Máster online
El Máster en Inteligencia Artificial en el Sector de la Salud Mental permite conocer sobre la introducción a la salud mental, los trastornos de salud mental prevalentes, la evaluación psicológica, la terapia psicológica, los datos clínicos en salud mental, los fundamentos de la inteligencia artificial, el aprendizaje automático o machine learning, el aprendizaje profundo o deep learning, la inteligencia artificial generativa, la ingeniería de prompt o prompt engineering, los métodos computacionales en salud mental, las herramientas de salud mental asistidas por IA, entre otros conceptos relacionados.
Además, al final de cada unidad didáctica, el/la alumno/a encontrará ejercicios de autoevaluación que le permitirá hacer un seguimiento del curso de forma autónoma.
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A quién va dirigido
Esta Titulación está dirigida a empresarios, directivos, emprendedores, trabajadores, estudiantes y cualquier persona que pretenda adquirir los conocimientos necesarios en relación con este ámbito profesional.
Temario completo de este curso
Módulo 1. Introducción a la salud mental
Unidad didáctica 1. ¿Qué es la salud mental?
Importancia de la salud mental
Origen y evolución
Unidad didáctica 2. Papel de las emociones en la salud mental
Tipos: básicas y complejas
Funciones
Relación con el bienestar mental
Manejo de las emociones
Unidad didáctica 3. Factores que influyen en la salud mental
Biológicos y genéticos
Personalidad
Ambientales
Experiencias de vida
Estilo de vida
Unidad didáctica 4. Promoción y mantenimiento
Estrategias de promoción de la salud mental
Módulo 2. Trastornos de salud mental prevalentes
Unidad didáctica 1. Concepto y definición
Clasificaciones internacionales
Unidad didáctica 2. Trastornos del estado de ánimo y ansiedad
Trastorno depresivo mayor
Trastorno de ansiedad generalizada
Fobias específicas
Trastorno obsesivo-compulsivo
Trastorno por estrés postraumático
Unidad didáctica 3. Trastornos de la personalidad
Trastorno límite de la personalidad
Trastorno narcisista
Trastorno antisocial
Trastorno evitativo
Unidad didáctica 4. Trastornos psicosomáticos y funcionales
Trastorno de somatización
Hipocondría
Trastorno de síntomas neurológicos funcionales
Unidad didáctica 5. Otros trastornos
Trastornos de la conducta alimentaria
Trastornos del sueño
Trastornos por consumo de sustancias
Trastornos del neurodesarrollo
Módulo 3. Evaluación psicológica
Unidad didáctica 1. Introducción al psicodiagnóstico
Unidad didáctica 2. Propósito y aplicaciones de la evaluación psicológica
Ámbito educativo
Contexto laboral
Investigación
Entorno forense
Práctica clínica
Unidad didáctica 3. Proceso
Referencia o derivación
Entrevista inicial y observación
Aplicación de pruebas psicológicas
Interpretación y análisis del resultado
Realización del informe de evaluación
Unidad didáctica 4. Pruebas psicológicas
Inteligencia
Personalidad
Neuropsicológicas
Aptitudes
Módulo 4. Terapia psicológica
Unidad didáctica 1. Fundamentos de la psicoterapia
Unidad didáctica 2. Elementos básicos
Relación terapéutica
Comunicación
Evaluación inicial
Seguimiento
Unidad didáctica 3. Enfoques terapéuticos
Terapia cognitivo-conductual
Terapia psicodinámica
Terapia humanista y centrada en las personas
Terapias sistémicas
Unidad didáctica 4. Modalidades de aplicación
Según el formato: individual, grupal, familiar o de pareja
Según el medio: presencial, digital
Módulo 5. Datos clínicos en salud mental
Unidad didáctica 1. Información clínica del paciente
Tipologías: estructurados, no estructurados y semiestructurados
Unidad didáctica 2. Fuentes principales
Historia clínica electrónica
Registros clínicos manuales
Entrevistas
Informes psicológicos y psiquiátricos
Unidad didáctica 3. Variables en los datos clínicos
Diagnósticos clínicos
Antecedentes
Unidad didáctica 4. Aspectos legales
Protección de datos personales en salud
Confidencialidad
Derechos del paciente
Unidad didáctica 5. Formatos y estándares
Codificación
Módulo 6. Fundamentos de la inteligencia artificial
Unidad didáctica 1. Concepto y definición
Origen y evolución
Ramas
Aplicaciones: computación, industria, educación, entretenimiento, atención al cliente, movilidad y salud
Unidad didáctica 2. Big Data médico
Fuentes
Tratamiento de datos
Unidad didáctica 3. Inteligencia artificial aplicada a la salud mental
Públicos y contextos de uso
Módulo 7. Aprendizaje automático o Machine Learning
Unidad didáctica 1. Conceptualización del aprendizaje automático o Machine Learning
Calidad de los datos
Unidad didáctica 2. Tipos de aprendizaje
Aprendizaje supervisado: árboles de decisión, K vecinos más cercanos, máquinas de vectores de soporte, regresión logística, clasificación de Naive Bayes
Aprendizaje no supervisado: agrupamiento o clustering, reducción de dimensionalidad
Aprendizaje por refuerzo: Q-learning, Policy gradient
Unidad didáctica 3. Evaluación de modelos
Métricas de evaluación: clasificación, regresión, ranking, estadísticas, visión informática y procesamiento del lenguaje natural
Módulo 8. Aprendizaje profundo o Deep Learning
Unidad didáctica 1. Conceptualización del aprendizaje profundo o Deep Learning
Elementos constitutivos
Características
Unidad didáctica 2. Redes neuronales artificiales
Funcionamiento: dinámica computacional de la neurona artificial, ajuste de parámetros y proceso de aprendizaje
Unidad didáctica 3. Tipos de modelos
Redes neuronales convolucionales
Redes neuronales recurrentes
Modelos de transformadores
Módulo 9. Inteligencia artificial generativa
Unidad didáctica 1. ¿Qué es la inteligencia artificial generativa?
Tipos de contenido generado: texto, imágenes, vídeo, audio, datos estructurados
Métodos de generación: generación autorregresiva, generación basada en ruido latente, entrenamiento adversarial, técnicas de enmascaramiento
Unidad didáctica 2. Modelos fundacionales o Foundation Models
Entrenamiento y adaptación
Representaciones generadas por los modelos: multimodales, multilingües
Unidad didáctica 3. Arquitecturas principales
Redes generativas antagónicas
Autocodificadores variacionales
Transformadores o transformers
Arquitecturas híbridas y emergentes
Módulo 10. Ingeniería de prompt o Prompt Engineering
Unidad didáctica 1. Conceptualización de la ingeniería de prompt o Prompt Engineering
Elementos de un prompt
Principios de diseño
Parámetros de generación: métodos deterministas, técnicas de sampling
Unidad didáctica 2. Técnicas
Prompt sin entrenamiento previo o zero-shot
Prompt con pocas muestras o few-shot
Cadena de pensamiento o chain of thought
Generación aumentada por recuperación
ReAct
Autoconsistencia
Encadenamiento de instrucciones o prompt chaining
Prompt basado en roles o role prompting
Conocimiento generado
Marcos del árbol de pensamiento o tree of thoughts
Prompt activo
Estímulo direccional
Ingeniería automática de prompts
Personalización de prompt o prompt reframing
Unidad didáctica 3. Buenas prácticas
Unidad didáctica 4. Plataformas para la gestión y optimización de prompts
Prompthub
PromptBase
FlowGPT
PromptLayer
Módulo 11. Métodos computacionales en salud mental
Unidad didáctica 1. Análisis multimodal
Unidad didáctica 2. Procesamiento del lenguaje natural
Fuentes de datos
Etapas
Modelos avanzados: embeddings contextuales, etiquetado de secuencia, topic modeling
Evaluación técnica y errores comunes
Unidad didáctica 3. Análisis de la voz y prosodia
Parámetros acústicos
Técnicas de extracción
Modelos predictivos
Unidad didáctica 4. Reconocimiento de expresión facial y comportamiento no verbal
Técnicas de extracción
Modelos de visión
Módulo 12. Herramientas de salud mental asistidas por IA
Unidad didáctica 1. Clasificación de herramientas según su finalidad
Apoyo clínico a profesionales
Autoevaluación y autogestión para pacientes
Plataformas híbridas
Tecnologías de intervención activa
Unidad didáctica 2. Asistentes conversacionales
Tipos: basados en reglas, basados en modelos generativos e híbridos
Enfoques terapéuticos
Aplicaciones: Wysa, Woebot, Youper, Tess, Psychologist
Unidad didáctica 3. Terapias de exposición
Tecnología de los sonidos
Realidad virtual
Realidad aumentada
Unidad didáctica 4. Dispositivos
Sensores fisiológicos y captación de señales biométricas
Uso clínico
Unidad didáctica 5. Aplicaciones especializadas
DOMUM
REACH VET
Unidad didáctica 6. Plataformas para investigación y formación profesional
The Crisis Contact Simulator
Módulo 13. Aplicaciones clínicas
Unidad didáctica 1. Prevención
Cribado
Detección temprana
Predicción de riesgo suicida y conductas autolesivas
Unidad didáctica 2. Diagnóstico
Ayuda en la decisión clínica
Evaluación automatizada de síntomas
Clasificación de trastornos mentales
Unidad didáctica 3. Tratamiento
Terapias digitales basadas en IA
Adaptación dinámica del tratamiento
Psicoterapia aumentada
Unidad didáctica 4. Seguimiento
Monitorización pasiva y continua
Alertas automatizadas
Módulo 14. Diseño e interacción humano–IA en salud mental
Unidad didáctica 1. Diseño centrado en las personas
Codiseño con pacientes y profesionales
Principios de usabilidad
Diseño inclusivo
Consideraciones
Unidad didáctica 2. Paradigmas de supervisión
Human-in-the-loop
Human-on-the-loop
Human-over-the-loop
Unidad didáctica 3. Roles y flujo de trabajo
Matriz RACI
Integración con HCE y CDS
Dinámicas colaborativas
Módulo 15. Ética y regulación de la inteligencia artificial
Unidad didáctica 1. Moral ante el progreso tecnológico
Posiciones doctrinales: bioconservadurismo, neurodeterminismo, transhumanismo, humanismo abierto desde los derechos humanos
Principios bioéticos
Unidad didáctica 2. Desafíos éticos
Sesgos y discriminación clínica
Transparencia y explicabilidad accionable
Privacidad, confidencialidad y seguridad de los datos
Autonomía y consentimiento informado
Seguridad del paciente y gestión del daño
Relación terapéutica
Unidad didáctica 3. Actores relevantes
Autoridades
Proveedores y desarrolladores
Organizaciones sanitarias y profesionales
Usuarios y pacientes
Unidad didáctica 4. Guías y recomendaciones aplicadas a la salud mental
Iniciativas y estándares técnico-clínicos
Organismos internacionales y europeos: OMS, UNESCO, OCDE, Consejo de Europa, Comisión Europea
Orientaciones nacionales y sectoriales: Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial, Carta de Derechos Digitales, Agencia Española de Supervisión de la Inteligencia Artificial, Autoridad de protección de datos y bioética aplicada
Módulo 16. Panorama legislativo aplicable
Unidad didáctica 1. Introducción al marco normativo
Unidad didáctica 2. Unión Europea
Reglamento europeo de IA
Reglamento General de Protección de Datos
Marco de producto sanitario
Espacio Europeo de Datos de Salud
Unidad didáctica 3. España
Ley Orgánica 3/2018, de Protección de Datos Personales y garantía de los derechos digitales
Ley 44/2003, de Ordenación de las Profesiones Sanitarias
Ley 14/2007, de Investigación Biomédica
Ley 41/2002, básica reguladora de la autonomía del paciente y de derechos y obligaciones en materia de información y documentación clínica
Ley 33/2011, General de Salud Pública
Ley 14/2011, de la Ciencia, la Tecnología y la Innovación
Normativa sanitaria complementaria
Módulo 17. Gobernanza de la inteligencia artificial
Unidad didáctica 1. ¿Qué es la gobernanza de la inteligencia artificial?
Niveles
Unidad didáctica 2. Elementos de gobernanza
Estructuras de gobierno asistencial
Comité de inteligencia artificial
Roles y responsabilidades
Políticas y procedimientos internos
Formación y concienciación
Objetivos asistenciales
Participación de pacientes y usuarios
Unidad didáctica 3. Gestión de los riesgos de la inteligencia artificial en organizaciones sanitarias
Metodología
Evaluación de impacto
Medidas técnicas y organizativas
Cumplimiento normativo transversal: IA Act, EEDS
Evaluación de resultados y mejora continua
Unidad didáctica 4. Ciclo de vida de los sistemas
Diseño
Desarrollo
Producción
Seguimiento y control
Retirada
Unidad didáctica 5. Auditoría de sistemas de inteligencia artificial
Modelo de las tres líneas: ejecución y responsabilidad operativa, supervisión y monitoreo del riesgo, aseguramiento independiente y asesoramiento estratégico
Unidad didáctica 6. Gobernanza en investigación e innovación
OMS