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Guía Docente
10612018-Nuevas tecnologías de la información clínica y biomédica
Curso Académico 2025-26
FICHA IDENTIFICATIVA
Datos de la asignatura:
Código:
10612018
Nombre:
Nuevas tecnologías de la información clínica y biomédica
Centro:
FACULTAD DE CIENCIAS DE LA SALUD
Titulación:
Grado en Medicina
Curso:
2
Cuatrimestre:
SEGUNDO CUATRIMESTRE
Tipo:
Obligatoria
Idioma de impartición:
Español
Nivel PATIE:
-
Plataforma de teleformación:
Modalidad de impartición:
Presencial
Información adicional (PROF)
-




PROFESORADO

COORDINACIÓN
Nombre:
PELAEZ AGUILERA, Mª DOLORES
Departamento:
U130 - CIENCIAS DE LA SALUD
Área:
610 - MEDICINA
Categoría:
PROFESOR SUSTITUTO
Despacho:
-
Correo-e:
-
Teléfono:
-
ORCID:
-
URL web:
-

EQUIPO DOCENTE




RESUMEN
Conocimientos previos y recomendaciones
CONTEXTO DENTRO DE LA TITULACIÓN: Asignatura del módulo Medicina social, habilidades de comunicación e iniciación de la investigación RECOMENDACIONES Y ADAPTACIONES CURRICULARES: El alumnado que presente necesidades específicas de apoyo educativo, lo ha de notificar personalmente al Servicio de Atención y Ayudas al Estudiante, para proceder a realizar en su caso la adaptación curricular correspondiente
Breve resumen de la asignatura (según memoria RUCT)
-
Prerrequisitos
-




COMPETENCIAS / RESULTADOS DEL PROCESO DE FORMACIÓN Y APRENDIZAJE
  COMPETENCIAS
Código Descripción
CEM2025 Conocer, valorar críticamente y saber utilizar las tecnologías y fuentes de información
clínica y biomédica, para obtener, organizar, interpretar y comunicar información clínica,
científica y sanitaria
CEM2031 Manejar con autonomía un ordenador personal.
CEM2035 Conocer los principios de la telemedicina
CB1 CB1 - Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio
CB2 CB2 - Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio
CB3 CB3 - Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética
CB4 CB4 - Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado
CB5 CB5 - Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía
CB6 CB6 - Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.
CB7 CB7 - Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.
CB8 CB8 - Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.
CB9 CB9 - Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.
CB10 CB10 - Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.

 

  RESULTADOS DE APRENDIZAJE
Código Descripción
REM2025 Conoce, valora críticamente y sabe utilizar las tecnologías y fuentes de información clínica
y biomédica, para obtener, organizar, interpretar y comunicar información clínica, científica
y sanitaria.
REM2031 Maneja con autonomía un ordenador personal.




DESCRIPCIÓN DE CONTENIDOS
Teoría

Sistemas de almacenamiento de información clínica en informática. Métodos de codificación. Clasificación
 internacional de enfermedades (CIE). Usos y aplicación de los GRD ( group related diagnoses) y CMBD
 (conjunto mínimo básico de datos). Acceso remoto de información. Telemedicina. Siste- mas de comunicación
 y compatibilidades (el 5G). Las APP en la prevención y en el control de las enfermedades. Páginas web con
 información sanita- ria: evaluación y fiabilidad. Investigación con cuestionarios en la web.
 Descripción de la asignatura
 La asignatura de Nuevas Tecnologías de la Información Médica y Biomédica tiene como objetivo proporcionar
 a los estudiantes los conocimientos y las habilidades necesarias para comprender, aplicar y evaluar las últimas
 tecnologías de la información en el campo de la medicina y la biomedicina. A través de esta asignatura, los
 estudiantes explorarán cómo la tecnología está transformando la práctica médica, mejorando la atención al
 paciente y abriendo nuevas oportunidades de investigación y diagnóstico.
 Objetivos de aprendizaje
 Al finalizar la asignatura, los estudiantes serán capaces de:Comprender los conceptos y fundamentos de las
 nuevas tecnologías de la información médica y biomédica.Evaluar el impacto de estas tecnologías en la práctica
 médica y la atención al paciente.Aplicar las nuevas tecnologías en la recolección, análisis y gestión de datos
 médicos y biomédicos.Analizar las implicaciones éticas, legales y de privacidad asociadas con el uso de las
 tecnologías de la información médica y biomédica.Desarrollar habilidades de investigación y resolución de
 problemas en el campo de las nuevas tecnologías en salud.
  Contenido del curso Primera parte: Tecnologías de datos biomédicos 1. Imágenes médicas
 Radiografía digita, tomografía computarizada, medicina nuclear
 Imágenes ultrasónicas, resonancia magnética, imágenes ópticas difusas Bioseñales, cámaras digitales y
 microscopios
 2. Sensores biomédicos
 Dispositivos portátiles, biochip, biosensores, sensores implantables
 Detección e interfaz neuronal
 3. Computación biológica
 Flujo de trabajo general para el análisis de muestras biológicas
 Descripción general de los métodos genómicos, visión general de los métodos proteómicos, bases de datos
 biológicas y software de código abierto
 Análisis de redes biológicas
 4. Sistemas de archivo y comunicación de imágenes e historias clínicas electrónicas para la empresa de atención
 médica
 Infraestructura del sistema de comunicación y archivo de imágenes
 Componentes y flujo de trabajo del sistema de archivo y comunicación de imágenes, servidor del sistema de archivo
 y comunicación de imágenes y archivo de imágenes, experiencias clínicas del sistema de archivo y comunicación
 de imágenes
 Introducción a los sistemas clínicos hospitalarios, sistemas de archivo y comunicación de imágenes e historias
 clínicas electrónicas
 Segunda parte: Inteligencia artificial y procesamiento de big data en biomedicina 5. Aprendizaje automático en
 imágenes médicas
 Imágenes médicas, inteligencia artificial y aprendizaje automático
 Aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado, aprendizaje semisupervisado, aprendizaje por refuerzo
 6. Inteligencia sanitaria
 Modelado predictivo y pronóstico para la inteligencia en salud
 Múltiples facetas de la inteligencia sanitaria
 7. Inteligencia artificial en bioinformática: desarrollo de una metodología automatizada para la predicción del mapa
 de contacto de residuos de proteínas
 Antecedentes, evaluación de la calidad de predicción, modelos de predicción de mapas de contacto, el rendimiento
 depende en gran medida de las características de msa
 
8. Aprendizaje profundo en el análisis de imágenes biomédicas
 Introducción: el aprendizaje profundo se une al análisis de imágenes médicas
 Conceptos básicos del aprendizaje profundo, aplicaciones en imágenes biomédicas
 9. Detección automática de lesiones con redes neuronales convolucionales tridimensionales
 Red neuronal convolucional 3D, Arquitectura totalmente convolucional eficiente.
 Marco de detección en cascada de dos etapas
 www.ujaen.es
 Estudio de caso I: detección de microhemorragias cerebrales en resonancia magnética cerebral
 Estudio de caso Il: detección de nódulos pulmonares en tomografía computarizada de tórax
 10. Segmentación de imágenes biomédicas para oncologoy radiación de precisión
 Modelos de grafos en la segmentación de imágenes biomédicas, red profunda en la detección y segmentación
 de objetos, aplicaciones para el procesamiento de imágenes médicas, delineación computacional y análisis de
 heterogeneidad cuantitativa para la planificación personalizada del tratamiento con radiación
 11. Recuperación de imágenes médicas a gran escala basada en contenido
 Fundamentos de la recuperación de imágenes basada en contenido, recuperación visual basada en
 características, recuperación basada en características espaciales geométricas, recuperación clínica, contextual
 y semántica
 12. Diversidad y novedad en la recuperación de información biomédica
 Visión general del impulso de la novedad y la diversidad en la recuperación de información biomédica; impulsar
 la diversidad y la novedad en la recuperación de información biomédica; métricas de evaluación de diversidad y
 novedad, resultados de la evaluación de las métricas de diversidad y novedad
 13. Hacia el análisis de imágenes histopatológicas a gran escala mediante el aprendizaje profundo
 Desafíos únicos en el análisis histopatológico de imágenes
 Diagnóstico asistido por ordenador para el análisis histopatológico de imágenes
 Aprendizaje profundo para el análisis histopatológico de imágenes
 Análisis histopatológico de imágenes de alto rendimiento
 14. Modelado y simulación de datos
 Modelos compartimentados, identificación del modelo, validación del modelo, cuantificación de imágenes médicas
 15. Modelado de datos biomédicos basados en imágenes e imágenes paramétricas
 Métodos de estimación paramétrica de imágenes, métodos no invasivos; aplicaciones de la obtención de imágenes
 paramétricas y la modelización cinética
 16. Imagen molecular en biología y farmacología
 Consideraciones para la obtención de imágenes moleculares cuantitativas; diseño/desarrollo de sondas de imagen
 molecular; imagen molecular de beta-amiloide y ovillos neurofibrilares; imágenes moleculares con sondas de
 anticuerpos
 17. Tecnologías de visualización y visualización de imágenes biomédicas
 Modalidades de imágenes biomédicas, canalización de visualización de imágenes biomédicas, técnicas de
 representación de volúmenes, tecnología de visualización, plataformas de desarrollo para la visualización de
 imágenes biomédicas
 18. Caracterización de imágenes biomédicas y radiogenómica
 Caracterización radiómica de imágenes médicas; radiogenómica para descubrir el mecanismo del cáncer; la
 radiómica como firma para sondas no invasivas de biomarcadores moleculares relacionados con el cáncer;
 apliciones radiofenómicas en el diagnóstico y tratamiento del cáncer
 Tercera parte: Tecnologías emergentes en biomedicina 19. Robótica médica y medicina intervencionista integrada
 por ordenador
 Tecnología y técnicas, CAD/CAM quirúrgico, asistencia quirúrgica
 20. Realidad virtual y aumentada en medicina
 Educación quirúrgica con tecnologías de realidad virtual
 Cirugía mínimamente invasiva con realidad aumentada
 Atención a la salud mental con tecnologías de realidad virtual y realidad aumentada
 Otras aplicaciones médicas con tecnologías de realidad virtual y aumentada
 Futuras oportunidades de investigación y desarrollo, así como retos en el ámbito sanitario
 
 21. Retroalimentación de información sensorial para prótesis neurales
 Antecedentes: anatomía y fisiología del sistema somatosensorial
 Visión general de la retroalimentación sensorial en prótesis neurales
 Dianas anatómicas y tecnologías de interfaz para estimular las entradas somatosensoriales
 Dianas anatómicas y tecnologías de interfaz para la detección de estímulos somatosensoriales
 22. Salud móvil (m-health): progreso basado en la evidencia o retroceso científico
 La ciencia de la salud móvil: desarrollos recientes y desafíos
 23. Informática de la salud y del comportamiento médico
 Comportamiento e informática del comportamiento; salud y comportamiento médico; informática de la salud y del
 comportamiento médico

Práctica

 PRÁCTICAS
 Estas actividades les permiten desarrollar habilidades técnicas, analíticas y de resolución de problemas
 relacionadas con las nuevas tecnologías en el ámbito médico y biomédico.
 1. Transformación digital de la ciencia y de la medicina. Marca digital
 2. Ética en el uso de las nuevas tecnologías y la IA
 3. Medicina en el espacio
 4. Aplicaciones de la IA en medicina y la cirugía





METODOLOGÍAS DOCENTES Y ACTIVIDADES FORMATIVAS
Información adicional
Para el desarrollo del contenido teórico se pondrá a disposición del alumnado una página web de apoyo a la docencia donde se facilitarán los objetivos, un resumen de los contenidos y el material gráfico de cada unidad temática antes del desarrollo de la clase presencial. Ello favorecerá la aclaración de dudas y el planteamiento del trabajo a realizar para la siguiente sesión mediante un contacto permanente profesor-alumno fuera de las horas de clase presencial. Esta herramienta facilitará la lectura y preparación de temas y la evaluación continua. Durante las clases presenciales, el profesorado expondrá los temas utilizando diferentes estrategias de aprendizaje y apoyos audiovisuales y material iconográfico. Se ofertará igualmente una orientación para implementar el estudio personal. La docencia en pequeños grupos permitirá la exposición y debate de los contenidos dados en las clases magistrales, profundizando en conceptos fundamentales mediante el uso de material de apoyo docente y la realización de ejercicios prácticos como lectura y comentario de artículos, y exposiciones orales cortas por parte del alumnado. En estas prácticas en grupos pequeños se empleará una metodología basada en la resolución de problemas, para lo cual el alumnado deberá poder interpretar y redactar informes clínicos médicos sobre casos concretos. También demostrará saber utilizar los sistemas básicos de recuperación de la información, seleccionando las fuentes de información biomédicas más pertinentes para obtener y almacenar los documentos científicos necesarios. El alumnado se familiarizará con su evaluación y con el lenguaje científico.
Metodologías docentes
Código Descripción
M1a Docencia en gran grupo: clases magistrales, exposición de teoría y ejemplos generales y conferencias
M2a Docencia en pequeño grupo: seminarios, talleres, debates, actividades prácticas y aclaración de dudas
M3a Trabajo dirigido en docencia virtual: teorías y ejemplos generales, resolución de ejercicios, uso de herramientas TIC, etc.
Actividades formativas
Actividad Hora  Presencialidad
A1a Actividades en gran grupo 50 40
A2a Actividades en pequeño grupo 25 40




SISTEMAS DE EVALUACIÓN
Sistemas de evaluación (específico)

ASPECTO

CRITERIOS

INSTRUMENTO

PESO

Asistencia en actividades

presenciales y/o virtuales

Asistencia

Control asistencia

0.0%

Participación en actividades

presenciales y/o virtuales

Participacion

Observación

5.0%

Examen sobre los conceptos

teóricos y prácticos de la materia

Examen

Prueba de contenidos

80.0%

Realización de trabajos,

casos o ejercicios prácticos

Trabajos

Trabajos o ejercicios

10.0%

Informe del tutor/a de

Prácticas Externas

Informe

Informe del tutor

5.0%

INFORMACIÓN DETALLADA:

-  Asistencia en actividades presenciales y/o virtuales: La asistencia a las clases magistrales no es obligatoria, pero contará positivamente. La asistencia a los grupos de prácticas es obligatoria, sólo se podrá faltar al 10% de las mismas siempre que exista una condición suficientemente justificada, en caso contrario el estudiante deberá recuperar dichas prácticas.

-  Participación en actividades presenciales y/o virtuales: En los grupos de práctica se requiere una participación activa del alumnado, siendo obligatoria la realización de todas las tareas propuestas de forma correcta. Estas tareas podrán realizarse tanto en el desarrollo de las clases en pequeño grupo como durante las horas de trabajo autónomo, y deberán entregarse en la página web para su corrección.

-  Examen sobre los conceptos teóricos y prácticos de la materia: Se realizará por medio de un examen final tipo test, constando con 50 preguntas (60% de Historia de la Medicina y 40% de Documentación). El examen tendrá preguntas de elección múltiple con 4 posibles respuestas, de las cuales sólo una será verdadera. Las preguntas acertadas sumarán 1 punto preguntas mal contestadas tendrán una valoración negativa de -0,33. Para aprobar el examen se deberá obtener una puntuación superior al 60% del total. Según la Normativa vigente cualquier alumno/ a que lo desee puede solicitar EXAMEN ORAL; para ello deberá comunicarlo al menos con 48 horas de antelación a la prueba escrita. El examen se realizará el mismo día programado para el resto del alumnado, caso de no ser posible se llevará a cabo el día inmediatamente anterior o posterior.

-  Realización de trabajos, casos o ejercicios prácticos: El alumnado presentará como trabajo final un documento en el que, a partir de la elaboración de una pregunta PICO sobre un tema concreto, presentará una estrategia de búsqueda bibliográfica y los principales resultados obtenidos siguiendo el método científico y con una estructura propia de un trabajo científico. Este documento será presentado de forma oral al resto del grupo de prácticas, acompañado de una presentación gráfica. El propio alumnado formará comités de evaluación científica para valorar la pertinencia y adecuación de los trabajos científicos presentados mediante la valoración por medio de un check-list

 

Sistemas de evaluación (general)
Aspectos Peso
S1a Asistencia en actividades presenciales y/o virtuales 0.0 - 20.0
S2a Participación en actividades presenciales y/o virtuales 0.0 - 20.0
S3a Examen sobre los conceptos teóricos y prácticos de la materia 40.0 - 100.0
S4a Realización de trabajos, casos o ejercicios prácticos 0.0 - 40.0
S5a Informe del tutor/a de Prácticas clínicas en centros asistenciales 0.0 - 30.0




BIBLIOGRAFÍA




OBJETIVOS DE DESARROLLO SOSTENIBLE
Objetivo 3: Salud y bienestar.
Objetivo 4: Educación de calidad.
Objetivo 5: Igualdad de género.
Objetivo 17: Alianzas para conseguir los objetivos.
Información adicional




CLÁUSULAS
Cláusula de protección de datos para grabación de clases

Responsable del tratamiento: Universidad de Jaén, Paraje Las Lagunillas, s/n; Tel.953 212121; www.ujaen.es

Delegado de Protección de Datos (DPO): TELEFÓNICA, S.A.U. ; Email: dpo@ujaen.es

Finalidad del tratamiento: Gestionar la adecuada grabación de las sesiones docentes con el objetivo de hacer posible la enseñanza en un escenario de docencia multimodal y/o no presencial.

Plazo de conservación: Las imágenes serán conservadas durante los plazos legalmente previstos en la normativa vigente.

Legitimación: Los datos son tratados en base al cumplimiento de obligaciones legales (Ley Orgánica 6/2001, de 21 de diciembre, de Universidades) y el consentimiento otorgado mediante la marcación de la casilla habilitada a tal efecto.

Destinatarios de los datos (cesiones o transferencias): Toda aquella persona que vaya a acceder a las diferentes modalidades de enseñanza.

Derechos: Ud. podrá ejercitar los derechos de Acceso, Rectificación, Cancelación, Portabilidad, Limitación del tratamiento, Supresión o, en su caso, Oposición. Para ejercitar los derechos deberá presentar un escrito en la dirección arriba señalada dirigido al Servicio de Información, Registro y Administración Electrónica de la Universidad de Jaén, o bien, mediante correo electrónico a la dirección de correo electrónico. Deberá especificar cuál de estos derechos solicita sea satisfecho y, a su vez, deberá acompañarse de la fotocopia del DNI o documento identificativo equivalente. En caso de que actuara mediante representante, legal o voluntario, deberá aportar también documento que acredite la representación y documento identificativo del mismo. Asimismo, en caso de considerar vulnerado su derecho a la protección de datos personales, podrá interponer una reclamación ante el Consejo de Transparencia y Protección de Datos de Andalucía www.ctpdandalucia.es

Cláusula de protección de datos para evaluación on-line

Responsable del tratamiento: Universidad de Jaén, Campus Las Lagunillas, s/n, 23071 Jaén

Delegado de Protección de Datos:dpo@ujaen.es

Finalidad: Conforme a la Ley de Universidades y demás legislación estatal y autonómica vigente, realizar los exámenes correspondientes a las asignaturas en las que el alumno o alumna se encuentre matriculado. Con el fin de evitar fraudes en la realización del mismo, el examen se realizará en la modalidad de video llamada, pudiendo el personal de la Universidad de Jaén contrastar la imagen de la persona que está realizando la prueba de evaluación con los archivos fotográficos del alumno en el momento de la matrícula. Igualmente, con la finalidad de dotar a la prueba de evaluación de contenido probatorio de cara a revisiones o impugnaciones de la misma, de acuerdo con la normativa vigente, la prueba de evaluación será grabada.

Legitimación: cumplimiento de obligaciones legales (Ley de Universidades) y demás normativa estatal y autonómica vigente.

Destinatarios: prestadores de servicios titulares de las plataformas en las que se realicen las pruebas con los que la Universidad de Jaén tiene suscritos los correspondientes contratos de acceso a datos.

Plazos de conservación: los establecidos en la normativa aplicable. En el supuesto en concreto de las grabaciones de los exámenes, mientras no estén cerradas las actas definitivas y la prueba de evaluación pueda ser revisada o impugnada.

Derechos: puede ejercitar sus derechos de acceso, rectificación, cancelación, oposición, supresión, limitación y portabilidad remitiendo un escrito a la dirección postal o electrónica indicada anteriormente. En el supuesto que considere que sus derechos han sido vulnerados, puede presentar una reclamación ante el Consejo de Transparencia y Protección de Datos de Andalucía www.ctpdandalucia.es