Créditos ECTS Créditos ECTS: 3
Horas ECTS Criterios/Memorias Horas de Tutorías: 1 Clase Expositiva: 10 Clase Interactiva: 15 Total: 26
Lenguas de uso Castellano, Gallego
Tipo: Materia Ordinaria Grado RD 1393/2007 - 822/2021
Departamentos: Electrónica y Computación
Áreas: Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial
Centro Escuela Técnica Superior de Ingeniería
Convocatoria: Segundo semestre
Docencia: Con docencia
Matrícula: Matriculable
La salud es uno de los ámbitos en los que tradicionalmente la inteligencia artificial tiene una mayor aplicación debido a la complejidad en la toma de decisiones, que se beneficia enormemente de la capacidad de las técnicas de IA para manejar problemas complejos.
El objetivo de esta asignatura es centrarse en el estudio y aplicación de las técnicas de aprendizaje automático, visión por computador, tecnologías del lenguaje y otros conocimientos que el estudiantado adquirió en los cursos anteriores, para abordar problemas complejos en salud. También se abordará la complejidad y particularidades de los datos en salud entre los que están la presencia de ruido, datos incompletos o no disponer de conocimiento explícito.
Esta es una materia de síntesis y exposición de los distintos aspectos de la aplicación de la IA en Salud tanto a través de proyectos de investigación financiados en convocatorias públicas como en proyectos con empresas e instituciones, que podrá preparar al estudiantado para su futuro profesional tanto en el ámbito de la investigación como en el ámbito de la empresa o administración pública.
Tema 1. Perspectiva general de IA aplicada a la salud. Ideación y Planificación de proyectos de investigación. Iniciativa y emprendimiento. Aspectos específicos de la ley de IA en salud.
Tema 2. Espacios de datos en salud.
Tema 3. Proyectos de I+D+i en salud: presentación de proyectos de investigación en curso financiados por la Agencia Estatal de Investigación y el Instituto de Salud Carlos III; preparación de proyectos desde la idea hasta la memoria: retos, fortalezas y debilidades. Conformación de equipos multidisciplinarios. Obtención de datos. Reparto de tareas. Retos en la apertura de nuevas líneas de trabajo.
Tema 4. Aplicaciones de IA en salud en la práctica clínica general en Galicia.
No habrá una bibliografía como tal, sino que se trabajará con artículos científicos y charlas de presentación de experiencias en proyectos de investigación y transferencia.
La materia contribuye al desarrollo de las habilidades generales recogidas en la memoria del título:
Habilidades generales:
[CG3] Capacidad para diseñar y crear modelos y soluciones de calidad basadas en Inteligencia Artificial que sean eficientes, robustas, transparentes y responsables.
[CG4] Capacidad para seleccionar y justificar los métodos y técnicas adecuadas para resolver un problema concreto, o para desarrollar y proponer nuevos métodos basados en inteligencia artificial.
Resultados de aprendizaje:
- Conocer y saber tratar las características específicas de los datos en el entorno de la salud.
- Conocer la organización de un proyecto de IA en salud- Conocer las principales técnicas de aprendizaje automático aplicadas al ámbito de la salud.
- Conocer y saber aplicar las técnicas de visión por computadora en la imagen médica.
- Conocer y saber aplicar los modelos de lenguaje en salud.
La metodología seguida utiliza el Campus Virtual de la USC como plataforma básica.
En el aula virtual de la asignatura el estudiantado dispondrá de toda la información y documentación de la materia.
La asignatura se impartirá en 10 horas de sesiones expositivas y 15 horas de sesiones interactivas.
En estas sesiones se realizará la presentación y discusión de distintos aspectos de los proyectos de investigación en los que participa el profesorado de la materia.
Las competencias del tipo CG3 y CG4 tienen contenidos asociados en la parte teórico-práctica de la materia y se evalúan de forma explícita en las pruebas que se realizan a lo largo del curso.
La competencia TR3 se trabaja fundamentalmente en el fomento de la creatividad, el pensamiento crítico, evaluando las diferentes posibilidades de resolución de problemas, tanto en la teoría como en la práctica, proponiendo problemas para desarrollar estas habilidades, con situaciones cambiantes, y se evalúan en la calificación del trabajo a entregar.
La competencia TR6 se evalúa incluyendo los aspectos jurídicos, sociales, ambientales y económicos de las soluciones propuestas a los diferentes ejercicios, así como en la explicación de los ejercicios durante el desarrollo de las clases expositivas.
El desarrollo de la asignatura se realizará con 1h expositiva y 1,5 h de interactivas semanales, aunque puede haber pequeños cambios por el transcurrir de la docencia, festivos, etc.
En la primera semana de clase se realizará la presentación de la asignatura por parte de la coordinación de la misma.
A continuación, en la segunda semana de clase, se desarrollará el Tema 1, un tema general de introducción a la IA en el ámbito de la salud y cómo se construye un proyecto de investigación, incluyendo aspectos de iniciativa y emprendimiento. También se hablará de aspectos específicos de la ley de IA en salud y se realizará una breve discusión sobre distintos aspectos de la misma.
En la tercera semana de clase se desarrollará el tema de Espacios de datos en salud.
A partir de la cuarta semana de clase se realizarán presentaciones y discusiones de distinta tipología de proyectos con empresas, o proyectos financiados en la estrategia de salud o en la de IA, así como aspectos a contemplar en la conformación de equipos interdisciplinarios o la apertura de nuevas líneas de investigación. Este tema se desarrollará durante 6 semanas.
En la última semana se presentarán aplicaciones de IA en salud que ahora mismo están en uso en el sistema de salud gallego.
Las sesiones terminarán con la presentación de trabajos hechos por los estudiantes y discusión de los mismos.
Al ser una asignatura de último semestre del 4º curso, y estar ya el estudiantado realizando su TFG y prácticas externas, la evaluación consistirá en el desarrollo de un trabajo de síntesis sobre los distintos aspectos de la IA en salud presentados en las distintas sesiones de la asignatura. Así, la preparación, presentación y discusión de dicho trabajo será un 80% de la calificación final, y habrá una prueba final que contará el 20% de la calificación final, tal y como se recoge en la memoria del título.
Dada la casuística de la asignatura, la asistencia a clase es obligatoria, con un mínimo de un 80% para poder superar la asignatura.
- 80% de la calificación final: Trabajo de síntesis sobre los distintos aspectos de la IA en salud vistos durante el curso (se proporcionará un esquema del mismo en el campus virtual).
En este porcentaje se valorará la memoria, la presentación, y la participación durante las clases.
- 20% de la calificación final: Prueba final de reflexión sobre lo aprendido en la asignatura.
Se utiliza para evaluar las competencias CG3 y CG4.
La nota final de la asignatura se calculará con las ponderaciones anteriores siempre que se alcance una puntuación final de 5 puntos y una calificación mínima de cada parte (trabajo, calificación final) de 4 puntos.
En el caso de no alcanzarse los 5 puntos, la calificación será el valor mínimo de las 2 partes.
La entrega del trabajo posterior al 1 de noviembre estará asociada a la consideración de PRESENTADA/O en la calificación de la asignatura, con independencia de la asistencia o no al examen final.
RECUPERACIÓN (2ª oportunidad):
Podrá presentarse a este examen el estudiantado que no supere alguna de las partes obligatorias en la evaluación continua.
-Trabajo (80% de la nota final): Realización de un nuevo trabajo indicado por el profesorado de la asignatura.
-Prueba final (20% de la nota final): Ejercicio de reflexión sobre el aprendizaje obtenido en la materia en su conjunto, con cuestiones específicas de cada temática.
En el caso de realización fraudulenta de ejercicios o probas, será de aplicación lo recogido en la Normativa de evaluación del rendimiento académico de los estudiantes y de revisión de calificaciones y sucesivas modificaciones.
En aplicación de la Normativa de la ETSE sobre plagio (aprobada por la Xunta de la ETSE el 19/12/2019), la copia total o parcial de algún ejercicio de prácticas o teoría supondrá el suspenso en las dos oportunidades del curso, con la calificación de 0,0 en ambos casos.
Esta materia tiene 3 créditos ECTS, correspondiendo una carga de trabajo personal de 75 horas. Este tiempo puede desglosarse en los siguientes apartados:
TRABAJO PRESENCIAL EN EL AULA:
* Clases magistrales: 10 horas
* Sesiones prácticas en grupos reducidos: 15 horas
* Tutorización individual del alumnado: 1 hora
Total horas trabajo presencial en el aula: 26 horas
TRABAJO PERSONAL DEL ESTUDIANTADO:
* Estudio autónomo: 5 horas
* Escritura de ejercicios, trabajos, etc.: 30 horas
* Evaluación de trabajos, proyectos, exámenes: 14 horas
Total horas trabajo personal: 49 horas
Al estar situada al final de los estudios, se suponen unos conocimientos generales de todas las técnicas estudiadas durante el desarrollo de los mismos, las distintas técnicas del aprendizaje automático, el desarrollo de proyectos integradores y proyectos empresariales, así como de los ámbitos de la visión por ordenador y tecnologías del lenguaje.
Se recomienda el uso de las horas de tutorías para aclarar cualquier duda que se pueda presentar en el desarrollo de la materia.
Se utilizará el campus virtual de la USC para toda la docencia, publicación de material, guiones de prácticas y entrega de trabajos.
El sistema operativo a utilizar en las prácticas es indiferente: Windows o Linux.
La asignatura se impartirá en castellano y gallego.
Alberto Jose Bugarin Diz
- Departamento
- Electrónica y Computación
- Área
- Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial
- Teléfono
- 881816440
- Correo electrónico
- alberto.bugarin.diz [at] usc.es
- Categoría
- Profesor/a: Catedrático/a de Universidad
María José Carreira Nouche
Coordinador/a- Departamento
- Electrónica y Computación
- Área
- Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial
- Teléfono
- 881816431
- Correo electrónico
- mariajose.carreira [at] usc.es
- Categoría
- Profesor/a: Catedrático/a de Universidad
Senén Barro Ameneiro
- Departamento
- Electrónica y Computación
- Área
- Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial
- Teléfono
- 881816469
- Correo electrónico
- senen.barro [at] usc.es
- Categoría
- Profesor/a: Catedrático/a de Universidad
Manuel Lama Penin
- Departamento
- Electrónica y Computación
- Área
- Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial
- Teléfono
- 881816427
- Correo electrónico
- manuel.lama [at] usc.es
- Categoría
- Profesor/a: Catedrático/a de Universidad
María Jesús Taboada Iglesias
- Departamento
- Electrónica y Computación
- Área
- Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial
- Teléfono
- 881813561
- Correo electrónico
- maria.taboada [at] usc.es
- Categoría
- Profesor/a: Catedrático/a de Universidad
David Chaves Fraga
- Departamento
- Electrónica y Computación
- Área
- Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial
- Teléfono
- 881815525
- Correo electrónico
- david.chaves [at] usc.es
- Categoría
- Profesor/a: Profesor Ayudante Doctor LOU
Beatriz Blanco Besteiro
- Departamento
- Electrónica y Computación
- Área
- Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial
- Correo electrónico
- beatriz.blanco [at] usc.es
- Categoría
- Profesor/a: Ayudante Doutor LOSU
Marcos Fernandez Pichel
- Departamento
- Electrónica y Computación
- Área
- Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial
- Correo electrónico
- marcosfernandez.pichel [at] usc.es
- Categoría
- Profesor/a: Ayudante Doutor LOSU
Nicolas Vila Blanco
- Departamento
- Electrónica y Computación
- Área
- Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial
- Teléfono
- 881815509
- Correo electrónico
- nicolas.vila [at] usc.es
- Categoría
- Profesor/a: Profesor Ayudante Doctor LOU
Marta Nuñez Garcia
- Departamento
- Electrónica y Computación
- Área
- Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial
- Correo electrónico
- martanunez.garcia [at] usc.es
- Categoría
- Investigador/a: Ramón y Cajal
Constanza De La O Andion Garcia
- Departamento
- Electrónica y Computación
- Área
- Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial
- Correo electrónico
- constanza.andion.garcia [at] usc.es
- Categoría
- Predoutoral Ministerio
| Miércoles | |||
|---|---|---|---|
| 17:30-18:30 | Grupo /CLE_01 | Gallego, Castellano | IA.01 |
| 18:30-20:00 | Grupo /CLIL_01 | Gallego, Castellano | IA.01 |
| 21.05.2026 16:00-20:00 | Grupo /CLIL_01 | IA.01 |
| 21.05.2026 16:00-20:00 | Grupo /CLE_01 | IA.01 |
| 29.06.2026 16:00-20:30 | Grupo /CLIL_01 | IA.01 |
| 29.06.2026 16:00-20:30 | Grupo /CLE_01 | IA.01 |