El Diplomado en Algoritmos de Detección de Eventos Fisiológicos se centra en el desarrollo y aplicación de técnicas avanzadas de procesamiento de señales biomédicas y aprendizaje automático para la detección precisa de eventos fisiológicos. Integra conocimientos en electrocardiografía (ECG), electroencefalografía (EEG), pulsioximetría, y otras señales, utilizando herramientas de análisis espectral, filtrado digital y modelado computacional. Se enfoca en el diseño e implementación de algoritmos para la identificación temprana de arritmias cardíacas, crisis epilépticas, y otros estados fisiológicos relevantes, con aplicaciones en monitoreo remoto de pacientes, diagnóstico médico y wearables.
El programa ofrece experiencia práctica en el desarrollo y evaluación de algoritmos utilizando bases de datos públicas de señales biomédicas y simulaciones, bajo los principios de ética en la inteligencia artificial y cumplimiento de la normativa de protección de datos. Esta formación prepara a profesionales como ingenieros biomédicos, científicos de datos, analistas de señales y investigadores en salud digital, abriendo oportunidades en la industria de la telemedicina y el desarrollo de dispositivos médicos innovadores.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): algoritmos biomédicos, detección de eventos fisiológicos, procesamiento de señales, electrocardiografía, electroencefalografía, aprendizaje automático, salud digital, telemedicina.
1.750 €
Aprenderás a integrar todo el proceso de desarrollo de producto desde la concepción del modelo hasta su validación final, aplicando metodologías centradas en el usuario. Desarrollarás competencias en diseño paramétrico, ergonomía, simulación, materiales sostenibles, visualización 3D y gestión de manufactura, garantizando soluciones eficientes, seguras y alineadas con los estándares industriales actuales.
4. Implementación Experta de Algoritmos para la Identificación de Eventos Fisiológicos
Aprenderás a integrar todo el proceso de desarrollo de producto desde la concepción del modelo hasta su validación final, aplicando metodologías centradas en el usuario. Desarrollarás competencias en diseño paramétrico, ergonomía, simulación, materiales sostenibles, visualización 3D y gestión de manufactura, garantizando soluciones eficientes, seguras y alineadas con los estándares industriales actuales.
Requisitos recomendados: base en aerodinámica, control y estructuras; ES/EN B2+/C1. Ofrecemos bridging tracks si lo necesitas.
Módulo 1 — Fundamentos en Algoritmos de Detección Fisiológica
1.1 Introducción a los Algoritmos y la Detección Fisiológica
1.2 Principios de la Señal Fisiológica: Adquisición y Preprocesamiento
1.3 Fundamentos Matemáticos: Series Temporales y Análisis de Fourier
1.4 Métodos de Filtrado Digital: Eliminación de Ruido y Artefactos
1.5 Técnicas de Segmentación y Caracterización de Señales
1.6 Introducción a la Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático
1.7 Selección y Evaluación de Datos Fisiológicos
1.8 Introducción a la Programación para el Análisis de Datos Fisiológicos
1.9 Ética y Consideraciones en la Investigación de Datos Fisiológicos
1.10 Estudio de Casos: Aplicaciones Clásicas de Detección Fisiológica
2.2 Introducción a la modelización y simulación de rotores.
2.2 Fundamentos de aerodinámica de rotores: teoría del elemento de pala.
2.3 Diseño aerodinámico: selección de perfiles alares y distribución de planta.
2.4 Análisis de rendimiento: cálculo de empuje, potencia y eficiencia.
2.5 Modelado de efectos de borde y flujo 3D en rotores.
2.6 Optimización del diseño de rotores para diferentes aplicaciones.
2.7 Selección y análisis de materiales para rotores.
2.8 Análisis estructural y vibracional de rotores.
2.9 Integración del rotor en el diseño general de la aeronave.
2.20 Estudio de casos: Diseño y análisis de rotores de helicópteros y drones.
3.3 Fundamentos de Algoritmos para Señales Biológicas
3.2 Preprocesamiento y Filtrado de Datos Fisiológicos
3.3 Técnicas de Detección de Eventos: Umbralización y Ventanas
3.4 Análisis de Dominios: Tiempo, Frecuencia y Tiempo-Frecuencia
3.5 Implementación de Algoritmos de Aprendizaje Automático Supervisado
3.6 Implementación de Algoritmos de Aprendizaje Automático No Supervisado
3.7 Validación y Evaluación de Algoritmos de Detección
3.8 Aplicaciones Específicas: ECG, EEG, y Otros
3.9 Consideraciones Éticas y Regulatorias en el Análisis de Datos
3.30 Estudio de Casos: Aplicaciones Reales y Desafíos
4.4 Introducción a la Implementación de Algoritmos en Fisiología
4.2 Fundamentos de Algoritmos para la Detección de Eventos Fisiológicos
4.3 Implementación de Algoritmos en Python para Análisis Fisiológico
4.4 Desarrollo de Algoritmos para la Identificación de Señales Biológicas
4.5 Validación y Prueba de Algoritmos en Datos Fisiológicos
4.6 Optimización y Ajuste de Algoritmos para la Detección Precisa
4.7 Aplicaciones Prácticas de la Implementación de Algoritmos
4.8 Estudio de Casos: Implementación de Algoritmos en Diferentes Contextos Fisiológicos
4.9 Consideraciones Éticas y Regulatorias en la Implementación de Algoritmos
4.40 Tendencias Futuras en la Implementación de Algoritmos para el Análisis Fisiológico
5.5 Fundamentos de Algoritmos para la Detección de Eventos Fisiológicos
5.5 Principios de Programación Aplicados a la Fisiología
5.3 Diseño e Implementación de Algoritmos de Detección
5.4 Optimización de Algoritmos para Eficiencia y Precisión
5.5 Pruebas y Validación de Algoritmos en Entornos Fisiológicos
5.6 Integración de Algoritmos en Sistemas de Monitoreo
5.7 Análisis de Datos y Resultados de la Detección
5.8 Consideraciones Éticas y Regulatorias en la Implementación
5.9 Estudios de Caso: Aplicaciones Reales de la Detección
5.50 Tendencias Futuras y Avances en Algoritmos Fisiológicos
6.6 Introducción a la Arquitectura de Algoritmos Fisiológicos
6.2 Diseño de Algoritmos: Principios y Metodologías
6.3 Selección de Datos y Preprocesamiento
6.4 Diseño de Algoritmos para Detección de Eventos Específicos
6.5 Implementación de Algoritmos: Herramientas y Técnicas
6.6 Validación y Verificación de Algoritmos Fisiológicos
6.7 Aplicaciones Prácticas: Casos de Estudio
6.8 Optimización y Ajuste de Algoritmos
6.9 Consideraciones Éticas y Regulatorias
6.60 Tendencias Futuras en el Diseño y Aplicación de Algoritmos Fisiológicos
7.7 Fundamentos de la Implementación de Algoritmos para Eventos Fisiológicos
7.2 Selección y Adaptación de Algoritmos para la Detección
7.3 Integración de Algoritmos en Sistemas de Monitoreo
7.4 Pruebas y Validación de Algoritmos Implementados
7.7 Optimización del Rendimiento de los Algoritmos
7.6 Manejo de Datos y Señales Fisiológicas
7.7 Consideraciones Éticas y de Privacidad en la Implementación
7.8 Diseño de Interfaces y Visualización de Resultados
7.9 Análisis de Casos de Estudio en Implementación
7.70 Actualización y Mantenimiento de los Algoritmos Implementados
Director Académico del DSD — SEIUM Design & Industrial Design Institute
Profesor de Diseño Industrial, Diseño de Vehículos, Transportation Design, UX/HMI, Color & Trim, Iluminación y Desarrollo de Producto
El Prof. Luca Benedetti, de nacionalidad italiana, es Director Académico del DSD — SEIUM Design & Industrial Design Institute y responsable de diseño industrial, de producto y vehículos, experiencia de usuario, interacción persona-máquina, interfaces HMI, Color & Trim y prototipado.
Director Académico del SRA — SEIUM Robotics & Autonomous Systems Institute
Profesor de Robótica, Automatización Inteligente, Sistemas Autónomos, Percepción Artificial, Control Avanzado y Mecatrónica.
El Prof. Kenji Takahashi, de nacionalidad japonesa, es Director Académico del SRA — SEIUM Robotics & Autonomous Systems Institute y responsable de robótica industrial, robots móviles, mecatrónica, control avanzado, percepción artificial, navegación e inteligencia embebida y autónoma.
Directora Académica del DAIS — SEIUM Data, Artificial Intelligence & Simulation Institute
Profesora de Inteligencia Artificial, Ciencia de Datos, Ingeniería de Datos, MLOps, Simulación, Gemelos Digitales y Computación Científica
La Dra. Lucía Hernández Vega, de nacionalidad española, es Directora Académica del DAIS — SEIUM Data, Artificial Intelligence & Simulation Institute y responsable de inteligencia artificial, ciencia e ingeniería de datos, visión artificial, IA generativa, MLOps y gemelos digitales.
Director Académico del EET — SEIUM Electronics & Embedded Technologies Institute
Profesor de Electrónica, Sistemas Embebidos, Telecomunicaciones, Diseño de Hardware, FPGA, IoT y Sistemas de Tiempo Real
El Dr. Kevin O’Connor, de nacionalidad irlandesa, es Director Académico del EET — SEIUM Electronics & Embedded Technologies Institute y responsable de electrónica, sistemas embebidos, telecomunicaciones, diseño de circuitos, microcontroladores, FPGA, IoT y desarrollo de hardware electrónico.
Director Académico del SNO — SEIUM Naval & Offshore Institute
Profesor de Arquitectura Naval, Ingeniería Marítima, Sistemas de Propulsión, Construcción Naval e Ingeniería Offshore
El Dr. Javier Ferrer Salvatierra, de nacionalidad española, es Director Académico del SNO — SEIUM Naval & Offshore Institute y responsable de arquitectura naval, ingeniería marítima, construcción, propulsión, sistemas auxiliares, ingeniería offshore, seguridad y descarbonización marítima.
Directora Académica del RSC — SEIUM Rail & Smart Cities Institute
Profesora de Ingeniería Ferroviaria, Señalización, Movilidad Urbana, Infraestructuras Inteligentes y Sistemas de Transporte
La Dra. Isabel Martín Robles, de nacionalidad española, es Directora Académica del RSC — SEIUM Rail & Smart Cities Institute y profesora responsable de las áreas de ingeniería ferroviaria, señalización, sistemas de control del tráfico, movilidad urbana, transporte inteligente, infraestructuras conectadas y planificación de ciudades inteligentes.
Director Académico del SEN — SEIUM Energy & Networks Institute
Profesor de Sistemas Eléctricos de Potencia, Smart Grids, Energías Renovables, Almacenamiento y Digitalización de Redes
El Dr. Carlos Navarro Sanz, de nacionalidad española, es Director Académico del SEN — SEIUM Energy & Networks Institute y responsable de sistemas eléctricos, redes inteligentes, renovables, almacenamiento, operación, protecciones, subestaciones, digitalización y planificación energética.
Consulta “Calendario & convocatorias”, “Becas & ayudas” y “Tasas & financiación” en el mega-menú de SEIUM
Nuestro equipo está listo para ayudarte. Contáctanos y te responderemos lo antes posible.
Testimonios de clientes que avalan nuestra calificación