Duración
5 meses
Fecha de Inicio
23-11-2026
Modalidad
online
Dificultad
Experto
Precio
521 €
El Curso de Inteligencia Artificial en Genómica y Medicina Personalizada de Academia IA está diseñado para formar profesionales capaces de aplicar herramientas de inteligencia artificial al análisis genómico y al diseño de estrategias clínicas individualizadas. El programa abarca desde la interpretación de datos ómicos hasta el desarrollo de modelos predictivos aplicados a la práctica médica y la investigación biomédica avanzada.
Te enseñaremos a trabajar con plataformas de análisis genómico asistidas por IA, modelos de aprendizaje automático aplicados a datos clínicos, herramientas de bioinformática acelerada por IA, y sistemas de soporte a la decisión clínica. Aprenderás a integrar variantes genéticas, biomarcadores y datos fenotípicos para construir perfiles de paciente y anticipar respuestas terapéuticas. El curso incluye un Proyecto Final donde diseñarás una solución de medicina personalizada aplicada a un caso clínico o investigador real.
La medicina de precisión está redefiniendo la práctica clínica a escala global. La capacidad de analizar genomas completos, identificar variantes patogénicas y cruzar datos moleculares con historiales clínicos exige profesionales que dominen tanto la biología como las herramientas de inteligencia artificial aplicada a la salud. Las instituciones sanitarias y los centros de investigación priorizan hoy perfiles que puedan traducir datos genómicos complejos en decisiones clínicas accionables.
El propósito del curso es formar profesionales capaces de integrar la IA en los flujos de trabajo de genómica clínica y medicina personalizada. Aprenderás a procesar y analizar datos de secuenciación masiva, identificar variantes de significado clínico, construir modelos predictivos de respuesta al tratamiento, interpretar perfiles transcriptómicos y aplicar herramientas de IA para estratificar pacientes según riesgo genético o fenotípico.
La formación incluye el manejo de plataformas como Google DeepMind AlphaFold, herramientas de bioinformática basadas en IA, modelos de lenguaje biomédico como BioGPT, y entornos de análisis como Galaxy y AWS HealthOmics, culminando con un Proyecto Final de aplicación clínica real.
El Curso de Inteligencia Artificial en Genómica y Medicina Personalizada te capacita para desarrollar tu actividad en unidades de genómica clínica, centros de investigación oncológica, laboratorios de diagnóstico molecular, departamentos de bioinformática hospitalaria y empresas de biotecnología que desarrollan soluciones de diagnóstico o terapéutica personalizada. Podrás optar a roles como especialista en IA biomédica, analista de datos genómicos o consultor de medicina de precisión.
La formación te prepara para ejecutar tareas de alto impacto: interpretar resultados de secuenciación de nueva generación (NGS) con soporte de IA, construir pipelines automatizados de análisis genómico, diseñar modelos de estratificación de pacientes, aplicar algoritmos de predicción de variantes patogénicas, integrar datos multiómicos en plataformas de decisión clínica, y generar informes genéticos estructurados con soporte de modelos de lenguaje biomédico.
También adquirirás competencias para diseñar protocolos de validación clínica de herramientas de IA, asesorar a equipos médicos en la implementación de soluciones de diagnóstico asistido, y liderar proyectos de transformación digital en entornos sanitarios de alta complejidad. El enfoque práctico te permite trasladar inmediatamente estas capacidades a tu entorno profesional actual.
admisiones@academiaia.ai +34 967 79 32 85
Av Marqués del Turia 14 Valencia
Accede desde cualquier lugar sin desplazamientos. Compagina tu especialización en IA biomédica con tu actividad clínica.
No necesitas ser desarrollador. Aprenderás a dirigir herramientas de IA avanzadas con criterio clínico, sin escribir código.
Trabajarás con AlphaFold, BioGPT, AWS HealthOmics y plataformas de NGS que ya usan hospitales y centros de investigación líderes.
La excelencia formativa define cada programa de Academia IA. Nuestro compromiso es ofrecer una experiencia de aprendizaje que combine rigor técnico con aplicabilidad inmediata, preparando profesionales capaces de generar impacto real desde el primer día.
Nuestros programas están diseñados por profesionales que trabajan en empresas del sector de inteligencia artificial. Compartimos las técnicas y herramientas que utilizamos en proyectos reales.
Al unirte a Academia IA accedes a más de 400 profesionales en Skool. Un espacio donde resolver dudas, compartir proyectos y seguir aprendiendo más allá del temario oficial.
( +34 ) 967 79 32 85
Completar el Curso de Inteligencia Artificial en Genómica y Medicina Personalizada te posiciona en uno de los nichos de mayor crecimiento en el sector salud. La convergencia entre genómica e inteligencia artificial está generando una demanda urgente de profesionales capaces de operar en la intersección entre biología molecular, datos clínicos y tecnología.
Acceso a los roles más demandados en salud digital: Los perfiles especializados en IA aplicada a genómica son escasos y altamente valorados. Hospitales universitarios, empresas de biotecnología, compañías farmacéuticas y startups de salud digital buscan activamente profesionales que combinen criterio clínico con capacidad de análisis de datos genómicos asistido por IA.
Capacidad para liderar proyectos de medicina de precisión: Desarrollarás las competencias necesarias para diseñar e implementar soluciones reales: desde la interpretación de variantes en paneles oncológicos hasta el desarrollo de modelos de predicción de respuesta a inmunoterapia, aportando valor directo en decisiones clínicas de alta complejidad.
Diferenciación en investigación y práctica clínica: El dominio de herramientas como AlphaFold, BioGPT o AWS HealthOmics te convierte en un perfil diferenciado tanto en convocatorias de investigación competitiva como en procesos de selección en el sector privado, donde estas competencias son aún escasas entre profesionales sanitarios.
Integración en una comunidad de profesionales en IA: Al formarte con Academia IA te incorporas a una red de +400 profesionales que comparten proyectos, casos de uso reales y oportunidades en el ecosistema de la inteligencia artificial aplicada, incluyendo perfiles del sector salud y biotecnología.
La inteligencia artificial está protagonizando una transformación sin precedentes en la medicina. Según los datos de coste publicados por el National Human Genome Research Institute (NHGRI) el coste de secuenciar un genoma humano completo ha caído de los 100 millones de dólares en 2001 a menos de 1.000 dólares en la actualidad, lo que ha disparado el volumen de datos genómicos disponibles. Analizar e interpretar esa información de forma clínicamente útil es imposible sin herramientas de IA especializadas en biomedicina. Los profesionales que dominen esta intersección tienen una posición estratégica única en el sistema sanitario del siglo XXI.
Transformación de la oncología y las enfermedades raras: La identificación de variantes somáticas en tumores, la selección de terapias dirigidas y el diagnóstico molecular de enfermedades raras dependen cada vez más de modelos de IA entrenados sobre grandes cohortes genómicas. Hospitales de referencia y grandes farmacéuticas ya han integrado estos sistemas en sus protocolos, y la demanda de profesionales que sepan operar y validar estas herramientas crece de forma sostenida.
Brecha crítica de talento especializado: Existe una escasez global de perfiles que combinen conocimiento biomédico sólido con capacidad de trabajar con herramientas de IA aplicadas a datos genómicos. La mayoría de los profesionales sanitarios no han recibido formación específica en este ámbito, lo que genera una oportunidad de diferenciación extraordinaria para quienes den el paso ahora.
La personalización como nuevo estándar asistencial: Los sistemas de salud avanzan hacia un modelo en el que el tratamiento se diseña según el perfil genético, fenotípico y molecular de cada paciente. Dominar las herramientas de IA que hacen posible este enfoque no es una ventaja competitiva futura: es una competencia esencial para los profesionales de la salud y la investigación biomédica del presente.
El plan de estudios del Curso de Inteligencia Artificial en Genómica y Medicina Personalizada sigue una estructura progresiva por capas de complejidad, partiendo de los fundamentos conceptuales hasta llegar a la implementación de soluciones en entornos clínicos reales. Cada bloque temático replica casos de uso reales extraídos de unidades de genómica hospitalaria, laboratorios de diagnóstico molecular y proyectos de investigación traslacional, garantizando una aplicabilidad inmediata de lo aprendido.
Los primeros bloques establecen las bases necesarias: fundamentos de genómica clínica e interpretación de variantes, introducción a los modelos de IA aplicados a datos biomédicos, y manejo de plataformas de secuenciación de nueva generación (NGS) con soporte analítico de IA. Se trabaja con herramientas como Galaxy, bases de datos genómicas como ClinVar y gnomAD, y se introducen los primeros modelos de predicción de patogenicidad de variantes.
Los bloques avanzados abordan la integración de datos multiómicos mediante IA, el uso de modelos de lenguaje biomédico para síntesis de evidencia y generación de informes clínicos, el diseño de pipelines automatizados de análisis genómico en entornos cloud como AWS HealthOmics, y la aplicación de AlphaFold para predicción de estructura proteica. El programa culmina con el Proyecto Final, en el que el alumno diseña e implementa una solución completa de medicina personalizada aplicada a un caso clínico o investigador real de su ámbito profesional.
Aprovecha todos nuestros recursos en cualquiera de nuestras formaciones.
Bases moleculares del genoma humano aplicadas a la IA
Introducción a la medicina de precisión y sus paradigmas actuales
Tipos de datos genómicos: WGS, WES, RNA-seq y SNP arrays
Panorama de herramientas de IA en el ecosistema genómico
Acceso real: qué es gratuito, qué exige licencia y qué no vas a poder usar
Qué es y qué no es un producto sanitario
Marcos éticos, legales y regulatorios en genómica clínica
Recorrido técnico: qué nivel necesitas en cada módulo
Bases de datos genómicas clave: ClinVar, gnomAD, COSMIC y TCGA
Formatos de datos genómicos: FASTQ, VCF, BAM y FHIR genómico
Versiones del genoma de referencia: GRCh37, GRCh38 y T2T
Control de calidad y preprocesamiento de datos de secuenciación
Interoperabilidad de sistemas de información clínica y genómica
Gobernanza de datos sensibles y privacidad diferencial en salud
Un genoma no se puede anonimizar
Dónde se procesa el dato: nube, encargo de tratamiento y transferencias
Clasificación de variantes patogénicas con algoritmos supervisados
ACMG/AMP: del marco de 2015 al sistema de puntos v4
Un único predictor calibrado: el criterio de ClinGen
Anotación funcional de variantes con herramientas como CADD y REVEL
Modelos de predicción de riesgo poligénico con Random Forest y XGBoost
Sesgo ancestral de los scores poligénicos
Gestión del desequilibrio de clases en conjuntos genómicos pequeños
Validación clínica de modelos predictivos en entornos hospitalarios
Qué nivel de Python necesitas en este módulo y cómo se adquiere
Redes neuronales convolucionales para análisis de secuencias de ADN
Modelos de lenguaje genómico: DNABERT, Nucleotide Transformer y Evo
Entrenar, afinar o solo usar: tres caminos con coste distinto
Análisis de expresión diferencial con RNA-seq asistido por IA
Detección de mutaciones somáticas con modelos de deep learning
Interpretabilidad de modelos en contextos de diagnóstico clínico
Validación externa y cambio de distribución entre centros
Perfiles moleculares de tumores y subtipos con clustering no supervisado
Predicción de respuesta a inmunoterapia mediante firmas genómicas
Análisis de biopsia líquida y ADN tumoral circulante con IA
Integración de datos multiómicos: genómica, proteómica y metabolómica
Niveles de evidencia accionable: qué se puede recomendar
Herramientas clínicas: OncoKB, cBioPortal y qué licencia exige cada una
Presentación de un resultado de IA en un comité molecular de tumores
Cuándo el modelo no debe influir en la decisión
Fundamentos de farmacogenómica y polimorfismos de metabolización
Guías CPIC y PharmGKB: del genotipo a la recomendación
Modelos predictivos de toxicidad y eficacia farmacológica individual
IA en el reposicionamiento y descubrimiento de fármacos dirigidos
Plataformas de interacción fármaco-diana: DeepPurpose y MolBERT
Ficha técnica, AEMPS y qué puede cambiar un informe
Diseño de protocolos terapéuticos personalizados basados en datos
Implantación en el hospital: preprescripción y alertas
Preanalítica digital: escaneo, tinción y variabilidad entre laboratorios
Análisis de imágenes histopatológicas con redes convolucionales profundas
Modelos fundacionales en patología computacional: CONCH y UNI
Detección automatizada de patrones en citogenética y FISH digital
Integración de datos de imagen y genómica en modelos multimodales
Estudio de validación clínica: diseño, tamaño y referencia
Supervisión humana efectiva en la lectura asistida
Validación regulatoria de sistemas de IA diagnóstica (FDA, CE-IVD)
Cuándo tu modelo es un producto sanitario para diagnóstico in vitro
La vía in house del artículo 5.5 y sus condiciones
ISO 15189, Real Decreto 942/2025 y comunicación previa a la AEMPS
El Reglamento de IA: Anexo I, obligaciones y calendario
Consentimiento para análisis genéticos: Ley 14/2007
Derecho a no saber y hallazgos secundarios
Familiares, datos relacionados y reidentificación
Expediente técnico y seguimiento una vez en uso
Definición del caso clínico o de investigación
Encuadre regulatorio del proyecto
Datos, consentimiento y flujo de información
Construcción del modelo o del flujo de análisis
Validación y análisis de equidad por ascendencia
Interpretabilidad y presentación ante el comité molecular
Expediente de trazabilidad y limitaciones declaradas
Defensa ante jurado clínico
El Proyecto Final constituye la etapa culminante del programa y representa la integración práctica completa de todas las competencias desarrolladas a lo largo del curso. Consiste en el diseño e implementación de una solución de medicina personalizada basada en IA aplicada a un caso clínico o investigador real, desde la definición del problema hasta la presentación de resultados con nivel de calidad traslacional. El alumno demuestra su capacidad para operar de forma autónoma en un entorno de genómica clínica asistida por inteligencia artificial.
El proyecto puede centrarse en cualquiera de las aplicaciones abordadas durante la formación: desarrollo de un pipeline de análisis de variantes genómicas para un panel de genes de interés clínico, diseño de un modelo predictivo de respuesta terapéutica a partir de datos genómicos y fenotípicos de pacientes, aplicación de AlphaFold para el análisis de variantes de significado incierto en proteínas de relevancia clínica, o implementación de un sistema de soporte a la decisión clínica basado en modelo de lenguaje biomédico. La entrega incluye la definición del caso clínico, el diseño metodológico, las herramientas utilizadas, los resultados obtenidos y las limitaciones del modelo con propuestas de mejora.
El trabajo se presenta con un nivel de rigor y documentación que permite utilizarlo como portfolio profesional en procesos de selección, como base para una comunicación científica en congreso o publicación, o como propuesta de implementación en la propia institución del alumno. Este proyecto tangible demuestra competencias reales y diferencia al profesional en un mercado donde la combinación de criterio clínico e IA aplicada es extraordinariamente escasa y demandada.
No te quedes con ninguna duda y revisa todas nuestras preguntas frecuentes!
Academia IA
El curso declara el nivel técnico que exige cada módulo. Los módulos de fundamentos, infraestructura, oncología de precisión y farmacogenómica se trabajan con plataformas y bases de datos que no requieren programar. Los módulos de aprendizaje automático, deep learning y visión por computador sí usan Python sobre cuadernos preparados: incluyen un recorrido inicial para quien viene de la clínica, con el tiempo de aprendizaje estimado y los tres caminos posibles —usar un modelo publicado, ajustarlo o entrenarlo— con el coste real de cada uno
rabajarás con AlphaFold, BioGPT, Galaxy, AWS HealthOmics y las grandes bases de datos genómicas: ClinVar, gnomAD, COSMIC, TCGA y cBioPortal. Para cada herramienta te indicamos si es libre, si tiene capa gratuita suficiente para el curso o si requiere licencia institucional, y te damos una alternativa abierta equivalente cuando la hay. No prometemos ninguna herramienta que no puedas abrir durante el curso.
Sí, y ese es precisamente uno de los perfiles para los que está concebido el curso. La formación está diseñada para que un profesional individual —un médico genetista, un investigador en oncología, un biólogo molecular— pueda aplicar herramientas de IA avanzadas en su trabajo diario sin depender de un equipo técnico especializado. Aprenderás a trabajar con plataformas accesibles en la nube, a interpretar resultados con criterio clínico, y a integrar estas herramientas en flujos de trabajo existentes. Muchos de los casos prácticos del curso están extraídos precisamente de entornos con recursos limitados, donde la IA permite hacer más con los datos que ya se generan. El Proyecto Final lo desarrollarás aplicado a tu propio contexto institucional.
La diferencia principal está en el enfoque aplicado a la toma de decisiones clínicas y a la medicina personalizada, no solo al análisis de datos. La mayoría de los cursos de bioinformática se centran en el manejo de pipelines computacionales y requieren perfil técnico. Los cursos generalistas de IA en salud raramente entran en la especificidad de la genómica clínica. El Curso de Inteligencia Artificial en Genómica y Medicina Personalizada de Academia IA cubre las herramientas de IA más relevantes del momento —AlphaFold, BioGPT, modelos predictivos— con un enfoque traslacional: desde el dato genómico hasta la decisión clínica o el hallazgo investigador. El contenido está desarrollado por expertos que trabajan en la intersección real entre IA y biomedicina, y se actualiza con las últimas publicaciones y herramientas del sector. Además, el Proyecto Final garantiza que terminas con un entregable aplicable directamente en tu institución.
