Diplomado de Especialización en IA Aplicada a la Innovación en Salud: Dale poder a tus datos biomédicos
Dirigido a: Profesionales de diversas disciplinas que buscan desarrollar o fortalecer competencias en inteligencia artificial aplicada al análisis de datos biomédicos y a la innovación en salud, desde un enfoque tecnológico, ético y estratégico, con impacto en entornos clínicos, académicos, de gestión y de investigación. Está dirigido a médicos, enfermeros, obstetras, odontólogos, tecnólogos médicos, ingenieros biomédicos, químicos farmacéuticos, médicos veterinarios y otros profesionales de carreras afines, que buscan mantenerse a la vanguardia en la transformación digital del sector salud. También se orienta a miembros de equipos multidisciplinarios en organizaciones públicas y privadas, incluyendo gestores, jefes de servicio, personal administrativo enfocado en calidad, analistas de datos y profesionales que lideran procesos de innovación tecnológica en salud. Asimismo, se dirige a gerentes de instituciones medianas y pequeñas, así como a emprendedores interesados en aplicar tecnologías emergentes en servicios de salud. El programa también atiende a jóvenes graduados y recién egresados en ciencias de la salud, computación, informática, ingeniería, estadística, física y disciplinas afines. Está abierto a especialistas en análisis de datos, desarrolladores de software y cualquier profesional que desee actualizar sus conocimientos tecnológicos y desarrollar habilidades transdisciplinarias, integrando saberes como la gestión de datos, telemedicina, inteligencia artificial y ciencias sociales, desde un enfoque de pensamiento crítico, liderazgo y equidad.
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Dirigido a
El diplomado está dirigido a profesionales de diversas disciplinas que buscan desarrollar o fortalecer competencias en inteligencia artificial aplicada al análisis de datos biomédicos y a la innovación en salud, desde un enfoque tecnológico, ético y estratégico, con impacto en entornos clínicos, académicos, de gestión y de investigación.
Está dirigido a médicos, enfermeros, obstetras, odontólogos, tecnólogos médicos, ingenieros biomédicos, químicos farmacéuticos, médicos veterinarios y otros profesionales de carreras afines, que buscan mantenerse a la vanguardia en la transformación digital del sector salud. También se orienta a miembros de equipos multidisciplinarios en organizaciones públicas y privadas, incluyendo gestores, jefes de servicio, personal administrativo enfocado en calidad, analistas de datos y profesionales que lideran procesos de innovación tecnológica en salud.
Asimismo, se dirige a gerentes de instituciones medianas y pequeñas, así como a emprendedores interesados en aplicar tecnologías emergentes en servicios de salud. El programa también atiende a jóvenes graduados y recién egresados en ciencias de la salud, computación, informática, ingeniería, estadística, física y disciplinas afines. Está abierto a especialistas en análisis de datos, desarrolladores de software y cualquier profesional que desee actualizar sus conocimientos tecnológicos y desarrollar habilidades transdisciplinarias, integrando saberes como la gestión de datos, telemedicina, inteligencia artificial y ciencias sociales, desde un enfoque de pensamiento crítico, liderazgo y equidad.
Sobre el Diplomado
Presentación
La transformación digital está redefiniendo la atención en salud a nivel global, y la inteligencia artificial (IA) se ha consolidado como una herramienta estratégica para enfrentar los grandes desafíos del sector. Desde el diagnóstico automatizado hasta la medicina personalizada y el análisis avanzado de datos biomédicos, la IA permite desarrollar soluciones innovadoras que mejoran la calidad, eficiencia y equidad en los servicios de salud.
En este contexto, la Universidad Peruana Cayetano Heredia, a través de su Escuela de Posgrado Víctor Alzamora Castro, presenta el Diplomado de Especialización en IA Aplicada a la Innovación en Salud: Dale poder a tus datos biomédicos, una propuesta académica de alto nivel diseñada para formar profesionales capaces de aplicar tecnologías emergentes como redes neuronales, Transformers, modelos generativos (GANs), análisis de imágenes médicas e IA multimodal en entornos sanitarios reales.
El programa se desarrolla en modalidad 100 % virtual, permitiendo una experiencia formativa flexible, rigurosa y accesible para profesionales del Perú y del extranjero. Las clases son impartidas por docentes nacionales e internacionales con amplia experiencia en inteligencia artificial médica, salud digital, bioinformática y ciencia de datos.
Con una duración de cuatro meses y un total de 12 créditos, el diplomado otorga constancias por cada asignatura aprobada y culmina con un Diploma de Especialización reconocido por su excelencia académica.
Asimismo, las asignaturas cursadas en este diplomado podrán ser reconocidas como parte del plan de estudios de una futura maestría o como créditos académicos en programas afines, previa evaluación institucional y cumplimiento de los requisitos académicos establecidos. Esta articulación responde al enfoque de verticalización formativa impulsado por la Escuela de Posgrado de la UPCH, permitiendo que los estudios realizados en diplomados se integren progresivamente a niveles académicos superiores, fortaleciendo así la trayectoria profesional de los participantes.
Este programa es una oportunidad única para quienes buscan liderar la transformación digital en salud desde la inteligencia artificial y la innovación basada en datos.
Temario
ASIGNATURA
CRÉDITOS
Aplicaciones de redes neuronales para ciencias de la salud
2
Transformers del lenguaje y su aplicación en ciencias de la salud
2
Tipos de GANs y sus aplicaciones en ciencias de la salud
2
Procesamiento y análisis de imágenes con IA y sus aplicaciones en ciencias de la salud
2
IA multimodal y su rol en salud
2
Papel de la IA en la oncología y medicina de precisión
2
Total de Créditos del Diplomado
12
Certificación
- Universidad Peruana Cayetano Heredia otorgara el DIPLOMA DE ESPECIALIZACIÓN EN IA APLICADA A LA INNOVACIÓN EN SALUD: DALE PODER A TUS DATOS BIOMÉDICOS, a los estudiantes que hayan aprobado satisfactoriamente los 12 créditos académicos del programa, además de cumplir con los requisitos administrativos exigidos.
- La Universidad Peruana Cayetano Heredia otorgará una certificación digital por cada asignatura aprobada, siempre que el estudiante cumpla con la asistencia mínima del 70 % y los requisitos académicos establecidos.
- Estas certificaciones avalan competencias técnicas, analíticas y éticas en el manejo de datos en salud. Además, las asignaturas podrán ser reconocidas en programas de maestría o afines, previa evaluación institucional, ofreciendo al egresado una proyección académica continúa alineada con los lineamientos de articulación vertical de la UPCH.
Coordinador
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Rodrigo Salazar Gamarra
Doctor en Odontología y Maestro en Odontología por la Universidade Paulista (UNIP), Brasil. Especialista en Rehabilitación Oral y Cirujano Dentista por la Universidad Peruana Cayetano Heredia (UPCH). Es Consultor de Innovación Tecnológica para la Salud y Educación, premiado por el MIT Technology Review como Innovador Humanitario 2018 para América Latina por sus acciones como director e investigador del «Instituto Mais Identidade (+ID)» en Sao Paulo, Brasil, la cual es una “Organización Civil de Interés Público”, sin fines de lucro, que rehabilita a personas de escasos recursos con secuelas por cáncer en sus rostros, incluyendo investigaciones en inteligencia artificial. Es Investigador Renacyt y Docente Investigador de la Universidad Científica del Sur. Investigador asociado voluntario del Centro Tecnológico del Instituto Renato Archer (CTI), la cual es una instancia pública del Ministerio de Ciencia Tecnología e Innovaciones de Brasil. Coordinador del diplomado de especialización en IA aplicada a la innovación en salud de la Universidad Peruana Cayetano Heredia. Ph.D. y MSc. de la Universidad Paulista (UNIP). Se desempeñó como Past-President de la Asociación Internacional de Anaplastología (IAA) 2020-2021 y actual Vicepresidente de la Sociedad Latinoamericana de Rehabilitación Maxilofacial (rBMF) 2018-2026. Ha recibido la categoría de “Miembro Honorario 2020” del Colegio Mexicano de Prótesis Maxilofacial y también “Honor al Mérito” por la Asamblea Legislativa del Estado de Paraná por sus investigaciones con agentes descontaminantes durante COVID-19, el 2020.
Docentes Nacionales
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Andric Guerrero Espinoza
Máster en Actualización de Patología Oncológica para Patólogos por la Universidad Cardenal Herrera (España) y TECH Universidad (México). Especialista en Anatomía Patológica por la Universidad Nacional Pedro Ruiz Gallo. Médico Cirujano por la Universidad Particular de Chiclayo. Cuenta con sólida experiencia en Patología Digital, Patología Computacional y Patología Oncológica. Es miembro de la Sociedad Europea de Patología Digital Integrativa. Ha sido responsable del Área Funcional de Patología Quirúrgica y del Área Funcional de Patología Digital y Computacional en el Instituto Regional de Enfermedades Neoplásicas (IREN) de Trujillo “Luis Pinillos Ganoza”. Tiene más de siete años de experiencia profesional, cinco de ellos dedicados a la práctica de la patología. Es docente de Patología e Histología en la Facultad de Medicina Humana de la Universidad Señor de Sipán y exdocente en la Universidad de San Martín de Porres. Actualmente cursa una Maestría en Inteligencia Artificial en la Escuela de Postgrado Newman y desarrolla investigaciones aplicadas con técnicas de aprendizaje profundo en carcinoma infiltrante de mama, integrando herramientas de inteligencia artificial en entornos clínicos de alta complejidad. Leer más
Docentes Internacionales
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Aleksandro Montanha
Doctor en Ingeniería de Software por la Universidad de Sevilla y Máster en Informática por la Universidad Estatal de Maringá (Brasil). Ha sido reconocido con el Título Honorífico de la ciudad de Ivaiporã y la Mención Honorífica de la Asamblea Legislativa del Estado de Paraná por sus desarrollos en descontaminación de objetos mediante tecnologías inteligentes. Fue presidente del Comité de Ciudades Inteligentes de ABINC, promoviendo la adopción de tecnologías emergentes por parte de gobiernos locales. Actualmente se desempeña como Especialista Global de Negocios en KOTRA, agencia estatal de Corea del Sur para la promoción del comercio e inversiones, y como representante en Brasil de la fundación GDIN, vinculada al Ministerio de Ciencia y TIC de Corea. Ha sido finalista en el IoT World Congress (2019), Premios Intel (2018-2019) y Premios Mapfre (2023), este último con un proyecto de accesibilidad para personas con discapacidad visual. Su trabajo se centra en IA aplicada a ciudades inteligentes, salud digital, innovación social y accesibilidad tecnológica. Leer más
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Bryan Luna Bravo
Magíster en Física de la Materia por la Università de la Calabria (Italia) y Físico de formación. Especializado en la aplicación de técnicas de inteligencia artificial para el análisis avanzado de imágenes médicas y simulaciones computacionales en salud. Su experiencia combina el rigor científico de la física con el desarrollo de soluciones tecnológicas para la medicina de precisión. Ha participado en proyectos de investigación orientados a la clasificación histológica automatizada mediante redes neuronales convolucionales (CNNs) y a la detección de metaplasia gástrica utilizando modelos como YOLOv8. Fue coautor en el desarrollo de una herramienta web de análisis patológico asistido por IA, que integra técnicas de segmentación inteligente, ajuste de hiperparámetros con Ray Tune y evaluación con Weights & Biases, demostrando una articulación eficaz entre física, computación e imagenología médica. En 2024, participó como estudiante de verano en el experimento ATLAS del CERN, donde diseñó algoritmos de reconstrucción de trayectorias (Smart Seeding) mediante análisis geométrico en ROOT y técnicas de binning espacial. Domina entornos de programación y simulación como Python, TensorFlow, PyTorch, OpenSlide, Geant4 y Streamlit. Con visión académica y aplicada, ha dictado cursos de formación técnica en programación científica y posee publicaciones indexadas en machine learning aplicado a imágenes radiológicas. Su perfil está orientado a la enseñanza universitaria de inteligencia artificial para ciencias médicas, con énfasis en el reconocimiento computacional de patrones histológicos, simulaciones físicas aplicadas a la medicina y desarrollo de herramientas digitales para diagnóstico asistido. Leer más
Cronograma
inscripciones
Hasta el lunes 20 de octubre de 2025
Proceso de admisión
Hasta el martes 23 de septiembre de 2025
Publicación de resultados
23 de octubre de 2025
Matrícula
30 al 31 de octubre de 2025
Pago de la 1era cuota
31 de octubre al 03 de noviembre de 2025
Inscripción extemporánea
Hasta el 30 de octubre de 2025
Matrícula extemporánea
04 al 07 noviembre de 2025
Inicio de clases
Martes 4 de noviembre del 2025
Información General
- Vacantes: 22*
- Horario de clases:
- martes y jueves 18:00 a 21:15
- Frecuencia: dos veces a la semana
- Duración: 4 meses*
- Modalidad: A distancia
(*) En caso que no se complete el mínimo de vacantes establecidas por el programa la Universidad se reserva el derecho de cancelar, previa comunicación al postulante.
Modalidades de pago / Descuentos en el Pago de Pensiones *
Modalidades de pago
- Pago en 1 cuota (5%)
- Pronto pago, solamente si paga el alumno.
- Pago en cuotas
- De acuerdo a los meses de duración del programa o del cronograma único.
- Pago anticipado (10%)
- Por el pago total del programa
Descuento en el pago de pensiones
- Descuento a egresados UPCH (10%)
- Profesionales que culminaron el Pregrado y Posgrado (Especialidades, Maestrías y Doctorados).
- Pago en 1 cuota (5%)
- Pago al contado del costo total del programa (solicitar a la Administración de la Escuela de Posgrado).
- Descuento a egresados del Consorcio de Universidades (5%)
- Descuento corporativo (5%)
- Admisión de 3 participantes o más financiados por una misma empresa o institución. Se requiere una carta institucional que lo acredite.
- Descuento por convenio (5%)
- Colegios profesionales, agremiaciones y otros.
- Descuento a trabajadores UPCH (10%)
(*) Los descuentos no son acumulables.