelos predictivos para mejorar la salud. También adquirirás conocimientos avanzados en biología computacional, inteligencia artificial y estadística aplicada y trabajarás con las herramientas tecnológicas necesarias para interpretar grandes volúmenes de datos complejos, que son clave en la investigación biomédica actual.
Al finalizar el Máster en Bioinformática en Salud, estarás capacitado para liderar proyectos innovadores en salud, desarrollando soluciones basadas en datos y potenciando avances cruciales en el tratamiento y diagnóstico médico. Esta disciplina, en pleno auge, está transformando el sector sanitario y tú podrás ser parte de ese cambio.
Máster en Bioinformática e IA en Salud
Descubre qué es la bioinformática y qué hace diferente al Máster de Bioinformática e IA en Salud de la Universidad Europea de Valencia con el director del programa. Fórmate para ser capaz de analizar datos biológicos y ser parte de los avances en la medicina de precisión.
Plan de Estudios
Estructura del plan de estudios
- Módulo 1
Fundamentos de Biomedicina y de Medicina Traslacional – 6 ECTS. - Módulo 2
Bioinformática aplicada al diagnóstico molecular – 6 ECTS. - Módulo 3
Informática Biomédica – 6 ECTS. - Módulo 4
Metodología de la investigación I – 6 ECTS. - Módulo 5
Metodología de la investigación II – 6 ECTS. - Módulo 6
Bioinformática aplicada I. Diseño y desarrollo de nuevos fármacos. – 6 ECTS. - Módulo 7
Bioinformática aplicada II. Análisis de estructuras moleculares: modelado y acoplamiento (docking). – 6 ECTS. - Módulo 8
Bioinformática aplicada III. Imagen Biomédica. – 6 ECTS. - Módulo 9
Bioinformática aplicada IV. Ensayos Clínicos – 6 ECTS. - Módulo 10
Trabajo Fin de Máster – 6 ECTS.
Prácticas profesionales
Las prácticas en empresas son un elemento clave en tu formación. Adquirir experiencia después de lo aprendido en tu titulación, es la mejor forma de entrar en el mercado laboral. Hay dos tipos de prácticas, las curriculares (incluidas en tu plan de estudios) y extracurriculares (las que puedes hacer de forma voluntaria).
Para realizar las prácticas curriculares en empresas, necesitarás tener el 50% de los créditos aprobado y matricular la asignatura antes de comenzar tus prácticas. Estas prácticas llevan un seguimiento por parte de la empresa y del profesor de prácticas, así como la realización de informes intermedios y finales para su evaluación.
Si quieres mejorar tu experiencia laboral antes de concluir tu formación universitaria, puedes hacer prácticas extracurriculares. Podrás hacerlas en cualquier curso pero te recordamos que las prácticas son un complemento formativo a tus estudios; por tanto, cuanto más conocimiento hayas adquirido a lo largo de la carrera, mayor provecho sacarás de la experiencia de prácticas.
Admisiones
Comienza tu futuro en la Universidad Europea
Elegir qué estudiar es una de las decisiones más importantes, por ello disponemos de un proceso y un equipo asesor que te ayudará a guiarte en este camino.
En 3 pasos puedes convertirte en un alumno de la Universidad Europea.
1
Pruebas de acceso
Inicia tu proceso llamando a 961043883 o solicita información y nuestros asesores se pondrán en contacto contigo.
2
Reserva de plaza
Una vez admitido podrás abonar tu reserva de plaza para garantizarla.
3
Matrícula
Entrega la documentación necesaria para formalizar tu matrícula.
Programa de becas y ayudas
Queremos ayudarte con una amplia selección de becas propias y oficiales para que te conviertas en estudiante de la Universidad Europea.
Convalidaciones y traslados de centro
No tienes por qué seguir en algo que no te gusta. Por eso hemos diseñado planes específicos de convalidaciones y traslados de centro.
Solicita tu estudio de convalidaciones online para cambiar tu expediente y comenzar tus estudios en la Universidad Europea.
Claustro
Nuestro profesorado
- Dr. D. Fernando Martínez Montañés
Director del Máster.
Doctor Ingeniero Agrónomo, Diploma de Estudios Avanzados en Biotecnología. Investigador senior de la Unidad de División Celular y Cohesinopatías del Instituto de Biomedicina de Valencia y profesor del grado de Biotecnología de la Universidad Europea de Valencia. Durante los últimos veinte años de carrera investigadora, se ha especializado en el campo de la regulación de la expresión génica y del metabolismo de los lípidos. Ha trabajado como investigador en diversos centros del Consejo Superior de Investigaciones Científicas y como investigador postdoctoral y docente en la Universidad Politécnica de Valencia, en la Université de Fribourg (Suiza) y en la Southern Denmark University (Dinamarca). - Dra. María-Eugenia Gas López
Se licenció en Bioquímica y se doctoró en Genética por la Universidad de Valencia en 1998 y 2007, respectivamente. Ha desarrollado su actividad investigadora en grupos de investigación de reconocido prestigio internacional y nacional, como el Instituto de Genética y Biología Molecular y Celular (Francia), el Instituto de Biotecnología de la Universidad de Helsinki (Finlandia) y el Parque de Investigación Biomédica de Barcelona (Universidad Pompeu Fabra). Actualmente trabaja en la Plataforma de Big Data IA y Bioestadística liderada por el Dr. Valdivieso-Martínez donde trabaja como investigadora y gestora de varios proyectos nacionales y europeos de e-Health. - Dra. Martina Palomino Schätzlein
Es investigadora en el campo biomédico con enfoque en descubrimiento de fármacos y toxicología, utilizando herramientas bioinformáticas y ómicas. Tras obtener su doctorado en Química en la Universitat Autònoma de Barcelona, ha realizado una investigación postdoctoral en biomedicina en el Centro de Investigación Felipe de Valencia. Durante esta etapa también participó en investigaciones clínicas con diferentes hospitales y en la gestión de instalaciones científicas. Además, cuenta con una importante experiencia formativa como profesora universitaria y como organizadora de diferentes cursos. Actualmente, trabaja como científica senior en ProtoQSAR. - Dra. Eva Serrano Candelas
Obtuvo su máster en Investigación Biomédica en 2008 y su Ph.D. en Biomedicina en 2012, ambos por la Universidad Pompeu Fabra (Barcelona). Posteriormente se incorporó a la Universidad de Barcelona y adquirió una amplia experiencia en el uso de modelos in vitro e in vivo. Después de 5 años de experiencia postdoctoral, realizó un MsC en Bioinformática y se unió a ProtoQSAR en 2019 como bioinformática/quimioinformática y, en la actualidad, es la CTO de la empresa. Ha participado en varios proyectos regionales, nacionales e internacionales. Gracias a ello, ha adquirido una amplia experiencia en técnicas computacionales, incluyendo aproximaciones basadas en ligandos (LB), como (Q)SAR y read-across, y aproximaciones basadas en estructuras (SB), especialmente acoplamiento; así como en la implementación de software. - D. Jose Lozano Montoya
Graduado en Física (2020) y realizó el Máster en Ciencia de Datos (2022). Actualmente desempeña el cargo de científico de datos en Quibim, específicamente en el área de Proyectos Estratégicos y Fronteras en IA. Su objetivo consiste en desarrollar modelos predictivos basados en biomarcadores de imagen para predecir parámetros clínicos en diversas enfermedades. Su atención se centra en la extracción de biomarcadores de imagen y el análisis estadístico, empleando técnicas avanzadas de procesamiento de imágenes y aprendizaje automático, e integrando datos provenientes de múltiples fuentes con el fin de elevar el rendimiento de los modelos predictivos.
Preguntas Frecuentes
¿Qué es y para qué sirve la bioinformática?
La bioinformática es una disciplina que integra biología e informática para analizar grandes volúmenes de datos biológicos, crucial en la investigación biomédica. Permite identificar patrones genómicos y desarrollar tratamientos más precisos. A través del Máster en Bioinformática, los profesionales adquieren herramientas avanzadas para aplicar inteligencia artificial en medicina personalizada, adaptando tratamientos a las características genéticas de cada paciente y mejorando así la eficacia terapéutica.
¿Qué se estudia en este máster en bioinformática?
En el Máster en Bioinformática, los estudiantes se especializan en el análisis e interpretación de datos biológicos, como secuencias de ADN, ARN, proteínas y datos de expresión génica. A diferencia de la informática general, que abarca múltiples campos, este máster se centra exclusivamente en datos biológicos complejos, lo que requiere conocimientos avanzados en bioquímica, biología molecular y genética. Los estudiantes aprenden a aplicar herramientas computacionales y algoritmos para abordar desafíos en biología y medicina, facilitando el desarrollo de investigaciones y aplicaciones en áreas como la genómica, la proteómica y la medicina personalizada.
¿Qué diferencia hay entre informática y bioinformática?
La principal diferencia es que, mientras la informática abarca el procesamiento y gestión de datos en diversos campos, la bioinformática se especializa en aplicar técnicas informáticas al análisis de datos biológicos y médicos. En el Máster en bioinformática, se emplean herramientas de informática para analizar grandes volúmenes de datos genómicos, secuencias de ADN, proteínas y otros elementos biológicos, con el objetivo de resolver problemas en biología y medicina, como el desarrollo de tratamientos personalizados.
¿Cuál es la relación entre la bioinformática y la inteligencia artificial?
La bioinformática genera constantemente nuevos conocimientos en biología que pueden ser integrados en modelos de inteligencia artificial para ayudar en su análisis e interpretación. La bioinformática genera conocimientos a partir de datos genómicos, proteómicos y de expresión génica, que la IA utiliza para crear modelos capaces de identificar patrones complejos y hacer predicciones. Esta combinación permite avanzar en la comprensión de la biología y en el desarrollo de soluciones innovadoras y abordar importantes desafíos médicos.