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Máster en Inteligencia Artificial en Salud
Título propio emitido por Universidad Europea de Madrid
| Online con clases en directo | Clases en Español | Inicio: octubre 2026 | 10 meses, 60 ECTS | Facultad de Medicina, Salud y Deportes |
Fórmate en uno de los ámbitos más estratégicos y con mayor proyección del sector sanitario con el Máster de Formación Permanente en Inteligencia Artificial en Salud. Este programa pionero está diseñado para analizar y aplicar los avances más relevantes de la IA en el entorno sanitario, integrando tecnología, datos y práctica clínica desde una visión innovadora y global.
A lo largo del máster estudiarás las aplicaciones de la IA en el diagnóstico, tratamiento, monitorización de pacientes y toma de decisiones clínicas, abordando áreas clave como machine learning, la visión por computador, los modelos de lenguaje de gran tamaño y la IA generativa. Todo ello mediante una formacion de alta calidad académica, alineada con las tendencias y retos que están tranformando el sector salud.
Además, tendrás acceso a Claude, una de las plataformas de inteligencia artificial más avanzadas, que utilizarás para el análisis de datos, el desarrollo de modelos y la resolución de casos aplicados, reforzando una experiencia formativa diferencial y alineada con la realidad prrofesional del sector.
Al finalizar el máster serás capaz de:
- Aplicar de forma estratégica los principales avances de la inteligencia artificial en contextos clínicos y sanitarios reales.
- Diseñar y evaluar soluciones basadas en IA para el diagnóstico, la toma de decisiones y la optimización de procesos asistenciales.
- Integrar herramientas avanzadas de inteligencia artificial y análisis de datos en proyectos de innovación en salud.
Competencias Digitales para el Análisis de Datos Clínicos: Python y Orange
Al cursar este máster, además de obtener tu titulación en Inteligencia Artificial en Salud, recibirás una insignia digital que acredita tus competencias en el análisis de datos clínicos con Python y Orange.
Ranking de Shanghái 2025
Nuestra Facultad de Medicina, Salud y Deportes se encuentra entre las 25 mejores del mundo, según el prestigioso Academic Ranking of World Universities elaborado por el Ranking de Shanghái 2025.
Horizon Breakers: rompiendo límites, creando tu futuro con IA
En la Universidad Europea te enseñamos a aplicar la inteligencia artificial, además, contamos con el reconocimiento 2025 de Forbes como una de las universidades más influyentes en educación por nuestra apuesta en IA generativa.
Contarás con acceso al "Curso Avanzado en Técnicas de Estudio con IA" en el que aprenderás paso a paso cómo integrar la inteligencia artificial en tu día a día como estudiante.
- Pondrás en práctica herramientas para ser más productivo y optimizar tu aprendizaje, mejorando tu experiencia académica y alcanzar mejores resultados.
- Contarás con un Workshop exclusivo con Google, en el que profesionales reales te guiarán en la implementación y uso de diferentes aplicaciones IA.
Durante el máster, trabajarás con herramientas con lar que podrás a integrar la IA en procesos específicos para tus funciones en el sector sanitario.
- Trabaja con recursos innovadores como Notebook LM, Copilot, Grammarly, DeepL y Quizlet, que te ayudarán a potenciar tus habilidades digitales, optimizar tus proyectos y mejorar la comunicación en entornos profesionales.
- Como estudiante del máster, durante tu formación tendrás acceso a una suscripción de Claude. Con ella, podrás entender modelos de machine learning, análisis de datos clínicos, redacción académica, explicación de conceptos técnicos y aspectos éticos y regulatorios de la IA en salud.
Conoce el Máster en IA en Salud
Plan de estudios
Este máster aborda problemas de salud planteados en consultas médicas, proponiendo soluciones principalmente digitales basadas en la implementación de la IA.
Estructura del plan de estudios
Módulo 1. Introducción a la IA y Big Data (6 ECTS)
- Conceptos básicos de IA (IA: Inteligencia artificial, Machine Learning, Deep Learning, IoT, IoMT, Nube).
- Qué es la IA. Historia de la IA. Tipos de IA (aprendizaje automático, aprendizaje profundo, etc.). Técnicas de IA (redes neuronales, algoritmos genéticos, etc.).
- Big Data y sus características.
- Nuevos paradigmas en la IA. Explotación de datos no estructurados (texto, imágenes, vídeos). Análisis de datos en tiempo real Internet de las Cosas (IoT) y su aplicación.
- Científico de datos vs. investigador tradicional.
- Ejemplos prácticos y futuro de la IA.
Módulo 2. Machine Learning (6 ECTS)
En este módulo se explicarán los conceptos fundamentales del machine Learning y su aplicación en el ámbito de la salud.
- Introducción al Machine Learning.
- Algoritmos de machine Learning.
- Validación y evaluación de modelos de machine Learning.
- Preprocesamiento de datos para machine Learning en salud.
- Aprendizaje profundo (Deep Learning) en salud.
- Aplicaciones de machine Learning en Salud.
Módulo 3. Validez Externa de un Algoritmo (3 ECTS)
Aprenderás los conceptos y métodos y validación externa de algoritmos de machine learning.
- Validación de Modelos de Machine Learning (tipos, validación cruzada).
- Métricas de evaluación de Modelos (clasificación, regresión).
- Selección de características (filtro, wrapper, embedded).
- Optimización de hiperparámetros.
- Interpretación de modelos de machine learning.
Módulo 4. Chatbot (3 ECTS)
- Introducción a los chatbots.
- Arquitectura de los chatbots.
- Desarrollo y entrenamiento de chatbots.
- Implementación de funcionalidades avanzadas en chatbots.
- Evaluación y mejora de chatbots.
- Aplicaciones de chatbots en salud.
Módulo 5. Internet of Medical Things (6 ECTS)
- Introducción al internet de las cosas en salud.
- Arquitecturas de sistemas de IoT en Salud.
- Captura y procesamiento de datos de dispositivos IoT en Salud.
- Seguridad y privacidad en sistemas IoT en Salud.
- Aplicaciones de IoT en Salud.
- Integración de IoT con Inteligencia artificial en Salud.
Módulo 6. Clasificación de Imagen en Salud (6 ECTS)
- Introducción a la clasificación de imágenes médicas.
- Preprocesamiento de imágenes médicas.
- Redes neuronales convolucionales (CNN) en clasificación de imágenes médicas.
- Aplicaciones de clasificación de imágenes médicas.
- Validación y evaluación de Modelos de clasificación de imágenes médicas.
Módulo 7. Procesamiento del Lenguaje Natural (6 ECTS)
Comprenderás los conceptos y principios básicos de los LLM en el contexto de la inteligencia artificial generativa.
- Introducción a los Modelos de Lenguaje de gran tamaño (large Language Models).
- Arquitectura de los Large Language Models (GPT, BERT, Gemini).
- Generación de texto con LLM.
- Análisis y evaluación de LLM.
- Aplicación de LLM en salud.
- Desafíos y futuro de los LLM en salud.
Módulo 8. Large Language Models en IA Generativa (6 ECTS)
- Introducción a los Modelos de Lenguaje de gran tamaño (large Language Models).
- Arquitectura de los Large Language Models (GPT, BERT, Gemini).
- Generación de texto con LLM.
- Análisis y evaluación de LLM.
- Aplicación de LLM en salud.
- Desafíos y futuro de los LLM en salud.
Módulo 9. Regulación de la IA (6 ECTS)
- Introducción a la ética aplicada a la IA.
- Principios éticos para la IA.
- Riesgos y amenazas en el uso de la IA.
- Gobernanza internacional de la IA.
- Marco regulatorio español para la IA .
- Implicaciones sociales de la IA en el futuro.
Módulo 10. Trabajo Fin de Máster (12 ECTS)
- Elección y justificación del tema. Viabilidad del proyecto.
- Construcción del marco teórico.
- Objetivos.
- Material y método.
- Recogida y análisis de resultados preliminares.
- Discusión y consideraciones finales del proyecto.
Programa intensivo para especializarte en un año
1
Primer bloque formativo
- Adquirirás los fundamentos de la inteligencia artificial, el big data y los nuevos paradigmas tecnológicos aplicados a la salud.
- Profundizarás en machine learning y deep learning, aprendiendo a preprocesar datos clínicos y a validar modelos predictivos.
- Analizarás la validez externa de los algoritmos y su aplicabilidad en entornos reales.
- Desarrollarás competencias en el diseño e implementación de chatbots y sistemas inteligentes de apoyo clínico.
2
Segundo bloque formativo
- Aplicarás la inteligencia artificial al Internet of Medical Things (IoMT) y a la integración de datos procedentes de sensores y dispositivos médicos.
- Trabajarás con técnicas de clasificación de imágenes médicas mediante redes neuronales convolucionales.
- Comprenderás y aplicarás modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) y herramientas de IA generativa en el ámbito sanitario.
- Analizarás los aspectos éticos, regulatorios y legales del uso de la IA en salud.
- Culminarás el programa con el Trabajo Fin de Máster, desarrollando un proyecto aplicado en inteligencia artificial en salud.
Salidas profesionales del Máster en Inteligencia Artificial en Salud
Este máster prepara a profesionales para desempeñar funciones especializadas en la intersección entre tecnología y salud, accediendo a puestos como:
Especialista en IA Sanitaria
Aplica inteligencia artificial para mejorar diagnósticos, tratamientos y procesos de salud.
Investigador/a en IA en Salud
Participa en proyectos de investigación tecnológica aplicada al ámbito sanitario.
Analista de Datos Biomédicos
Analiza datos clínicos y médicos para obtener información útil y apoyar decisiones.
Desarrollador/a de Software Médico con IA
Diseña herramientas y sistemas inteligentes para el sector salud.
Consultor/a HealthTech
Asesora a empresas sanitarias y tecnológicas en soluciones basadas en IA.
Especialista en Salud Pública e IA
Utiliza datos e IA para apoyar decisiones clínicas y de gestión sanitaria.
Emprendedor/a en IA en Salud
Crea y lidera startups innovadoras enfocadas en tecnología sanitaria.
¿Cómo es la metodología online?
Flexible
Clases virtuales en directo a las que te puedes conectar desde cualquier sitio y dispositivo.
Cercana
Contarás con el apoyo de nuestros profesores expertos que facilitarán tu aprendizaje, así como de un tutor de acompañamiento que te orientará y te ayudará a que logres tus objetivos.
Funcional
El campus virtual será tu plataforma de aprendizaje en la que encontrarás las materias que vas a cursar. Además, tendrás acceso a la biblioteca, a una zona de comunidad para poder contactar con otros estudiantes y asistencia 24 horas.
Nuestro modelo educativo
Aprendizaje experiencial
El estudiante aprende haciendo, sin acción no hay aprendizaje. Llevarás a la práctica los conocimientos aprendidos a través de nuestro campus virtual y de las herramientas online que podemos a tu disposición.
Aprendizaje significativo
El docente relaciona los conocimientos, habilidades y experiencias previas, con los intereses, expectativas y características cognitivas de los estudiantes.
Aprendizaje colaborativo
El estudiante experimenta la sensación de “aprender juntos”, ya que se ve motivado tanto para lograr su propio aprendizaje como para acrecentar los logros de los demás, desarrollando una experiencia social y académica de aprendizaje.
Aprendizaje profesional
El docente actúa como orientador y guía del aprendizaje hacia una aplicación profesional.
Aprendizaje constructivo y por descubrimiento
El estudiante indaga y explora para acceder a los conceptos. Esto le permite construir estructuras cognitivas a partir de la comparación, relación y reordenación de los nuevos conceptos y los que ya manejaba.
Aprendizaje autónomo
El docente fomenta que los estudiantes aprendan por sí mismos, desarrollando el autoaprendizaje. El estudiante se concibe como un agente activo y cooperativo, protagonista en la construcción de su propio aprendizaje.
Aprendizaje individualizado
El docente atiende a la diversidad y a los diferentes estilos de aprendizaje de los estudiantes, ajustando las actividades formativas a las necesidades de los estudiantes.
Aprendizaje creativo
El desarrollo de la creatividad y la manifestación de la propia iniciativa hacen percibir el conocimiento como algo abierto, inacabado, que siempre es posible completar, redefinir y comprender desde otros puntos de vista.
Acceso
Perfil recomendado
El Máster de Formación Permanente en Inteligencia Artificial en Salud está dirigido a titulados universitarios en áreas de la salud como medicina, enfermería, farmacia, fisioterapia, odontología, biomedicina y disciplinas afines.
Se recomienda contar con:
- Conocimientos básicos de informática, estadística y matemáticas.
- Habilidades de análisis de datos y resolución de problemas.
- Interés por la aplicación de la inteligencia artificial en el sector sanitario.
- Capacidad de adaptación a entornos multidisciplinares y de rápida evolución.
Se valorará positivamente la experiencia previa en salud, informática o investigación.
Se aceptan otros títulos universitarios que faculten legalmente para estudios de postgrado en el país de expedición, siempre que acrediten un nivel formativo equivalente al requerido por la normativa española.
Proceso de admisión
El proceso de admisión para cursar un postgrado online en la Universidad Europea puede llevarse a cabo durante todo el año, si bien la inscripción en cualquiera de nuestros programas está supeditada a la existencia de plazas vacantes. Para completar el proceso deberás seguir estos sencillos pasos:
1
Documentación
Necesitarás enviar la documentación específica a tu asesor personal.
- Formulario de admisión.
- Documento legal de acceso a la titulación elegida.
- Fotocopia de tu DNI.
- Curriculum vitae.
2
Prueba de acceso
Una vez revisada la documentación tu asesor personal se pondrá en contacto contigo.
- Test de evaluación competencial.
- Entrevista personal.
- Prueba de evaluación de idioma (si procede).
3
Reserva de plaza
Formalización de la reserva de plaza a través de nuestros diferentes métodos de pago
- Domiciliación bancaria.
- Tarjeta de crédito.
- Pago virtual.
Empieza aquí
Queremos ayudarte. Si quieres estudiar en la Universidad Europea, tendrás a tu disposición una amplia selección de becas propias y oficiales.
Claustro
Directora de programa: Dra. Beatriz Jiménez Gómez
Profesora e Investigadora de Especialidades Médicas. Graduada en la Universidad Europea de Madrid y Doctora en Biomedicina aplicada por la Universidad de Extremadura.
Conoce al profesorado
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Excelencia avalada por los mejores
Top 5 universidades privadas españolas
5 estrellas en Ratings QS Stars
En la Universidad Europea de Madrid
Universidad privada líder en la Comunidad de Madrid
'Top 5' de universidades de España, destacada por proyección internacional e investigación.
Calidad académica
La Universidad Europea cuenta con un amplio abanico de reconocimientos que avalan su calidad académica. En concreto, cuenta con algunos de los siguientes prestigiosos galardones, como por ejemplo: el Sello de Excelencia Europea 500+, Quali-cert o Madrid Excelente. En el rating internacional de acreditación QS Stars, la Universidad Europea ha obtenido un total de cuatro estrellas sobre cinco. Este sistema de acreditación externo determina el nivel de excelencia alcanzado por las universidades en varias áreas. La Universidad Europea ha conseguido la máxima puntuación de cinco estrellas en Empleabilidad, Docencia, Instalaciones y Responsabilidad Social del rating.