Diploma avanzado en IA aplicada a la Oncología

¿Por qué especializarte en Inteligencia Artificial?

La industria necesitará durante los próximos tres años más de 90.000 profesionales expertos en datos e inteligencia artificial.

La IA es una herramienta necesaria en el ámbito oncológico para el diagnóstico molecular, análisis de imágenes y detección temprana, predicción del riesgo estratificando pacientes, planificación de tratamientos personalizados, desarrollo de fármacos frente a dianas específicas, seguimiento y monitoreo de pacientes y para el soporte clínico y administrativo.

  • Formato: online.
  • Duración: 20 semanas.
  • Inicio: 29/09/2025.
  • Precio: 1840 € (descuentos para antiguos alumnos del CEB).
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¿Por qué estudiar IA aplicada a Oncología?

Estudiar un diploma avanzado en torno a la Inteligencia Artificial (IA) y ver su aplicación en oncología te permitirá:

 
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Revolución en el diagnóstico y tratamiento

Revolución en el diagnóstico y tratamiento
Revolución en la detección temprana del cáncer

La inteligencia artificial está transformando la oncología al mejorar la precisión en la detección temprana de tumores, tanto mediante el análisis avanzado de imágenes médicas: como mamografías, ecografías, tomografías y resonancias magnéticas; como mediante la identificación e interpretación precisa de biomarcadores. Gracias a la IA, es posible identificar patrones sutiles que podrían pasar desapercibidos para el ojo humano, aumentando significativamente las tasas de detección precoz.

Optimización de la investigación biomédica

Optimización de la investigación biomédica
Personalización de tratamientos oncológicos
La IA permite analizar grandes volúmenes de datos clínicos, genéticos y moleculares para diseñar tratamientos personalizados, adaptados al perfil genético y molecular de cada paciente. Esto ayuda a optimizar las terapias, reduciendo efectos secundarios y mejorando la eficacia del tratamiento y con ello la esperanza y calidad de vida.

Optimización de la toma de decisiones clínicas

Optimización de la toma de decisiones clínicas
Los algoritmos de IA facilitan la interpretación de datos oncológicos complejos, proporcionando a los profesionales de la salud herramientas de apoyo para la toma de decisiones basadas en evidencia. Esto se traduce en diagnósticos más precisos que permiten una subclasificación molecular de los tumores, planes de tratamiento más efectivos basados en una medicina personalizada y una mejor gestión de recursos y del tiempo.

Aceleración de la investigación en oncología

Aceleración de la investigación en oncología
La inteligencia artificial permite analizar y correlacionar grandes bases de datos biomédicas y biobancos, acelerando el descubrimiento de nuevos biomarcadores y el desarrollo de nuevas estrategias terapéuticas. Además, la IA contribuye a la identificación de patrones en datos de ensayos clínicos, ayudando a predecir respuestas con mayor precisión.

Un campo con alta demanda y proyección profesional

Un campo con alta demanda y proyección profesional
La combinación de IA y oncología está en auge, generando una gran demanda de profesionales capaces de integrar estas tecnologías en la práctica clínica e investigadora. Formarse en este ámbito ofrece una ventaja competitiva en el mercado laboral y la oportunidad de contribuir a la mejora de la atención oncológica a nivel global.

MISIÓN

Qué aprenderás

  • Explorar el impacto de la IA en la detección y diagnóstico oncológico, comprendiendo cómo las técnicas avanzadas de análisis de imágenes y datos clínicos pueden mejorar la precisión y la detección temprana del cáncer.
  • Comprender la personalización de tratamientos mediante IA, analizando cómo los modelos predictivos pueden optimizar las decisiones terapéuticas y mejorar la calidad de vida del paciente.
  • Aprender a aplicar técnicas de análisis de datos clínicos y moleculares, utilizando herramientas de IA para identificar patrones, biomarcadores y tendencias que faciliten la toma de decisiones médicas basadas en datos.
  • Implementar soluciones de IA en entornos clínicos y de investigación oncológica, optimizando la gestión de datos, automatización de procesos y análisis de ensayos clínicos para mejorar su eficiencia.
  • Desarrollar habilidades en preprocesamiento y modelado de datos biomédicos, aplicando algoritmos de machine learning y deep learning para abordar retos específicos en oncología, como la predicción de recaídas o la subclasificación molecular de tumores.

Nuestros Expertos

Nuestros expertos en IA y oncología son profesionales de referencia internacional en el ámbito clínico y de la investigación oncológica. Trabajan en instituciones de prestigio, combinando su experiencia en oncología e inteligencia artificial para ofrecerte un aprendizaje basado en casos reales y aplicaciones prácticas.

 
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EDUARDO CASTAÑÓN

EDUARDO CASTAÑÓN EDUARDO CASTAÑÓN
Especialista en Oncología Médica, Clínica Universidad de Navarra.

FERNANDO MARTÍN SÁNCHEZ

FERNANDO MARTÍN SÁNCHEZ
Subgerente de Informática Médica, Estrategia Digital e Innovación en el Hospital Universitario La Paz de Madrid

JESÚS GARCÍA FONCILLAS

JESÚS GARCÍA FONCILLAS JESÚS GARCÍA FONCILLAS
Director del Instituto Oncológico «OncoHealth»

CRISTINA HERNANDO MELIÁ

CRISTINA HERNANDO MELIÁ CRISTINA HERNANDO MELIÁ
Oncóloga médica

MANUEL RODRÍGUEZ JUSTO

MANUEL RODRÍGUEZ JUSTO MANUEL RODRÍGUEZ JUSTO
Especialista en patología gastrointestinal y hematopatología en UCLH y profesor de patología en UCL-Cancer Institute.

NURIA MALATS

NURIA MALATS NURIA MALATS
Jefa del Grupo de Epidemiología Genética y Molecular, Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas.

ÓSCAR PELLICER

ÓSCAR PELLICER ÓSCAR PELLICER
Profesor e investigador de la Universidad de Valencia (UV)

LUIS MARTÍ BONMATÍ

LUIS MARTÍ BONMATÍ LUIS MARTÍ BONMATÍ
Licenciado y Doctor en Medicina y especialista en radiología.