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IA Biomédica es un MOOC aplicado que presenta cómo la inteligencia artificial puede apoyar problemas de salud pública, intervención clínica, biomecánica, biomedicina molecular y análisis de señales fisiológicas. El curso reorganiza contenidos de epidemiología, cirugía robótica, dinámica cardiovascular, movimiento humano, escoliosis, descubrimiento de fármacos, genética, estrés y epilepsia en cuatro módulos semanales. Cada módulo combina recursos conceptuales con una práctica guiada. En las prácticas, el estudiante utiliza un prompt estandarizado para generar un notebook de Jupyter descargable que crea datos sintéticos reproducibles, ejecuta modelos básicos y presenta resultados interpretables. De esta manera, no se requieren bases clínicas reales, archivos pesados, GPU ni entregas calificadas manualmente. Los cuestionarios ofrecen retroalimentación por opción e intentos ilimitados. Al finalizar, el estudiante podrá reconocer datos biomédicos, seleccionar enfoques básicos de IA, interpretar métricas, relacionar resultados con su contexto y reconocer limitaciones éticas, técnicas y de privacidad.

Syllabus

Epidemiología y salud pública
- Durante esta semana el estudiante estudiará cómo la inteligencia artificial puede apoyar el análisis epidemiológico y la vigilancia en salud pública. El eje parte de variables demográficas, climáticas, geográficas y socioeconómicas para comprender cómo los modelos predictivos pueden aportar información útil en la identificación de factores de riesgo y en la toma de decisiones en salud. La semana integra los contenidos originales de epidemiología asociados con regresión lineal, modelos lineales generalizados, regresión logística, Odds Ratio, autocorrelación espacial y variables binarias de presencia o ausencia de una condición en salud. En la versión MOOC, estos temas se compactan alrededor de una práctica autocontenida con municipios sintéticos y evaluación automática.
Intervención clínica y biomecánica
- Esta semana se enfoca en aplicaciones de la inteligencia artificial en intervención clínica y biomecánica. Se estudia cómo la IA puede apoyar el análisis de procedimientos quirúrgicos, variables cardiovasculares, movimiento humano y deformidades musculoesqueléticas como la escoliosis. Los módulos originales incluyen análisis de cirugía robótica, fases e instrumentos quirúrgicos, dinámica cardiovascular, cardiopatías congénitas, análisis de marcha y caracterización de la escoliosis. Para el MOOC, estos temas se integran en una práctica compacta que utiliza características sintéticas y preprocesadas, evitando videos quirúrgicos, imágenes clínicas pesadas o datos privados.
IA molecular: fármacos y genética
- En esta semana el estudiante explorará aplicaciones de la inteligencia artificial en el nivel molecular. El eje integra el descubrimiento de fármacos, la priorización de moléculas y péptidos, la transcriptómica, las redes de coexpresión génica y la genómica del cáncer. Los contenidos originales abordan herramientas como PharmaNet, PLA-Net, AMPs-Net, WGCNA y modelos de machine learning para datos transcriptómicos. En el MOOC, estos conceptos se concentran en una práctica sintética que reproduce el flujo de priorización molecular y análisis de expresión génica sin entregar bases reales ni datos exclusivos.
Señales fisiológicas: estrés y epilepsia
- La última semana se centra en el análisis de señales fisiológicas mediante inteligencia artificial. Se revisan sensores, wearables, biosensores, señales asociadas a estrés, fundamentos de EEG y aplicaciones de IA para detección de eventos epilépticos. Los módulos originales incluyen detección de estrés con señales fisiológicas, conceptos de instrumentación, uso de dispositivos vestibles, electroencefalografía y algoritmos para detección de crisis. En el MOOC, estos contenidos se integran en una práctica de señales sintéticas que permite trabajar el flujo de procesamiento sin entregar datos reales de EEG, ECG o pacientes.

Taught by

Natasha Ivonne Bloch Morel, Luis Felipe Giraldo Trujillo, Christian Javier Cifuentes De la Portilla, Carolina Munoz, Pablo Andrés Arbeláez Escalante, Carlos Andrés Bravo Vega, David Bigio, Juan Carlos Cruz, Mario Andrés Valderrama, and Juan Carlos Briceño