Dades bàsiques
Crèdits
18 ECTS
Tipologia
Curs
Idioma
Castellà i Anglès
Dates
13/10/2026 - 29/6/2027
Modalitat
Presencial
Horari
Dimarts i dijous de 18:30h a 21:30h
Dimarts en modalitat presencial (90 h) i dijous en modalitat online síncrona (90 h)
Lloc
IL3 - Universitat de Barcelona. C/ Ciutat de Granada, 131 - 08018 Barcelona
Preu
2.450 €
(El preu inclou les taxes administratives de la Universitat de Barcelona)
Matrícula oberta
Presentació
En el món actual, en què les dades de salut són cada vegada més abundants, complexes i estratègiques per millorar la qualitat assistencial, la recerca biomèdica i la presa de decisions sanitàries, resulta essencial que els professionals dels àmbits biotecnològic, sanitari i farmacèutic adquireixin les competències per afrontar aquest nou paradigma.
Quines són les claus d’aquest nou paradigma?
- Creixement exponencial de l’ús de les dades en salut: la digitalització de l’atenció sanitària ha generat un volum massiu de dades que requereixen perfils especialitzats per a la seva correcta explotació. No es tracta només de gestionar dades, sinó de transformar-les en coneixement útil per a la investigació, el desenvolupament de nous tractaments i la pràctica clínica.
- Necessitat de perfils interdisciplinaris: cal formar els professionals en ciència de dades i intel·ligència artificial amb coneixements clínics i tècnics que puguin aportar solucions amb un impacte real en el sistema sanitari.
- Valor estratègic per als sistemes sanitaris i les empreses del sector: comptar amb professionals capaços d’analitzar dades clíniques de manera rigorosa i orientada a resultats és clau per a la transformació i l’eficiència del sector.
- Demanda creixent de professionals especialitzats: empreses, laboratoris, hospitals i altres institucions reclamen perfils híbrids amb formació mèdica i coneixements en ciència de dades aplicada a la salut.
- Impuls a la recerca i la innovació sanitària: aquest perfil és fonamental per avançar cap a una medicina basada en dades, personalitzada i predictiva.
És per això que a Barcelona Global i a l’Institut de Formació Contínua de la Universitat de Barcelona volem apostar per una formació que capaciti aquests professionals en l’ús pràctic de la ciència de dades, proporcionant coneixements i habilitats per entendre, analitzar i extreure coneixement de dades biomèdiques i sanitàries a través del nou Expert en Healthcare Data Science.
Aquest curs no només respon a una necessitat tècnica o formativa, sinó que és una aposta estratègica per impulsar la transformació digital del sistema sanitari, millorar l’atenció al pacient i fomentar una innovació en salut basada en dades.
Objectius
- Identificar fonts de dades rellevants en el sector.
- Aplicar tècniques bàsiques d'exploració i neteja de dades.
- Construir models d'anàlisi i predicció útils en entorns biomèdics.
- Interpretar resultats amb criteris estadístics i clínics.
- Desenvolupar projectes aplicats amb eines de programació i visualització.
- Participar en projectes d'investigació i desenvolupament de fàrmacs i tractaments.
Tres raons per escollir-lo
- Especialització 100 % professionalitzadora, que capacita l’estudiant en l’ús pràctic de la ciència de dades, proporcionant-li coneixements i habilitats per entendre, analitzar i extreure coneixement de dades biomèdiques i sanitàries.
- Formació que et prepara per ser protagonista d’un canvi de paradigma cap a una salut més eficient, personalitzada i basada en dades.
- Amb el prestigi i aval de la Universitat de Barcelona (UB) en l’àmbit de la salut: universitat número u en els principals rànquings mundials.
Acreditació acadèmica
Diploma d'Expert en Healthcare Data Science per la Universitat de Barcelona.
Curs propi dissenyat segons les directrius de l'Espai Europeu d'Educació Superior i equivalent a 18 crèdits ECTS.
Pendent d'aprovació pels organismes competents de la UB.
Programa
1. Fonaments de la ciència de dades i salut
1.1. Fonaments de la ciència de dades i la seva aplicació en salut
1.2. Eines i entorns de treball en ciència de dades
1.3. Estadística aplicada a l’àmbit biomèdic
2. Machine learning (ML)
2.1. Fonaments del ML aplicat a la salut
2.2. Aplicacions clíniques i biomèdiques del ML
2.3. Avaluació rigorosa de models en context mèdic
2.4. Explicabilitat i confiança en els models
2.5. Gestió de riscos i aspectes ètics
2.6. Cicle de vida d’un projecte d’IA en salut
2.7. Prototipat i visualització de resultats
2.8. Àrees avançades i especialitzades
3. Aplicacions avançades, regulació, governança i ètica
3.1. Aprenentatge profund amb dades complexes de salut
3.2. Aplicacions específiques del deep learning en salut
3.3. Models generatius aplicats a dades mèdiques
3.4. Bones pràctiques en ciència de dades regulada
3.5. Riscos, governança i ètica en l’ús clínic de la IA
4. Usos pràctics de la intel·ligència artificial (IA) generativa
4.1. Introducció a la IA generativa
4.2. Com funciona?
4.3. Fonaments de prompting, fine-tuning i agents conversacionals
4.4. IA generativa en biomedicina i recerca
4.5. GenAI en contextos clínics
4.6. Avaluació dels resultats de la IA generativa. Governança
Destinataris
L’Expert en Healthcare Data Science va dirigit a:
- Graduats de l’àmbit de les ciències de la salut: biociències, farmàcia, medicina, infermeria, bioenginyeria, salut pública, etc.
- Graduats en STEM (enginyeria, matemàtiques, química, etc.) que estiguin interessats en l’àmbit biomèdic.
- Professionals que tinguin experiència en la indústria farmacèutica, de la biotecnologia i/o de la recerca biomèdica.
Excepcionalment, s’acceptaran persones sense titulació universitària sempre que disposin de coneixements bàsics d’estadística.
Requisits acadèmics o d’experiència
- Coneixements bàsics en ciències de la vida i d’estadística bàsica.
- Nivell B2 d’anglès (hi pot haver sessions o material de consulta en aquest idioma).
- Es requerirà disposar d’ordinador portàtil durant les sessions presencials.
Sortides professionals
El programa està dissenyat per introduir les persones que hi participen en alguns rols professionals o per complementar-ne la formació si ja exerceixen la professió. Alguns d’aquests rols són els següents:
- Analista de dades en entorns sanitaris
- Data scientist en empreses del sector de la salut
- Data scientist en recerca farmacèutica
- Assessor en salut pública basada en dades
- Especialista en intel·ligència artificial aplicada a la salut
- Investigador en descobriment de fàrmacs assistits per IA
- Docent i divulgador científic
Professorat
Direcció
Sr. Jordi Vitrià Marca
Catedràtic del Departament de Matemàtiques i Informàtica de la Facultat de Matemàtiques i Informàtica de la UB.
Sr. Pau Almuni Calull
Digital health director d'Evinova – AstraZeneca.
Quadre docent
Sr. Jordi Vitrià
Catedràtic del Departament de Matemàtiques i Informàtica de la Facultat de Matemàtiques i Informàtica de la UB.
Sr. Pau Almuni
Digital health director d'Evinova – AstraZeneca.
Sr. Santiago Seguí
Professor del Departament de Matemàtiques i Informàtica de la Facultat de Matemàtiques i Informàtica de la UB.
Sra. Laura Igual
Professora del Departament de Matemàtiques i Informàtica de la Facultat de Matemàtiques i Informàtica de la UB. Investigadora en visió per computador, aprenentatge automàtic, anàlisi d'imatges mèdiques i ciència de dades. Ha participat en més de vint projectes competitius nacionals i internacionals (Micinn, H2020, IMSERSO, FIS, Avança, Consolider, La Marató de TV3), així com en col·laboracions amb empreses (Given Imaging, CNES) i centres de recerca i hospitals catalans. Revisora de revistes internacionals i membre de comitès científics de congressos. Forma part del consell editorial de l'International Journal of Biosciences and Technology.
Sr. Oriol Pujol
Catedràtic al Departament de Matemàtiques i Informàtica de la Facultat de Matemàtiques i Informàtica de la UB. La seva recerca es focalitza en aprenentatge automàtic, visió per computador, classificació i transferència de coneixement en aplicacions reals. Ha publicat més de 150 articles i ha estat implicat en projectes de recerca aplicats en salut, finançament i tecnologia.
Descomptes
Amb la voluntat de facilitar-te l’accés a la formació, t’oferim la possibilitat d’aplicar descomptes en el moment de fer la matrícula. Els descomptes poden variar segons el tipus d'estudis o la titulació que vulguis cursar i el nombre de crèdits del programa en el qual et vols matricular, el col·lectiu, i la comunitat a la qual puguis acreditar la condició de beneficiari.
Posa’t en contacte amb nosaltres a través del formulari que trobaràs a la fitxa de la pàgina web i t’informarem àmpliament dels descomptes i facilitats de pagament que posem al teu abast.
COL·LECTIUS AMB DESCOMPTE:
- Alumnat o exalumnat de la Fundació IL3-UB.
- Alumni UB amb quota Màster.
- Col·legis, associacions professionals i altres entitats amb conveni de col·laboració.
- Col·lectius amb descompte matrícula corporativa o entitat col·laboradora.
A més a més, disposem de descomptes específics i per altres col·lectius. Pots ampliar la informació al següent enllaç
Recorda confirmar, en el moment de validar la teva matrícula, si ets beneficiari d'algun dels nostres descomptes. L’aplicació dels descomptes no té caràcter retroactiu. Per poder beneficiar-te de qualsevol descompte ofert per l’Institut de Formació Contínua de la Universitat de Barcelona hauràs d’acreditar degudament que ets beneficiari abans de l’inici del curs. Si tens qualsevol dubte, no dubtis a consultar amb una de les nostres assessores.
La majoria dels nostres programes (tan presencials com en línia) compleixen els requisits per ser bonificats a través de la Fundació Tripartida. Si desitges més informació per tramitar la bonificació per a la teva empresa, consulta amb la teva assessora en el moment de formalitzar la matrícula.
Condicions:
- No s'aplicarà cap descompte que no estigui acreditat.
- Els descomptes no són acumulables.
- No s'aplicaran descomptes una vegada iniciat el curs.
- No s’aplicarà cap descompte en cursos inferiors a 7 ECTS.
CONTACTE
IL3-UB. Institut de Formació Contínua
Adreça:
C/ Ciutat de Granada, 131
08018. Barcelona
E-mail: admisiones@il3.ub.edu
Dilluns a divendres de 9 a 16h
Procés de matriculació
Per iniciar el teu procés de matrícula hauràs de seguir els passos següents:
1. Identifica't.
Si ja tens un usuari del nostre Campus Virtual, pots utilitzar les dades d'accés. Si encara no disposes d'un, podràs registrar-t'hi en iniciar el teu procés de matrícula.
2. Emplena el formulari de matrícula.
Indica'ns les dades personals per poder tramitar la teva matrícula.
3. Configura el mètode de pagament i realitza els pagaments requerits.
4. Lliura la documentació requerida.
Has de realitzar tots aquests passos abans de l'inici del curs per finalitzar correctament el procés de matricula.