Skip to main content

Introducción a la bioinformática para médicos y otros profesionales de la salud


BioS
Enrollment is Closed

Sobre este curso

El curso BioS integra los últimos avances en el campo de la biología computacional / bioinformática, que se pueden aplicar de inmediato en el entorno clínico.

El objetivo principal del curso es proporcionar a los alumnos habilidades que permitan comprender y utilizar grandes conjuntos de datos biomédicos, especialmente datos de secuencias genómicas, para mejorar la atención del paciente a través de una mejor sensibilidad diagnóstica y una orientación terapéutica más precisa.


Prerrequisitos

Los requisitos específicos de admisión: Un grado completado en el programa de formación profesional de la salud en el nivel mínimo de 6 MEC, como el título de médico o B. Sc . en Salud y Seguridad.

Competencias ocupacionales de los alumnos con ejemplos: médico; Doctor veterinario; Genetista clínico.


Lo que vas a aprender

  1. Una mejor comprensión de y más confianza en los datos de la secuenciación de alto rendimiento de hoy en día;
  2. Hacer un mayor uso de dichos datos en la toma de decisiones clínicas;
  3. Diagnósticos más rápidos y relevantes de enfermedades con un componente genético supuesto.

Modo de estudio:

Recomendado: sesiones de aprendizaje a tiempo parcial, asíncronas;


Créditos ECVET

El plan de estudios de BioS es modular, basado en el enfoque de resultados de aprendizaje, y está en línea con los instrumentos europeos de transparencia: EQF / ECVET / EQAVET.

  • Módulo 1: Introducción a la Bioinformática, 4 créditos.
  • Módulo 2: Estadística computacional para médicos clínicos, 4 créditos.
  • Módulo 3: Servicios comerciales genómicos personalizados en atención al paciente, 4 créditos.
  • Módulo 4: Mejora de la calidad en salud, 2 créditos.

Nivel de EQF

El curso BioS conduce al nivel 5 de EQF , teniendo en cuenta la complejidad, el rango y el nivel de aprendizaje que se espera que logren los alumnos:

Nivel de EQF Conocimiento Habilidades Competencias
Nivel 5, Aprendizaje relevante Integral, especializada, fáctico y teórico conocimiento dentro de un campo de trabajar o estudiar y una conciencia de los límites de ese conocimiento. Una amplia gama de habilidades cognitivas y practicas Se requiere desarrollar creativo, soluciones al resumen problemas. Gestión del ejercicio y supervisión en contextos de actividades de trabajo o estudio donde hay impredecible cambio; revisar y desarrollar desempeño de sí mismo y otros.

Ver el programa del curso

Módulo 1: Introducción a la Bioinformática.

Este módulo proporciona un conocimiento básico de cómo los datos moleculares se conectan con la biomedicina moderna con el fin de proporcionar una comprensión de los antecedentes de la medicina genómica / personalizada. El curso presenta al estudiante los datos genómicos, el ADN y los datos de secuencia de proteínas y las estructuras de proteínas, las principales bases de datos biológicas y enseña métodos básicos para sus análisis.

Módulo 2: Estadística computacional para médicos clínicos.

Este módulo proporcionará una introducción práctica al análisis de Big data biológico y biomédico, con el fin de desarrollar una comprensión crítica de la fiabilidad de los resultados del análisis. Los médicos clínicos aprenderán a apreciar cómo se puede aplicar el entorno estadístico R al análisis de datos biológicos de una manera rentable.

Módulo 3: Servicios comerciales genómicos personalizados en atención al paciente.

El propósito de este módulo es proporcionar a los médicos los conocimientos y las habilidades necesarias para interpretar los resultados de los servicios comerciales genómicos personalizados, como 23andMe, deCODE , Gene by Gene, etc. Este módulo facilita la integración de estos servicios en sus actividades de atención al paciente.

Módulo 4: Mejora de la calidad en la asistencia sanitaria.

El objetivo de este módulo del programa es equipar a los alumnos con una serie de conocimientos y habilidades que sean relevantes y aplicables en las comunicaciones dentro de los contextos de atención médica. Los participantes aprenderán cómo construir equipos de atención médica comprometidos y de alto rendimiento, establecer y mantener relaciones clínicas efectivas, así como implementar estrategias y herramientas para apoyar la atención centrada en el paciente. Además, con las iniciativas de seguridad del paciente a la vanguardia de la atención, uno de los objetivos principales de este módulo será ayudar a los profesionales de la salud a desarrollar los conocimientos previos y las habilidades necesarias para la especialidad de la gestión de riesgos. Este módulo está enfocado especialmente a la comunicación, la ética y los riesgos asociados con las pruebas genéticas y la evaluación del riesgo de enfermedades.


Perspectivas de carrera

Se acepta comúnmente que la medicina personalizada, dirigida por la secuenciación genómica de individuos, transformará la medicina. Existe un gran potencial para que la secuenciación del genoma mejore la atención del paciente a través de una sensibilidad diagnóstica mejorada y una orientación terapéutica más precisa [Ashley, EA.Hacia la medicina de precisión, Nature Reviews Genetics, 17, 507–522 (2016)].

Esta especialización permite al alumno comenzar con el uso de datos de secuencias genómicas para mejorar la atención al paciente a través de una sensibilidad diagnóstica mejorada y una orientación terapéutica más precisa.Estas habilidades permiten al aprendiz realizar tareas relacionadas con los análisis e interpretación de datos de secuencia genómica, ya sea como médico que trata al paciente o como profesional de consultoría.


Personal del curso

Course Staff Image #1

Ferran Casals

Head of Genomics Core Facility

Universitat Pompeu Fabra (UPF)

Course Staff Image #2

Ivon Cusco

Research Scientist

Clinical and Molecular Genetics unit, Hospital Vall d’Hebron

Course Staff Image #2

Oscar Lao

PI of Population genomics

CRG-CNAG, Barcelona

Course Staff Image #1

Gerard Muntané

Postdoctoral scientist

Universitat Rovira I Virgilli (URV)

Course Staff Image #2

Cedric Notredame

Researcher

Notredame Lab, Comparative Bioinformatics Centre for Genomic Regulation (CRG)

Course Staff Image #1

Clara Serra

Genetic counselor

Vall d’Hebron University Hospital


Licencia

Los materiales de este curso están autorizados bajo una licencia internacional Creative Commons Attribution- NonCommercial - ShareAlike (CC-BY-NC-SA) 4.0.