Máster en Ingeniería Biomédica

Master

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900 49 49 40

Llamada gratuita. Lunes a Viernes de 9h a 20h.

Descripción

  • Tipología

    Master

  • Metodología

    Online

  • Idiomas

    Castellano

  • Horas lectivas

    1500h

  • Duración

    Flexible

  • Inicio

    09/03/2026

¡Conviértete en el motor de la innovación clínica! Con nuestro Máster en Ingeniería Biomédica online, sabrás crear y gestionar soluciones tecnológicas avanzadas que revolucionen los tratamientos médicos actuales. Explorarás campos emergentes, como la robótica y la inteligencia artificial, y aprenderás de expertos del sector en activo. ¡Prepárate y construye lo que otros aún no han imaginado!

Información importante

Para realizar esta formación debes tener uno de estos niveles de estudios: Grado, Licenciatura, Diplomatura..., Máster, Posgrado, Doctorado o en último curso

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09 mar 2026Matrícula abierta

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2024

Todos los cursos están actualizados

La valoración media es superior a 3,7

Más de 50 opiniones en los últimos 12 meses

Este centro lleva 11 años en Emagister.

Materias

  • Inteligencia artificial
  • Robótica
  • Ingeniería biomédica
  • Anatomía
  • Fisiología Humana
  • Terapia
  • Patología
  • Señales Biomédicas
  • Big Data
  • Innovación
  • Tejidos
  • Análisis de datos
  • Biomedicina
  • Fisiología
  • Biomecánica
  • Biología molecular
  • Ética médica
  • Bioinformática

Temario

Módulo 1. Fundamentos de la Ingeniería Biomédica

  1. Fundamentos de anatomía y fisiología humana.
  2. Introducción a la patología y principios terapéuticos.
  3. Bioelectricidad y señales fisiológicas.
  4. Sensores biomédicos y biosensores.
  5. Sistemas de adquisición y procesamiento de señales biomédicas.
  6. Fundamentos de electrónica aplicada a sistemas médicos.
  7. e-Health y sistemas digitales en salud.

Módulo 2. Inteligencia artificial y Big Data en Biomedicina

  1. Fundamentos de estadística, modelado y validación en IA biomédica.
  2. Aprendizaje supervisado y no supervisado en salud.
  3. Redes neuronales y aprendizaje profundo en medicina.
  4. Análisis y procesamiento de señales e imágenes biomédicas mediante IA.
  5. Sistemas de ayuda a la decisión clínica (CDSS) y motores de recomendación médica.
  6. Big Data en salud: arquitecturas, almacenamiento y despliegue de modelos.
  7. Calidad del dato, sesgo y validación en IA médica.
  8. Explicabilidad, trazabilidad y ética en inteligencia artificial médica.

Módulo 3. Diseño y desarrollo de dispositivos médicos

  1. Metodología del diseño de dispositivos médicos.
  2. Materiales biomédicos y biocompatabilidad.
  3. Diseño de prótesis e implantes mediante herramientas computacionales.
  4. Instrumentación electrónica y microcontroladores.
  5. Introducción a los dispositivos wearables en salud.
  6. Ensayos mecánicos, eléctricos y clínicos.
  7. Ciclo de vida, seguridad y certificación de producto médico.

Módulo 4. Robótica, Biomecánica y Bioinstrumentación

  1. Fundamentos de biomecánica.
  2. Modelado del comportamiento de tejidos musculoesqueléticos.
  3. Modelado biomecánico del sistema cardiovascular.
  4. Integración sensorial y control en sistemas biomecánicos.
  5. Interfaces hápticas y tecnología portable en biomedicina.
  6. Simulación neuromusculoesquelética aplicada a biomecánica clínica.
  7. Robótica médica: sistemas quirúrgicos y de rehabilitación.
  8. Aplicaciones clínicas de la robótica y biomecánica.

Módulo 5. Innovación en medicina regenerativa y terapias avanzadas

  1. Introducción a la ingeniería de tejidos y andamiajes.
  2. Hidrogeles, biotintas y matrices extracelulares.
  3. Impresión 3D y biofabricación de órganos.
  4. Terapias celulares y medicina regenerativa.
  5. Nanotecnología en diagnóstico y tratamiento.
  6. Aplicaciones clínicas y futuras direcciones en terapia avanzada.

Módulo 6. Biología computacional: modelado, simulación y análisis de sistemas biológicos

  1. Introducción a la biología computacional y bioinformática estructural.
  2. Modelado molecular y dinámica de proteínas.
    Simulación de redes metabólicas, genéticas y de señalización celular.
  3. Biología de sistemas: integración multiómica y modelado de procesos fisiológicos.
  4. Análisis de datos ómicos a gran escala.
  5. Aprendizaje automático aplicado a datos biológicos y genómicos.

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