SE3.1) Estructurar datos a partir de fuentes multimodales y no estructuradas para inferir nuevo conocimiento SE3.2) Evaluar algoritmos de análisis de imagen destinados a solucionar problemas específicos de salud SE3.3) Analizar críticamente la interpretación derivada del análisis de imágen médica SE3.4) Desarrollar herramientas de asistencia al diagnóstico y toma de decisión en salud SE3.5) Integrar datos -ómicos y moleculares a través del análisis funcional de éstos SE3.6) Analizar críticamente la interpretación derivada del análisis de datos moleculares SE3.7) Aplicar técnicas de sistemas complejos a datos epidemiológicos SE3.8) Analizar críticamente la interpretación derivada del análisis de datos de salud pública
Tipus d’activitat Hores amb professor Hores sense professor Hores virtuals amb professor Total Anàlisi / estudi de casos 0 2,00 4,00 6,00 Aprenentatge basat en problemes (PBL) 0 30,00 15,00 45,00 Prova d'avaluació 0 4,00 3,00 7,00 Sessió expositiva 0 5,00 10,00 15,00 Sessió participativa 0 6,00 4,00 10,00 Sessió pràctica 0 20,00 10,00 30,00 Tutories individuals 0 0 0,50 0,50 Total 0 67,00 46,50 113,5
Russell, Stuart J. (Stuart Jonathan) (2021). Artificial intelligence : a modern approach (Fourth edition). Upper Saddle River: Pearson. Catàleg Chen, Li-Pang (2020). Artificial intelligence for drug development, precision medicine, and healthcare. Chapman and Hall/CRC.
Activitats d'avaluació: Descripció de l'activitat Avaluació de l'activitat % Recuperable Problem-based learning Evaluation criteria will be provided with the problem description. 30 No Test Each question and exercise of the test will be annotated with the correspoing points contributing to the test score. 30 No Participative exercises during the session. Oral presentations Attending to the presentation sessions. Criteria on each part of the presentation will be provided in the exercise description. 20 No Labs Each practice will be provided with the corresponding score criteria. 20 No
The final mark of the subject will be calculated according to the weights of each of the proposed activities. Criteris específics de la nota «No Presentat»: NP will be considered when the students do not submit any of the evaluation activities. Avaluació única: This is an interuniversity program, that does not consider this kind of evaluation. Requisits mínims per aprovar: The minimum qualification to pass the course is 5.0
To stablish the apointments, students can user or sent mails to the professors. These appointments can be done online via googlemeet / zoom / TAEMS metting.
The communication and interaction with the students will be mainly done via moodle, having also specific forums for the activities. Students can also interact with the professors via email or via videoconferences (googlemeet, zoom, TEAMS).
This subject is conducted in collaboration with Prof. Rui Alvez (from Universidad de Lleida) Updated information in the Moodle of the Master site https://www.urv.cat/en/studies/master/courses/health-data-science/