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23 nov 2026
Formación universitaria con acreditación europea
Cumplimos con los estándares de enseñanza y aprendizaje fijados por el Espacio Europeo de Educación Superior, desde un enfoque inclusivo e innovador. Una excelencia académica que es posible gracias a la suma de tu esfuerzo, la experiencia profesional de nuestros docentes y el compromiso de los asesores personales. Consigue un perfil internacional único.
¿Por qué estudiar la Maestría en Inteligencia Artificial para el Sector de la Salud?
Recibe una formación integral y práctica en inteligencia artificial para la salud con la que aprenderás a aplicar modelos avanzados en diagnóstico, tratamiento y optimización de procesos clínicos y asistenciales. A lo largo de la maestría te enfocarás en el uso real de estas tecnologías en entornos sanitarios, siempre con una visión crítica, ética y orientada al impacto clínico.
- Utilizarás herramientas y tecnologías empleadas en el sector, y trabajarás con entornos y soluciones reales de análisis de datos, modelos predictivos y sistemas de apoyo a la decisión clínica.
- Trabajarás de forma práctica y aplicada en casos reales y proyectos diseñados para que puedas trasladar lo aprendido a tu actividad profesional desde el primer momento.
- Contarás con un claustro formado por profesionales en activo, con experiencia en inteligencia artificial, salud digital, investigación y gestión sanitaria, que te aportarán una visión actual y conectada con la realidad del sector.
- Asistirás a seminarios especializados en IA para el sector sanitario, donde conocerás de primera mano tendencias, casos de éxito y retos actuales de la mano de expertos invitados.
- Te formarás en una disciplina con alta demanda profesional, que ofrece oportunidades laborales crecientes y condiciones salariales muy competitivas.
¿Qué aprenderás en la Maestría en Inteligencia Artificial para el Sector de la Salud?
Emprende un recorrido formativo clave para comprender cómo la IA puede transformar la atención médica, optimizar procesos clínicos y reforzar la toma de decisiones en entornos sanitarios. Entre los objetivos principales, se encuentran los siguientes:
- Desarrollo y evaluación de modelos de IA aplicados a salud: aplicarás y optimizarás modelos de machine learning y deep learning para resolver problemas clínicos y analizar datos médicos, garantizando interpretabilidad, calidad y rigor en su validación.
- Gestión avanzada de datos y entornos big data sanitarios: aprenderás a preparar y gestionar datos clínicos heterogéneos, diseñar arquitecturas distribuidas y cloud. También construirás cohortes de pacientes a partir de grandes volúmenes de información.
- Diseño de sistemas de soporte a la decisión clínica: crearás herramientas que ayuden al diagnóstico y la gestión sanitaria, definiendo su arquitectura, métricas de impacto y criterios de usabilidad en entornos reales.
- IA responsable, regulación y equidad en salud: aplicarás marcos regulatorios, detectarás y mitigarás sesgos, incorporarás determinantes sociales de la salud y establecerás principios de gobernanza ética en el uso de IA.
Desarrollarás un proyecto final sanitario que integre datos, modelos y consideraciones técnicas y éticas para resolver un reto real del sector salud.
Potencia tu formación con las herramientas más utilizadas
El Máster de Formación Permanente en Inteligencia Artificial para el Sector de la Salud responde a las necesidades actuales del ámbito sanitario con un plan de estudios que incorpora tecnologías y herramientas que ya se aplican en diferentes áreas de proyectos reales:
- Aprenderás a aplicar la IA en el desarrollo de modelos predictivos y de aprendizaje profundo con herramientas como Python, Jupyter, Google Colab, Scikit-learn, TensorFlow, Keras o PyTorch.
- Utilizarás frameworks especializados en imagen médica como MonAi.
- Practicarás con soluciones avanzadas de procesamiento del lenguaje natural con enfoques basados en BERT clínico (BioClinicalBERT, BioBERT).
- Te instruirás en LLM generativos como GPT, LLaMA o Gemini, integrados mediante plataformas como Hugging Face y spaCy.
- Abordarás el uso de estándares clínicos e interoperabilidad como HL7 FHIR para la integración de datos sanitarios, junto con herramientas de analítica y visualización como Power BI. Todo ello bajo principios de gobernanza del dato, seguridad, ética y cumplimiento normativo propios del entorno sanitario.
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Personaliza tu Maestría en Inteligencia Artificial para el Sector de la Salud
Complementa tu formación con un Curso de Gestión de Proyectos Ágiles: Design Thinking y Scrum, que está incluido en el precio de la titulación. En él aprenderás una innovadora forma de optimizar los resultados de tus proyectos, mejorarás tus oportunidades laborales en el sector y te enfrentarás a nuevos desafíos profesionales. ¡Inícialo antes de la maestría!
Consigue certificaciones de Microsoft Azure sólo con UNIR
Esta maestría incluye una serie de módulos formativos que te permitirán adquirir los conocimientos indispensables para obtener las siguientes certificaciones de Microsoft , valoradas en distintas áreas profesionales:
- Certificación AI-900: Azure AI Fundamentals
- Certificación DP-900: Azure Data Fundamentals
En nuestra condición de Centro Certificador Autorizado Certiport, entidad que gestiona las certificaciones Microsoft Fundamentals a nivel mundial, una vez te prepares con los materiales que ponemos a tu disposición, podrás practicar con exámenes de prueba, que te ayudarán a superar el examen oficial de las certificaciones, incluido en el precio de la titulación.
Malla Curricular
Benefíciate de un plan de estudios para enfocar la IA en el Sector de la Salud
Este posgrado cuenta con un plan de estudios dividido en ocho asignaturas que buscan completar tu perfil académico con herramientas y habilidades que emplearás en el sector de la salud.
Estructura del plan de estudios
Los créditos del programa están repartidos de la siguiente forma:
| TIPO | ECTS |
|---|---|
| Obligatorias | 48 |
| Trabajo Fin de Estudios | 12 |
| Créditos totales | 60 |
Consulta la distribución de asignaturas por cuatrimestres y sus contenidos, las competencias a adquirir, la metodología de aprendizaje, el proceso de evaluación, la bibliografía asociada y orientaciones para el estudio.
| Asignatura | Tipo | ECTS |
|---|---|---|
Inteligencia Artificial en Salud: Datos, Gobernanza y Justicia Algorítmica | Obligatoria | 6 |
Capacidades de Inteligencia Artificial para el Sector Salud | Obligatoria | 6 |
Fundamentos y Arquitecturas en Big Data para Sistemas de Salud | Obligatoria | 6 |
Modelización Predictiva en Salud Basada en Machine Learning | Obligatoria | 6 |
Deep Learning para Procesamiento de Datos Clínicos: Señales, Imágenes y Lenguaje Natural | Obligatoria | 6 |
| Asignatura | Tipo | ECTS |
|---|---|---|
Sistemas de Ciencia de Datos para la Toma de Decisiones Clínicas y Gestión Sanitaria | Obligatoria | 6 |
Integración y Análisis de Determinantes Sociales en Modelos Predictivos | Obligatoria | 6 |
Ética y Responsabilidad en Inteligencia Artificial | Obligatoria | 6 |
Proyecto Final | Trabajo Fin de Estudios | 12 |
Experiencia formativa y apoyo
¿Qué aprenderás con estas asignaturas?
El programa se divide en las siguientes materias, que se abordarán de esta manera:
- Inteligencia Artificial en Salud: Datos, Gobernanza y Justicia Algorítmica: aprenderás a analizar datos clínicos y sistemas de IA, comprendiendo desafíos técnicos, de gobernanza y éticos. Se enfatiza la equidad, la seguridad y el cumplimiento legal en entornos asistenciales reales.
- Capacidades de Inteligencia Artificial para el Sector Salud: formularás problemas clínicos y de gestión abordables con IA, preparar y analizar datos sanitarios, entrenar modelos iniciales y aplicar estrategias de refinamiento. También se destaca la colaboración multidisciplinar y la alineación con objetivos éticos.
- Fundamentos y Arquitecturas en Big Data para Sistemas de Salud: diseñarás y gestionarás arquitecturas distribuidas y cloud para datos clínicos masivos. Se abordan la integración, limpieza, gobernanza y construcción de cohortes para análisis clínicos y estratégicos a gran escala.
- Modelización Predictiva en Salud Basada en Machine Learning: descubrirás cómo implementar modelos supervisados y no supervisados para resolver problemas clínicos, segmentar pacientes y analizar patrones. Incluye selección de variables, validación reproducible, métricas de rendimiento e introducción a la inferencia causal.
- Deep Learning para Procesamiento de Datos Clínicos: Señales, Imágenes y Lenguaje Natural: aplicarás redes neuronales profundas (CNN, RNN, Transformers) a señales biomédicas, imágenes médicas y texto clínico. Se enfoca en desarrollar, adaptar y validar modelos con interpretación y aplicabilidad clínica.
- Sistemas de Ciencia de Datos para la Toma de Decisiones Clínicas y Gestión Sanitaria: diseñarás e implementarás sistemas de soporte a la decisión clínica y de gestión basados en IA. Incluye integración de modelos predictivos, creación de paneles interactivos y evaluación de usabilidad e impacto en entornos sanitarios.
- Integración y Análisis de Determinantes Sociales en Modelos Predictivos: aprenderás a incorporar y analizar datos sobre determinantes sociales en modelos predictivos para mejorar precisión y equidad. Aplicarás métodos de integración, evaluación de impacto y consideraciones éticas en salud poblacional y medicina personalizada.
- Ética y Responsabilidad en Inteligencia Artificial: trabajarás con principios éticos y marcos regulatorios internacionales en IA, identificando y mitigando sesgos algorítmicos. Se enfatiza la transparencia, equidad y diseño responsable de sistemas de IA en poblaciones vulnerables.
Proyecto final
La titulación se cierra con un trabajo final, con el que aprenderás a desarrollar una solución de IA que aborde un desafío real del sector salud, y lo lograrás integrando conocimientos técnicos, clínicos y de gestión. Este proyecto permite aplicar de manera práctica y autónoma todas las competencias adquiridas durante la maestría para mejorar procesos, optimizar sistemas y generar impacto en la atención sanitaria.
Contarás con el apoyo de un director que te guiará en cada paso para que te ajustes al objetivo del proyecto. Aprovecha su conocimiento para trabajar un caso real que pueda servirte de apoyo a tu CV en tu futura búsqueda de empleo.
Sistema de evaluación
La evaluación del aprendizaje se efectúa teniendo en cuenta la calificación obtenida en los siguientes puntos:
- Aprendizaje continuo: el 100% de la evaluación de cada asignatura consiste en la elaboración de trabajos y test de autoevaluación que permitirán al estudiante aplicar de una manera práctica desde el primer día los conocimientos que adquirirá durante el máster.
- Proyecto final: tendrás que desarrollar una solución de inteligencia artificial que aborde un desafío específico dentro del sector de la salud. Para la evaluación de este proyecto se considerarán dos aspectos fundamentales como la estructura y el contenido propuesto. También se valorará la corrección y claridad de la expresión, tanto escrita como gráfica.
Una metodología adaptada a ti
Campo Laboral
¿A qué salidas profesionales podrás acceder con tu Maestría online en IA para el Sector de la Salud?
Como egresado en la Maestría online en IA para el Sector de la Salud de UNIR, estarás capacitado para desarrollar tu carrera en diversos entornos y desempeñarte como:
- Especialista en implementación de IA en entornos clínicos: integrarás soluciones de inteligencia artificial en hospitales y clínicas, optimizarás flujos asistenciales y mejorarás la seguridad del paciente mediante tecnologías avanzadas.
- Analista y visualizador de datos clínicos: procesarás y modelarás datos sanitarios, generarás paneles e informes interpretables y apoyarás la toma de decisiones basada en evidencia en organizaciones de salud.
- Consultor en innovación y transformación digital en salud: evaluarás necesidades tecnológicas, propondrás soluciones basadas en IA y guiarás a instituciones sanitarias en la adopción responsable y eficiente de nuevas herramientas digitales.
- Gestor de proyectos de IA y sistemas de soporte a la decisión clínica (CDSS): coordinarás la implementación de herramientas de apoyo diagnóstico y terapéutico, asegurando su integración en los sistemas clínicos y su uso seguro y efectivo.
- Desarrollador de modelos predictivos y aplicaciones avanzadas de deep learning: diseñarás, entrenarás y validarás modelos de IA para análisis de imágenes médicas, señales biomédicas o texto clínico, mejorando el diagnóstico y la investigación aplicada.
- Especialista en gobernanza, ética y regulación de IA en salud: asegurarás el cumplimiento normativo, promoverás el uso responsable de los datos y garantizarás la aplicación ética de las tecnologías de IA en entornos sanitarios.
- Profesional en optimización de procesos mediante IA: analizarás circuitos asistenciales y administrativos, identificarás ineficiencias y aplicarás soluciones algorítmicas para mejorar tiempos, calidad y gestión de recursos.
Perfil profesional
Al finalizar esta maestría estarás capacitado para:
- Analizar y gestionar datos clínicos: prepararás y validarás información heterogénea para aplicaciones prácticas en salud.
- Desarrollar modelos predictivos y herramientas de IA: mejorarás diagnósticos, planificación y eficiencia clínica.
- Diseñar sistemas de soporte a la decisión clínica: integrarás soluciones de IA en entornos sanitarios existentes.
- Dominar la ética y gobernanza de IA: aplicarás criterios de transparencia, equidad y cumplimiento regulatorio en proyectos reales.
- Controlar la colaboración multidisciplinar y liderazgo de proyectos: coordinarás equipos y asegurarás resultados prácticos en la organización.
- La visualización y comunicación de resultados: presentarás datos complejos de forma comprensible para distintos perfiles profesionales.
Reconocimientos académicos
UNIR: una universidad de 5 estrellas, según QS Stars
UNIR alcanza la máxima calificación en el rating de la reconocida consultora británica. Estamos entre las mejores universidades en línea del mundo tras superar ampliamente todos los requisitos exigibles en una rigurosa auditoria centrada en la excelencia y la calidad educativa.
THE sitúa a UNIR en la élite mundial universitaria por su calidad educativa
UNIR logra un posicionamiento histórico en el ‘Sustainability Impact Ratings 2026’ de Times Higher Education, la plataforma global responsable de algunos de los rankings universitarios más influyentes del mundo. UNIR, que es la primera universidad privada online en la clasificación general, destaca por su impacto social, con una educación de calidad, su contribución al desarrollo sostenible, la igualdad de genero y el trabajo decente.
Líderes en innovación educativa, según ‘Forbes’
Forbes nos posiciona entre las tres mejores universidades de España y como la primera online. Además, destaca a UNIR como un referente global en la formación online por su metodología y la experiencia interactiva que ofrece a sus estudiantes, así como su reconocimiento en los rankings internacionales más relevantes.
Plana Docente
El equipo docente del área de Humanidades de UNIR está compuesto por profesionales con amplia trayectoria académica y laboral en el sector docente, cultural y humanístico.
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Perfil recomendado
Entre los perfiles a los que va dirigida esta titulación, se encuentran:
- Titulados universitarios en Medicina, Enfermería, Farmacia, Nutrición Humana y Dietética.
- Egresados de otras titulaciones sanitarias recogidas en la Ley de Ordenación de las Profesiones Sanitarias (LOPS) (Odontología, Veterinaria, Fisioterapia, Terapia Ocupacional, Podología, Óptica y Optometría, Logopedia y los títulos oficiales de especialista en Ciencias de la Salud para Licenciados y Diplomados a que se refiere el título II de esta ley).
- Titulados universitarios en Psicología, Ingeniería Biomédica, Biomedicina, Microbiología, Biotecnología, Genética y Ciencias de la Actividad Física y del Deporte.
Requisitos de acceso
Para acceder al Máster de Formación Permanente en IA para el Sector de la Salud es necesario poseer una titulación universitaria. Esto se basa en los requisitos de acceso establecidos en el RD 822/2021, que incluyen:
- Tener un título universitario oficial español o de una institución de educación superior del Espacio Europeo de Educación Superior de otro Estado miembro que habilite para cursar un posgrado.
- Ser un titulado de un sistema educativo fuera del Espacio Europeo de Educación Superior, sin necesidad de homologar sus títulos, siempre y cuando la Universidad compruebe que estos equivalen a títulos oficiales que dan acceso a enseñanzas de maestría.
Si careces de titulación universitaria previa podrás cursar el Programa Profesional en Inteligencia Artificial para el Sector de la Salud.
Proceso de admisión
Inscribirse como estudiante de UNIR en Perú es muy sencillo. Solo tienes que seguir estos pasos:
- Completa el formulario de solicitud de información en línea.
- Recibirás la llamada de un asesor personal, que te guiará durante todo el proceso de admisión. Él te ayudará a verificar que cumples con los requisitos exigidos y te ayudará a elaborar tu plan de estudios personalizado: reconocimiento, número de créditos, tiempo que le puedes dedicar, etcétera.
- Rellena la inscripción de matrícula, seleccionando la forma de pago más adecuada a tus posibilidades.
- Envía la documentación requerida, debidamente legalizada, para formalizar la inscripción.
- Cuando hayamos verificado tu documentación, nos pondremos en contacto para programar una entrevista personal de admisión.
- Una vez confirmado, recibirás tu clave de acceso única para el Campus Virtual. Te asignaremos un asesor personal, que te acompañará y aclarará cualquier inquietud que tenga antes y durante tu etapa de estudios en UNIR.
- Desde ese momento, ya podrás organizar tu tiempo y carga académica de la mejor manera para iniciar tus estudios según el calendario escolar.
- Convocatoria actual: 15 jun 2026 Ver calendario .
IMPORTANTE
*Aclaración Maestrías vs. Másteres
Los documentos oficiales emitidos por esta universidad llevarán la denominación de Máster de Formación Permanente en Inteligencia Artificial para el Sector de la Salud conforme al artículo 3.1 del Real Decreto 1002/2010, al artículo 16.3 del Real Decreto 822/2021, así como a la denominación dispuesta en el Registro de Universidades, Centros y Títulos de España.
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