Máster en Ingeniería Biomédica
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Master
Online
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Diseña el futuro de la medicina: especialízate en ingeniería biomédica
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Tipología
Master
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Metodología
Online
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Idiomas
Castellano
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Horas lectivas
1500h
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Duración
Flexible
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Inicio
Julio 2026
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Campus online
Sí
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Servicio de consultas
Sí
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Tutor personal
Sí
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Clases virtuales
Sí
¿Quieres obtener la perspectiva tecnológica, las herramientas de simulación digital y las habilidades técnicas para dirigir la creación de equipos médicos y mejorar la eficiencia de las empresas del sector biosanitario? En este programa estudiarás a fondo las bases de la biomecánica, la medicina regenerativa con modelado 3D y el uso de Inteligencia Artificial y Big Data en el ámbito de la salud. Así, aprenderás a dominar los sistemas de soporte a la decisión clínica (CDSS), la bioelectricidad y el análisis ómico para tomar decisiones operativas basadas en la innovación médica actual.
El Máster en Ingeniería Biomédica, desarrollado por el Centro Europeo de Másteres y Postgrados (CEMP), te prepara para resolver retos técnicos complejos mediante una visión multidisciplinaria que une ingeniería, biomedicina e informática aplicada. Durante sus 1.500 horas de formación, desarrollarás capacidades clave para liderar proyectos de innovación, investigar en nanotecnología e impresión 3D de tejidos, y convertir el software de vanguardia en soluciones clínicas reales para hospitales, firmas tecnológicas y departamentos de I+D de primer nivel.
Esta titulación se realiza mediante una metodología 100% online y flexible, ideal para que organices tu aprendizaje desde casa y adaptes las horas de estudio a tu vida diaria y laboral con total autonomía. Pide información hoy mismo para descubrir el plan de estudios detallado, las próximas convocatorias de admisión y los pasos para completar tu inscripción en esta especialización científica y tecnológica.
Información importante
Para realizar esta formación debes tener uno de estos niveles de estudios: Grado, Licenciatura, Diplomatura, Máster, Posgrado, Doctorado
Instalaciones y fechas
Ubicación
Inicio
Inicio
A tener en cuenta
Para acceder a este programa de postgrado, se requiere contar con una titulación universitaria oficial (licenciatura, grado o ingeniería) en áreas afines a la tecnología, la computación o las ciencias de la salud, tales como:
Ingeniería Biomédica, Telecomunicaciones, Informática, Industrial o Mecánica.
Grados Biosanitarios (Medicina, Biotecnología, Biología o Bioquímica) con un fuerte interés en la consultoría, la gestión tecnológica y la innovación en salud.
No se exige una experiencia laboral previa obligatoria, estando el programa abierto tanto a profesionales en activo que buscan consultoría estratégica como a recién graduados que deseen enfocar su carrera hacia la I+D y el diseño de dispositivos médicos. El proceso de admisión requiere únicamente la cumplimentación de la solicitud de plaza y la validación del expediente académico por parte del Comité de Admisiones de CEMP.
Opiniones
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Valoración del curso
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Valoración del Centro
Cesar Parra
Opinión verificadaLogros de este Centro
Todos los cursos están actualizados
La valoración media es superior a 3,7
Más de 50 opiniones en los últimos 12 meses
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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
- Fundamentos de anatomía y fisiología humana.
- Introducción a la patología y principios terapéuticos.
- Bioelectricidad y señales fisiológicas.
- Sensores biomédicos y biosensores.
- Sistemas de adquisición y procesamiento de señales biomédicas.
- Fundamentos de electrónica aplicada a sistemas médicos.
- e-Health y sistemas digitales en salud.
Módulo 2. Inteligencia artificial y Big Data en Biomedicina
- Fundamentos de estadística, modelado y validación en IA biomédica.
- Aprendizaje supervisado y no supervisado en salud.
- Redes neuronales y aprendizaje profundo en medicina.
- Análisis y procesamiento de señales e imágenes biomédicas mediante IA.
- Sistemas de ayuda a la decisión clínica (CDSS) y motores de recomendación médica.
- Big Data en salud: arquitecturas, almacenamiento y despliegue de modelos.
- Calidad del dato, sesgo y validación en IA médica.
- Explicabilidad, trazabilidad y ética en inteligencia artificial médica.
Módulo 3. Diseño y desarrollo de dispositivos médicos
- Metodología del diseño de dispositivos médicos.
- Materiales biomédicos y biocompatabilidad.
- Diseño de prótesis e implantes mediante herramientas computacionales.
- Instrumentación electrónica y microcontroladores.
- Introducción a los dispositivos wearables en salud.
- Ensayos mecánicos, eléctricos y clínicos.
- Ciclo de vida, seguridad y certificación de producto médico.
Módulo 4. Robótica, Biomecánica y Bioinstrumentación
- Fundamentos de biomecánica.
- Modelado del comportamiento de tejidos musculoesqueléticos.
- Modelado biomecánico del sistema cardiovascular.
- Integración sensorial y control en sistemas biomecánicos.
- Interfaces hápticas y tecnología portable en biomedicina.
- Simulación neuromusculoesquelética aplicada a biomecánica clínica.
- Robótica médica: sistemas quirúrgicos y de rehabilitación.
- Aplicaciones clínicas de la robótica y biomecánica.
Módulo 5. Innovación en medicina regenerativa y terapias avanzadas
- Introducción a la ingeniería de tejidos y andamiajes.
- Hidrogeles, biotintas y matrices extracelulares.
- Impresión 3D y biofabricación de órganos.
- Terapias celulares y medicina regenerativa.
- Nanotecnología en diagnóstico y tratamiento.
- Aplicaciones clínicas y futuras direcciones en terapia avanzada.
Módulo 6. Biología computacional: modelado, simulación y análisis de sistemas biológicos
- Introducción a la biología computacional y bioinformática estructural.
- Modelado molecular y dinámica de proteínas.
Simulación de redes metabólicas, genéticas y de señalización celular. - Biología de sistemas: integración multiómica y modelado de procesos fisiológicos.
- Análisis de datos ómicos a gran escala.
- Aprendizaje automático aplicado a datos biológicos y genómicos.
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