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Temario

MÓDULO 1. ANÁLISIS ESTADÍSTICO CON R DESDE CERO PARA CIENCIAS DE LA SALUD

MÓDULO 2. FUNDAMENTOS DE PROBABILIDAD E INFERENCIA EN CIENCIAS DE LA SALUD

MÓDULO 3. DISEÑO DE INVESTIGACIÓN Y EPIDEMIOLOGÍA CUANTITATIVA

MÓDULO 4. MODELOS LINEALES GENERALIZADOS (GLM)

MÓDULO 5. DATOS CORRELACIONADOS Y LONGITUDINALES

MÓDULO 6. ANÁLISIS DE SUPERVIVENCIA Y SÍNTESIS DE EVIDENCIA (METAANÁLISIS)

MÓDULO 7. PYTHON PARA CIENCIA DE DATOS EN SALUD

MÓDULO 8. MACHINE LEARNING E INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN SALUD

MÓDULO 9. ESTADÍSTICA ÓMICA, BAYESIANA Y TOMA DE DECISIONES

MÓDULO 10. DATOS DEL MUNDO REAL (RWD/RWE), REGISTROS SANITARIOS E INFERENCIA CAUSAL AVANZADA

MÓDULO 11. ESTADÍSTICA AVANZADA EN CIENCIAS DE LA SALUD

MÓDULO 12. FUNDAMENTOS DE INVESTIGACIÓN EN CIENCIAS DE LA SALUD

Plan de estudios

Descripción
Hospitales, laboratorios farmacéuticos y servicios de salud pública generan cada día más datos clínicos, pero pocos profesionales saben convertirlos en evidencia fiable. Un análisis mal planteado, como un tamaño muestral insuficiente, una confusión sin controlar o un modelo sin validar, puede invalidar un estudio completo. El Máster en Bioestadística Aplicada a las Ciencias de la Salud te forma para evitarlo: empiezas con R desde cero y avanzas hacia la epidemiología cuantitativa, los modelos lineales generalizados y mixtos, el análisis de supervivencia, el metaanálisis y la estadística bayesiana. El programa incorpora además Python, machine learning e inteligencia artificial aplicados a la clínica, junto con el trabajo con datos del mundo real (RWD/RWE) y los métodos actuales de inferencia causal. Al terminar, podrás diseñar estudios, analizar sus datos de forma reproducible y comunicar resultados capaces de superar la revisión de un comité de ética, una revista científica o una agencia reguladora.

Objetivos
- Programar análisis estadísticos reproducibles en R y Python, desde la importación y depuración de datos clínicos hasta la exportación de tablas y gráficos para informes. - Diseñar estudios observacionales y ensayos clínicos con el tamaño muestral y la potencia adecuados, controlando sesgos y confusión mediante grafos acíclicos dirigidos (DAG). - Ajustar, validar y calibrar modelos de regresión lineal, logística, de conteo, mixtos y de supervivencia (Kaplan-Meier, Cox y riesgos competitivos), e interpretar sus resultados en términos clínicos. - Desarrollar y evaluar modelos predictivos clínicos con machine learning, aplicando criterios de interpretabilidad, equidad algorítmica y validación externa. - Aplicar métodos de inferencia causal, como la puntuación de propensión, las variables instrumentales y la emulación de ensayos diana, a datos del mundo real y registros sanitarios. - Sintetizar la evidencia mediante metaanálisis y estadística bayesiana, y analizar datos ómicos de alta dimensión controlando la tasa de falso descubrimiento.
Salidas profesionales
Podrás optar a puestos como bioestadístico o bioestadística en organizaciones de investigación por contrato (CRO), laboratorios farmacéuticos y biotecnológicos, hospitales e institutos de investigación sanitaria. Otras salidas son analista de datos clínicos y de salud, analista de evidencia del mundo real (RWE), científico de datos especializado en modelos predictivos clínicos y técnico de epidemiología y vigilancia en servicios de salud pública. También podrás incorporarte a unidades de apoyo metodológico a la investigación, trabajar como analista estadístico de datos ómicos en grupos de biomedicina o ejercer como consultor metodológico para equipos de investigación, empresas de tecnología sanitaria y desarrolladores de productos sanitarios basados en inteligencia artificial.
Para qué te prepara
Te prepara para asumir el análisis estadístico de un proyecto de investigación en salud de principio a fin. Podrás participar en el diseño metodológico de un estudio, calcular su tamaño muestral, definir el plan de análisis y elegir el modelo adecuado para cada tipo de variable y de diseño. Sabrás preparar y depurar bases de datos clínicas, tratar los datos faltantes, analizar medidas repetidas y tiempos hasta el evento, y construir modelos predictivos validados y calibrados. También podrás generar evidencia a partir de historias clínicas electrónicas y registros sanitarios con métodos de inferencia causal, sintetizar estudios mediante metaanálisis y redactar los resultados para artículos científicos, informes técnicos o presentaciones ante comités.

A quién va dirigido
Este máster está dirigido a profesionales de la medicina, la enfermería, la farmacia y otras disciplinas sanitarias que participan en proyectos de investigación y quieren analizar sus propios datos con autonomía y rigor. También se dirige a titulados en biología, biotecnología, bioquímica y ciencias afines que trabajan, o quieren trabajar, en grupos de investigación, laboratorios o la industria farmacéutica. Es igualmente adecuado para titulados en estadística, matemáticas, ingeniería o ciencia de datos que buscan especializarse en el sector de la salud y dominar sus diseños de estudio, sus métricas y sus exigencias regulatorias.

Metodología
Aprendizaje online gif Aprendizaje online
Aprendizaje 100% online
Plataforma web en la que se encuentra todo el contenido de la acción formativa. A través de ella podrá estudiar y comprender el temario mediante actividades prácticas, autoevaluaciones y una evaluación final.
Campus virtual Campus virtual
Campus virtual
Accede al campus virtual desde cualquier dispositivo, las 24 horas del día. Contando con acceso ilimitado a los contenidos de este curso.
Equipo docente especializado Equipo docente especializado
Equipo docente especializado
El alumnado cuenta con un equipo de profesionales en esta área de formación, ofreciéndole un acompañamiento personalizado.
Centro del estudiante Centro del estudiante
Centro del estudiante
Contacta a través de teléfono, chat y/o email. Obtendrás una respuesta en un tiempo máximo de 24/48 horas en función de la carga docente.

Titulación de máster en bioestadística aplicada a las ciencias de la salud

Título de Máster en Bioestadística Aplicada a las Ciencias de la Salud certificado por CEUPE
CEUPE
CEUPE_DIPLOMA

Claustro docente

Euroinnova International Online Education
Francisco Navarro Martinez

Docente de la facultad de ciencias

Euroinnova International Online Education
Fabiola Naranjo

Docente de la facultad de ciencias

Euroinnova International Online Education
Antonio Pérez-luque

Docente de la facultad de ciencias

Metodología MyLxp

Máster en Bioestadística Aplicada a las Ciencias de la Salud

Descubre cuanto antes la importancia de la gestión, interpretación y comprensión de datos dentro del campo sanitario, aprendiendo a realizar diferentes análisis e investigaciones de datos en esta materia y utilizando herramientas clave para el análisis biométrico o medioambiental entre otros campos aplicados a la salud. Para ello conocerás las principales herramientas de análisis de datos como SPSS, Excel o R con el Máster en Bioestadística Aplicada a las Ciencias de la Salud. 

Desde Euroinnova International Online Education te damos la oportunidad de especializarte en estadística en el ámbito sanitario, de conocer las técnicas más efectivas en este sector y de comprender la relación existente entre los datos y la biología. Para ello, el Máster en Bioestadística Aplicada a las Ciencias de la Salud ofrece un temario extenso, completo y detallado en este ámbito. 

MÁSTER EN BIOESTADÍSTICA APLICADA A LAS CIENCIAS DE LA SALUD

Especialízate en la bioestadística con Euroinnova

La bioestadística consiste en una rama especializada del campo de las matemáticas, con ella puedes determinar las probabilidades de que se produzca o no un suceso en el campo de la salud, por ello, sus estudios son muy importantes para esta materia. Gracias a esta materia se han conseguido elaborar conclusiones clave en el campo de la bilogía y también de la medicina. 

Entre los principales objetivos que tiene la bioestadística aplicada a las ciencias de la salud podemos mencionar las siguientes:

  • Recogida de datos, se encargará de recoger la mayor cantidad posible de datos a nivel biológico para que, a través de los análisis, las conclusiones a las que se lleguen sean mucho más fiables. 
  • Categorización, tras recoger los datos del campo de la biología, estos han de ser categorizados y almacenados de una forma determinada para que el acceso a ellos sea sencillo cuando se quiera realizar una consulta. Gracias al acceso rápido a estos datos se pueden realizar análisis de forma mucho más efectiva. 
  • Métodos estadísticos, esta actividad aplica técnicas estadísticas específicas para el análisis de datos, gracias a la elaboración de estos podemos determinar conclusiones con las que aceptar o rechazar hipótesis. 
  • Toma de decisiones, gracias a la información a la que llegamos podemos realizar la toma de decisiones de forma efectiva, estas decisiones pueden ser en el ámbito de la investigación o en la práctica. 
  • Comprensión, los datos a los que se llegan en la bioestadística permite generar gráficas que ayuden a la comprensión de los datos biológicos por parte de todos los públicos.

Conoce los tipos de estadística que existen

La estadística puede clasificarse en función de las acciones que se lleven a cabo durante su práctica y la finalidad para la que se realice, entre los tipos de estadística destacamos:

  • Matemática, esta estadística hace uso de diferentes actividades matemáticas como la probabilidad o el álgebra para la realización de los estudios, consiguiendo de esta forma unos resultados efectivos. 
  • Estadística aplicada, es la que se utiliza en campos de estudio como la biología para extraer conclusiones a través de los resultados de los análisis. En esta formación especializada estudiarás de forma detallada este tipo de estadística. 
  • Descriptiva, esta es la encargada de describir los datos que se van a utilizar para un estudio, es decir, este tipo de actividad tiene como finalidad escribir y aplicar los datos a través de una presentación en gráficas o tablas. 
  • Inferencial, en este caso, se encarga de generalizar para poder tomar decisiones a través de una información que puede ser o no completa. El objetivo principal es llegar a conclusiones en función de los datos. 

Todo esto y mucho más es posible gracias a Euroinnova International Online Education, aprende todo lo necesario en este campo profesional y disfruta de un contenido específico con el máster que se pone a tu disposición. 

Razones por las que estudiar el Máster en Bioestadística Aplicada a las Ciencias de la Salud

Disfruta de un contenido de calidad impartido de forma totalmente online por Euroinnova, aprenderás acerca de la estadística aplicada a la biología y a las ciencias de la salud, gracias a estos análisis podemos llegar a conclusiones muy importantes en esta materia. No lo dudes más y disfruta de una formación especializada junto a Euroinnova International Online Education. 

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