Máster en Inteligencia Artificial en el Sector de la Salud Mental

Módulo 1. Introducción a la salud mental

• Unidad didáctica 1. ¿Qué es la salud mental?

  1. Importancia de la salud mental

  2. Origen y evolución

• Unidad didáctica 2. Papel de las emociones en la salud mental

  1. Tipos: básicas y complejas

  2. Funciones

  3. Relación con el bienestar mental

  4. Manejo de las emociones

• Unidad didáctica 3. Factores que influyen en la salud mental

  1. Biológicos y genéticos

  2. Personalidad

  3. Ambientales

  4. Experiencias de vida

  5. Estilo de vida

• Unidad didáctica 4. Promoción y mantenimiento

  1. Estrategias de promoción de la salud mental

Módulo 2. Trastornos de salud mental prevalentes

• Unidad didáctica 1. Concepto y definición

  1. Clasificaciones internacionales

• Unidad didáctica 2. Trastornos del estado de ánimo y ansiedad

  1. Trastorno depresivo mayor

  2. Trastorno de ansiedad generalizada

  3. Fobias específicas

  4. Trastorno obsesivo-compulsivo

  5. Trastorno por estrés postraumático

• Unidad didáctica 3. Trastornos de la personalidad

  1. Trastorno límite de la personalidad

  2. Trastorno narcisista

  3. Trastorno antisocial

  4. Trastorno evitativo

• Unidad didáctica 4. Trastornos psicosomáticos y funcionales

  1. Trastorno de somatización

  2. Hipocondría

  3. Trastorno de síntomas neurológicos funcionales

• Unidad didáctica 5. Otros trastornos

  1. Trastornos de la conducta alimentaria

  2. Trastornos del sueño

  3. Trastornos por consumo de sustancias

  4. Trastornos del neurodesarrollo

Módulo 3. Evaluación psicológica

• Unidad didáctica 1. Introducción al psicodiagnóstico

• Unidad didáctica 2. Propósito y aplicaciones de la evaluación psicológica

  1. Ámbito educativo

  2. Contexto laboral

  3. Investigación

  4. Entorno forense

  5. Práctica clínica

• Unidad didáctica 3. Proceso

  1. Referencia o derivación

  2. Entrevista inicial y observación

  3. Aplicación de pruebas psicológicas

  4. Interpretación y análisis del resultado

  5. Realización del informe de evaluación

• Unidad didáctica 4. Pruebas psicológicas

  1. Inteligencia

  2. Personalidad

  3. Neuropsicológicas

  4. Aptitudes

Módulo 4. Terapia psicológica

• Unidad didáctica 1. Fundamentos de la psicoterapia

• Unidad didáctica 2. Elementos básicos

  1. Relación terapéutica

  2. Comunicación

  3. Evaluación inicial

  4. Seguimiento

• Unidad didáctica 3. Enfoques terapéuticos

  1. Terapia cognitivo-conductual

  2. Terapia psicodinámica

  3. Terapia humanista y centrada en las personas

  4. Terapias sistémicas

• Unidad didáctica 4. Modalidades de aplicación

  1. Según el formato: individual, grupal, familiar o de pareja

  2. Según el medio: presencial, digital

Módulo 5. Datos clínicos en salud mental

• Unidad didáctica 1. Información clínica del paciente

  1. Tipologías: estructurados, no estructurados y semiestructurados

• Unidad didáctica 2. Fuentes principales

  1. Historia clínica electrónica

  2. Registros clínicos manuales

  3. Entrevistas

  4. Informes psicológicos y psiquiátricos

• Unidad didáctica 3. Variables en los datos clínicos

  1. Diagnósticos clínicos

  2. Antecedentes

• Unidad didáctica 4. Aspectos legales

  1. Protección de datos personales en salud

  2. Confidencialidad

  3. Derechos del paciente

• Unidad didáctica 5. Formatos y estándares

  1. Codificación

Módulo 6. Fundamentos de la inteligencia artificial

• Unidad didáctica 1. Concepto y definición

  1. Origen y evolución

  2. Ramas

  3. Aplicaciones: computación, industria, educación, entretenimiento, atención al cliente, movilidad y salud

• Unidad didáctica 2. Big Data médico

  1. Fuentes

  2. Tratamiento de datos

• Unidad didáctica 3. Inteligencia artificial aplicada a la salud mental

  1. Públicos y contextos de uso

Módulo 7. Aprendizaje automático o Machine Learning

• Unidad didáctica 1. Conceptualización del aprendizaje automático o Machine Learning

  1. Calidad de los datos

• Unidad didáctica 2. Tipos de aprendizaje

  1. Aprendizaje supervisado: árboles de decisión, K vecinos más cercanos, máquinas de vectores de soporte, regresión logística, clasificación de Naive Bayes

  2. Aprendizaje no supervisado: agrupamiento o clustering, reducción de dimensionalidad

  3. Aprendizaje por refuerzo: Q-learning, Policy gradient

• Unidad didáctica 3. Evaluación de modelos

  1. Métricas de evaluación: clasificación, regresión, ranking, estadísticas, visión informática y procesamiento del lenguaje natural

Módulo 8. Aprendizaje profundo o Deep Learning

• Unidad didáctica 1. Conceptualización del aprendizaje profundo o Deep Learning

  1. Elementos constitutivos

  2. Características

• Unidad didáctica 2. Redes neuronales artificiales

  1. Funcionamiento: dinámica computacional de la neurona artificial, ajuste de parámetros y proceso de aprendizaje

• Unidad didáctica 3. Tipos de modelos

  1. Redes neuronales convolucionales

  2. Redes neuronales recurrentes

  3. Modelos de transformadores

Módulo 9. Inteligencia artificial generativa

• Unidad didáctica 1. ¿Qué es la inteligencia artificial generativa?

  1. Tipos de contenido generado: texto, imágenes, vídeo, audio, datos estructurados

  2. Métodos de generación: generación autorregresiva, generación basada en ruido latente, entrenamiento adversarial, técnicas de enmascaramiento

• Unidad didáctica 2. Modelos fundacionales o Foundation Models

  1. Entrenamiento y adaptación

  2. Representaciones generadas por los modelos: multimodales, multilingües

• Unidad didáctica 3. Arquitecturas principales

  1. Redes generativas antagónicas

  2. Autocodificadores variacionales

  3. Transformadores o transformers

  4. Arquitecturas híbridas y emergentes

Módulo 10. Ingeniería de prompt o Prompt Engineering

• Unidad didáctica 1. Conceptualización de la ingeniería de prompt o Prompt Engineering

  1. Elementos de un prompt

  2. Principios de diseño

  3. Parámetros de generación: métodos deterministas, técnicas de sampling

• Unidad didáctica 2. Técnicas

  1. Prompt sin entrenamiento previo o zero-shot

  2. Prompt con pocas muestras o few-shot

  3. Cadena de pensamiento o chain of thought

  4. Generación aumentada por recuperación

  5. ReAct

  6. Autoconsistencia

  7. Encadenamiento de instrucciones o prompt chaining

  8. Prompt basado en roles o role prompting

  9. Conocimiento generado

  10. Marcos del árbol de pensamiento o tree of thoughts

  11. Prompt activo

  12. Estímulo direccional

  13. Ingeniería automática de prompts

  14. Personalización de prompt o prompt reframing

• Unidad didáctica 3. Buenas prácticas

• Unidad didáctica 4. Plataformas para la gestión y optimización de prompts

  1. Prompthub

  2. PromptBase

  3. FlowGPT

  4. PromptLayer

Módulo 11. Métodos computacionales en salud mental

• Unidad didáctica 1. Análisis multimodal

• Unidad didáctica 2. Procesamiento del lenguaje natural

  1. Fuentes de datos

  2. Etapas

  3. Modelos avanzados: embeddings contextuales, etiquetado de secuencia, topic modeling

  4. Evaluación técnica y errores comunes

• Unidad didáctica 3. Análisis de la voz y prosodia

  1. Parámetros acústicos

  2. Técnicas de extracción

  3. Modelos predictivos

• Unidad didáctica 4. Reconocimiento de expresión facial y comportamiento no verbal

  1. Técnicas de extracción

  2. Modelos de visión

Módulo 12. Herramientas de salud mental asistidas por IA

• Unidad didáctica 1. Clasificación de herramientas según su finalidad

  1. Apoyo clínico a profesionales

  2. Autoevaluación y autogestión para pacientes

  3. Plataformas híbridas

  4. Tecnologías de intervención activa

• Unidad didáctica 2. Asistentes conversacionales

  1. Tipos: basados en reglas, basados en modelos generativos e híbridos

  2. Enfoques terapéuticos

  3. Aplicaciones: Wysa, Woebot, Youper, Tess, Psychologist

• Unidad didáctica 3. Terapias de exposición

  1. Tecnología de los sonidos

  2. Realidad virtual

  3. Realidad aumentada

• Unidad didáctica 4. Dispositivos

  1. Sensores fisiológicos y captación de señales biométricas

  2. Uso clínico

• Unidad didáctica 5. Aplicaciones especializadas

  1. DOMUM

  2. REACH VET

• Unidad didáctica 6. Plataformas para investigación y formación profesional

  1. The Crisis Contact Simulator

Módulo 13. Aplicaciones clínicas

• Unidad didáctica 1. Prevención

  1. Cribado

  2. Detección temprana

  3. Predicción de riesgo suicida y conductas autolesivas

• Unidad didáctica 2. Diagnóstico

  1. Ayuda en la decisión clínica

  2. Evaluación automatizada de síntomas

  3. Clasificación de trastornos mentales

• Unidad didáctica 3. Tratamiento

  1. Terapias digitales basadas en IA

  2. Adaptación dinámica del tratamiento

  3. Psicoterapia aumentada

• Unidad didáctica 4. Seguimiento

  1. Monitorización pasiva y continua

  2. Alertas automatizadas

Módulo 14. Diseño e interacción humano–IA en salud mental

• Unidad didáctica 1. Diseño centrado en las personas

  1. Codiseño con pacientes y profesionales

  2. Principios de usabilidad

  3. Diseño inclusivo

  4. Consideraciones

• Unidad didáctica 2. Paradigmas de supervisión

  1. Human-in-the-loop

  2. Human-on-the-loop

  3. Human-over-the-loop

• Unidad didáctica 3. Roles y flujo de trabajo

  1. Matriz RACI

  2. Integración con HCE y CDS

  3. Dinámicas colaborativas

Módulo 15. Ética y regulación de la inteligencia artificial

• Unidad didáctica 1. Moral ante el progreso tecnológico

  1. Posiciones doctrinales: bioconservadurismo, neurodeterminismo, transhumanismo, humanismo abierto desde los derechos humanos

  2. Principios bioéticos

• Unidad didáctica 2. Desafíos éticos

  1. Sesgos y discriminación clínica

  2. Transparencia y explicabilidad accionable

  3. Privacidad, confidencialidad y seguridad de los datos

  4. Autonomía y consentimiento informado

  5. Seguridad del paciente y gestión del daño

  6. Relación terapéutica

• Unidad didáctica 3. Actores relevantes

  1. Autoridades

  2. Proveedores y desarrolladores

  3. Organizaciones sanitarias y profesionales

  4. Usuarios y pacientes

• Unidad didáctica 4. Guías y recomendaciones aplicadas a la salud mental

  1. Iniciativas y estándares técnico-clínicos

  2. Organismos internacionales y europeos: OMS, UNESCO, OCDE, Consejo de Europa, Comisión Europea

  3. Orientaciones nacionales y sectoriales: Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial, Carta de Derechos Digitales, Agencia Española de Supervisión de la Inteligencia Artificial, Autoridad de protección de datos y bioética aplicada

Módulo 16. Panorama legislativo aplicable

• Unidad didáctica 1. Introducción al marco normativo

• Unidad didáctica 2. Unión Europea

  1. Reglamento europeo de IA

  2. Reglamento General de Protección de Datos

  3. Marco de producto sanitario

  4. Espacio Europeo de Datos de Salud

• Unidad didáctica 3. España

  1. Ley Orgánica 3/2018, de Protección de Datos Personales y garantía de los derechos digitales

  2. Ley 44/2003, de Ordenación de las Profesiones Sanitarias

  3. Ley 14/2007, de Investigación Biomédica

  4. Ley 41/2002, básica reguladora de la autonomía del paciente y de derechos y obligaciones en materia de información y documentación clínica

  5. Ley 33/2011, General de Salud Pública

  6. Ley 14/2011, de la Ciencia, la Tecnología y la Innovación

  7. Normativa sanitaria complementaria

Módulo 17. Gobernanza de la inteligencia artificial

• Unidad didáctica 1. ¿Qué es la gobernanza de la inteligencia artificial?

  1. Niveles

• Unidad didáctica 2. Elementos de gobernanza

  1. Estructuras de gobierno asistencial

  2. Comité de inteligencia artificial

  3. Roles y responsabilidades

  4. Políticas y procedimientos internos

  5. Formación y concienciación

  6. Objetivos asistenciales

  7. Participación de pacientes y usuarios

• Unidad didáctica 3. Gestión de los riesgos de la inteligencia artificial en organizaciones sanitarias

  1. Metodología

  2. Evaluación de impacto

  3. Medidas técnicas y organizativas

  4. Cumplimiento normativo transversal: IA Act, EEDS

  5. Evaluación de resultados y mejora continua

• Unidad didáctica 4. Ciclo de vida de los sistemas

  1. Diseño

  2. Desarrollo

  3. Producción

  4. Seguimiento y control

  5. Retirada

• Unidad didáctica 5. Auditoría de sistemas de inteligencia artificial

  1. Modelo de las tres líneas: ejecución y responsabilidad operativa, supervisión y monitoreo del riesgo, aseguramiento independiente y asesoramiento estratégico

• Unidad didáctica 6. Gobernanza en investigación e innovación

  1. OMS