Guía docente de Tecnologías Habilitantes de la Inteligencia Artificial (MD9/56/1/3)

Contenidos: Estudio de las infraestructuras tecnológicas que permiten la ejecución de la inteligencia artificial. Se analizan los sistemas de computación en la nube, Internet de las Cosas Médicas (IoMT) y las arquitecturas de hardware especializado para el procesamiento masivo de datos clínicos.

Competencias Básicas:

CB6: Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad para ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.

CB7: Saber aplicar los conocimientos adquiridos y la capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos, dentro de contextos más amplios o multidisciplinares relacionados con el área de estudio.

CB8: Ser capaz de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de información incompleta o limitada, incluyendo reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de dichos conocimientos y juicios.

CB9: Saber comunicar conclusiones, así como los conocimientos y razones últimas que las sustentan, a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.

CB10: Poseer las habilidades de aprendizaje necesarias para continuar estudiando de un modo que habrá de ser, en gran medida, autodirigido o autónomo.

C04: Describir las tecnologías habilitantes para aplicar la inteligencia artificial en el ámbito de la salud e integrar datos en entornos sanitarios.

COM01: Participar, como profesional de la salud, en la delimitación de necesidades tecnológicas relacionadas con la inteligencia artificial y los datos clínicos, desde una perspectiva sostenible, fiable y segura.

HD04: Construir planes para la integración e implantación sostenible de soluciones de inteligencia artificial en procesos y servicios sanitarios.

Resultados de aprendizaje:

1. Identificar infraestructuras cloud adecuadas para proyectos en el ámbito de la salud.

2. Comprender el funcionamiento de los sensores IoMT empleados en la monitorización de pacientes.

3. Analizar la escalabilidad de los sistemas de computación distribuida en entornos clínicos.

Contenidos propios de la asignatura:

Esta asignatura tiene como objetivo que el alumnado conozca y describa las infraestructuras y tecnologías habilitantes que hacen posible la implementación de soluciones de inteligencia artificial y la integración de datos en entornos sanitarios. Se estudiarán arquitecturas tecnológicas, servicios en la nube, sistemas de procesamiento distribuido y herramientas que facilitan la incorporación de servicios inteligentes en los sistemas clínicos.

La finalidad es que el alumnado comprenda cómo estas tecnologías contribuyen a mejorar la escalabilidad, la seguridad y la eficiencia de los proyectos, capacitándolo para participar en la identificación de necesidades tecnológicas y en la elaboración de planes sostenibles de integración e implantación de inteligencia artificial en organizaciones sanitarias.

Temario:

Tema 1: Cloud Computing. Modelos SaaS, PaaS e IaaS aplicados al ámbito de la salud.

Tema 2: Edge Computing y procesamiento en tiempo real en dispositivos médicos.

Tema 3: Internet de las Cosas Médicas (IoMT) y redes de sensores.

Tema 4: Supercomputación de altas prestaciones (HPC) y aceleración mediante hardware especializado, como GPU y TPU.

Dataset: AWS Public Datasets – Health Data, incluyendo como ejemplo el conjunto de datos públicos sobre COVID-19.

Repositorio o demostración: Configuración básica de servicios mediante Azure Portal.

Plataforma virtual: Microvídeo sobre cómo el Internet de las Cosas Médicas está transformando la atención domiciliaria.

Software y licencias:

Plataforma Azure Machine Learning, disponible mediante licencia Microsoft A5, para el despliegue y la gestión de infraestructuras virtuales.

Bibliografía fundamental:

Buyya, R. Cloud Computing: Principles and Paradigms.

Documentación oficial de Microsoft Azure for Health.

• MD01 Clases magistrales, seminarios y exposiciones multimedia.
• MD02 Clases de ejercicios y resolución de casos prácticos, estudio de casos y discusión de trabajos y artículos.
• MD03 Supervisión de trabajos.
• MD04 Tutorías individuales y/o colectivas programadas.
• MD05 Estudio personal del estudiante.

Instrumentos y porcentajes de evaluación:

Asistencia y participación activa en los debates y actividades de reflexión desarrollados durante las sesiones síncronas: 10 %.

Realización de cuestionarios y actividades en línea a través de la plataforma del Campus Virtual durante las sesiones síncronas: 40 %.

Participación, elaboración y resolución de casos prácticos y cuestionarios, así como defensa y debate de las lecturas recomendadas en sesiones asíncronas, sesiones de tutorización o actividades realizadas mediante las herramientas del Campus Virtual: 50 %.

Rúbrica de evaluación:

Excelente (9-10): Dominio completo de los contenidos, excelente capacidad crítica, argumentación rigurosa, uso adecuado del marco jurídico, propuesta de soluciones innovadoras y excelente calidad en la redacción y las referencias utilizadas.

Bueno (7-8): Comprensión sólida de los contenidos, buena aplicación práctica, escasas incorrecciones y argumentación consistente.

Aceptable (5-6): Conocimientos suficientes, aplicación limitada de los contenidos, argumentación básica y presencia de algunas deficiencias conceptuales.

Insuficiente (menos de 5): Desconocimiento de conceptos esenciales, incapacidad para aplicar los conceptos básicos a los casos planteados y presencia de errores relevantes.

Instrumentos y porcentajes de evaluación:

Prueba realizada a través de las herramientas del Campus Virtual: 50 %.

Asistencia y participación activa en los debates y actividades de reflexión desarrollados durante las sesiones síncronas: 10 %.

Realización de cuestionarios y actividades en línea a través de la plataforma del Campus Virtual durante las sesiones síncronas: 40 %.

Rúbrica de evaluación:

Excelente (9-10): Dominio completo de los contenidos, excelente capacidad crítica, argumentación rigurosa, uso adecuado del marco jurídico, propuesta de soluciones innovadoras y excelente calidad en la redacción y las referencias utilizadas.

Bueno (7-8): Comprensión sólida de los contenidos, buena aplicación práctica, escasas incorrecciones y argumentación consistente.

Aceptable (5-6): Conocimientos suficientes, aplicación limitada de los contenidos, argumentación básica y presencia de algunas deficiencias conceptuales.

Insuficiente (menos de 5): Desconocimiento de conceptos esenciales, incapacidad para aplicar los conceptos básicos a los casos planteados y presencia de errores relevantes.