Alcances y limitaciones
Retos éticos
Curso
Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial Aplicada a la Salud
Modalidad Aula Virtual
Inicio
Duración
Curso online con clases 100% en vivo guiadas por expertos.
Desarrolla soluciones innovadoras en la salud pública y en la investigación científica en salud.
¿Qué hace único a este programa?
Evalúa retos sanitarios con sistemas inteligentes y modelos predictivos
Aplica ciencia de datos, IA y aprendizaje automático para analizar problemas de salud pública e investigación.
Potencia tu dirección en el ámbito sanitario
Desarrolla la capacidad de transformar datos en decisiones estratégicas y fortalece tu liderazgo en salud.
Resuelve retos del sector sanitario combinando distintas áreas
Integra un enfoque interdisciplinario para dar solución a los desafíos en salud.
Aplica IA y análisis de datos en contextos prácticos
Domina fundamentos teóricos y prácticos de metodologías en inteligencia artificial y ciencia de datos.
Valida tus conocimientos con insignias digitales con tecnología Blockchain
Demuestra tus habilidades con un reconocimiento único y verificable, respaldado por el Tecnológico de Monterrey.
Valida tus conocimientos con insignias digitales con tecnología Blockchain
Demuestra tus habilidades con un reconocimiento único y verificable, respaldado por el Tecnológico de Monterrey.
Un programa diseñado para transformar tu carrera .
Este programa es para ti si eres...
•Administrativo que estudió ingeniería y trabajas en la administración de un hospital.
• Científico de datos que trabaja en un hospital.
Explora los 7 módulos del programa
-
01
¿Qué es la ciencia de datos y la inteligencia artificial?
¿Qué es la ciencia de datos y la inteligencia artificial?
01 -
02
Técnicas para el preprocesamiento de los datos
Técnicas para el preprocesamiento de los datos
02Importación de datos
Limpieza y transformación de datos
Exploración y visualización de datos (estadísticas descriptivas y de resumen)
Generación de reportes y repositorios para garantizar la reproducibilidad -
03
Aprendizaje supervisado y sus aplicaciones en salud
Aprendizaje supervisado y sus aplicaciones en salud
03¿Qué es el aprendizaje supervisado?
Predicción numérica
Modelos de supervivencia (lineales: GLMnet)
Modelo de crecimiento exponencial en salud pública (lineales: GLMnet)
Pronóstico de respuesta al tratamiento (lineales: GLMnet y Random Forest)
Clasificadores -
04
Aprendizaje no supervisado y sus aplicaciones en salud
Aprendizaje no supervisado y sus aplicaciones en salud
04¿Qué es el aprendizaje no supervisado?
Tipificación de pacientes sin información a priori (K-means, clustering)
Identificación de fraudes en el sector salud (outliers) -
05
Inferencia causal y sus aplicaciones en salud
Inferencia causal y sus aplicaciones en salud
05¿Qué se conoce como inferencia causal?
Identificación del efecto del tratamiento (DAG)
Determinación de grupos control efectivos (Propensity Score Matching) -
06
Simulaciones aplicadas al modelo de diseminación de agentes patógenos
Simulaciones aplicadas al modelo de diseminación de agentes patógenos
06¿Qué es una simulación?
Modelo de diseminación de agentes patógenos (modelo de agentes)
Limitaciones y retos -
07
Principios de análisis de imágenes
Principios de análisis de imágenes
07Bases teóricas
Ejemplos de aplicaciones (imagen por resonancia magnética)
¿Sabías qué?
Más de 50 millones de mexicanos no tienen acceso a servicios de salud, mientras que el gasto público en este rubro es del 6.2% del PIB, cuando el promedio de los países de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos invierten 8.8%.*
*TecScience. (2025). No basta con curar: el reto es diseñar un sistema de salud que prevenga enfermedades.
¿Por qué somosel mejor aliado para tu desarrollo profesional?
Universidad #1 de México (públicas y privadas), según QS World University Rankings 2026.
Top 4 de las mejores universidades de Latinoamérica, según QS World University Rankings: Latin America & The Caribbean 2026.
Universidad #1 en Latinoamérica en THE Global Employability University Ranking Survey 2026.