Máster Universitario en Ingeniería Biomédica

El Máster Universitario en Ingeniería Biomédica proporciona una formación avanzada para liderar la integración de tecnologías como inteligencia artificial, nanotecnología y telemedicina en el ámbito sanitario, desarrollando soluciones innovadoras que mejoran la calidad asistencial.

ACCESO DIRECTO
Se requiere que los estudiantes que accedan al máster estén en posesión de alguno de los títulos considerados como afines al título propuesto, incluyendo titulados universitarios en Bioinformática, o titulaciones que, puedan ser consideradas equivalentes

ACCESO CON COMPLEMENTOS FORMATIVOS
A aquellos que no puedan acreditar poseer los necesarios conocimientos previos para un normal seguimiento del plan de estudios, es decir, aquellos estudiantes que provengan de titulaciones universitarias del área de Ciencias de la Computación e Ingeniería de Telecomunicaciones (u otras denominaciones equivalentes), se les ofertarán complementos de formación.

Dirigido a titulados en ingeniería u otras disciplinas afines que deseen especializarse en tecnología sanitaria, innovación biomédica y análisis avanzado de datos clínicos en entornos hospitalarios, empresariales o de investigación.

Primer Cuatrimestre

Durante el primer cuatrimestre, el estudiante cursará las siguientes asignaturas: Informática Biomédica Aplicada a la Salud (6 ECTS), Señales e Imágenes Biomédicas (6 ECTS), Nanomedicina y Nanotecnología (6 ECTS), eSalud y Telemedicina (6 ECTS) e Instrumentación Biomédica (6 ECTS).

Segundo Cuatrimestre

En el segundo cuatrimestre se desarrollan las siguientes materias: Inteligencia Artificial en Biomedicina (6 ECTS), Ámbito Regulatorio de las Aplicaciones en Ingeniería Biomédica (6 ECTS), Prácticas Académicas Externas (6 ECTS) y Trabajo Fin de Máster (12 ECTS).

Aplicación avanzada de inteligencia artificial en biomedicina; análisis y procesamiento de señales e imágenes biomédicas; diseño de dispositivos médicos; desarrollo de soluciones de eHealth y telemedicina; modelado y simulación computacional; gestión de marcos regulatorios sanitarios; análisis de grandes volúmenes de datos clínicos; integración tecnológica en contextos sanitarios.