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Máster en Oncología Médica, Genómica y Big Data

Duración

1 año

Fecha de inicio

15-12-2025

Modalidad

Online

ECTS

60

Horas

1500

Precio

4,065 €

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Máster en Oncología Médica, Genómica y Big data 1

Presentación del Máster en Oncología Médica, Genómica y Big Data

El Máster en Oncología Médica, Genómica y Big Data de ISEIE España se presenta como una oportunidad única para formarte en una de las áreas más innovadoras de la medicina. La incorporación del Big Data a la oncología está transformando el diagnóstico y tratamiento del cáncer, permitiendo analizar grandes volúmenes de datos para identificar comportamientos tumorales a una escala nunca antes vista. Este máster te proporcionará las herramientas necesarias para aplicar la Genómica, la Proteómica y el Metaboloma en la medicina de precisión, optimizando los tratamientos de manera personalizada y eficiente.

A través de este programa, los profesionales aprenderán a integrar los datos generados por diversas fuentes, como las redes sociales y la vida real, con los avances científicos en oncología, superando los límites tradicionales del análisis de datos. ISEIE España te brindará los conocimientos necesarios para entender cómo el Big Data puede ayudar a descubrir correlaciones que antes eran inalcanzables, impulsando nuevas soluciones para el tratamiento del cáncer y otros trastornos complejos.

Propósito del Máster en Oncología Médica, Genómica y Big Data

El Máster en Oncología Médica, Genómica y Big Data de ISEIE España está diseñado para ofrecer a los profesionales de la salud una formación avanzada y actualizada, centrada en las áreas clave de la oncología, la genómica y el análisis de big data. Gracias a su enfoque único y de alta demanda, este programa permite a los egresados mejorar su prestigio profesional y ampliar sus oportunidades laborales en un sector en constante evolución.

  • Profundización en los avances más innovadores en oncología médica y genómica.
  • Desarrollo de habilidades para aplicar Big Data en el diagnóstico y tratamiento del cáncer.
  • Capacitación en el uso de tecnologías vanguardistas que impulsan la medicina de precisión.
  • Formación en el análisis y uso de datos masivos para generar soluciones personalizadas para los pacientes.
  • Oportunidad de convertirse en líder en un campo con gran proyección y relevancia en la medicina moderna.

Estudiar Máster en Oncología Médica, Genómica y Big Data

El Máster en Oncología Médica, Genómica y Big Data es un programa de formación avanzada diseñado para preparar a los profesionales de la salud para trabajar en el campo de la oncología. Con un enfoque especializado en el uso de la genómica y el análisis de Big Data, este máster prepara a los estudiantes para afrontar los retos del diagnóstico y tratamiento del cáncer utilizando tecnologías innovadoras.

  • Formación en el uso de la genómica y el análisis de datos masivos en el ámbito oncológico.
  • Capacitación en la aplicación de la medicina de precisión para el tratamiento personalizado del cáncer.
  • Preparación para liderar proyectos innovadores en la oncología moderna, combinando tecnología y ciencia.
  • Oportunidad de obtener una ventaja competitiva en el sector salud, con especialización en un área de alta demanda.
  • Uso de herramientas avanzadas de análisis y gestión de datos para mejorar los resultados de los pacientes.
Nombre
Solicita más información del Máster en Oncología Médica, Genómica y Big Data
  • 1 año
  • Modalidad: Virtual
  • Certificado expedido por la Institución Superior Estudios Innovadores Europeos (ISEIE).
  • 60 créditos ECTS
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Prestigio internacional

ISEIE tiene como objetivo promover la educación de calidad, la investigación de alto nivel y los estudios de excelencia en todo el mundo.

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La titulación que reciben nuestros estudiantes son reconocidas en las empresas más prestigiosas.

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ISEIE cuenta con una trayectoria formativa basada en años de experiencia y preparación de profesionales cualificados.

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Nuestro sistema educativo le permite compatibilizar de un modo práctico y sencillo los estudios con su vida personal y profesional.

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Nuestro plan interno de calidad del instituto persigue diversos objetivos, como el aumento de la satisfacción de los estudiantes, el cumplimiento de los objetivos de calidad establecidos, el desarrollo de una cultura de calidad, el reforzamiento de la relación entre el personal y la universidad, y el mejoramiento continuo de los procesos. 

Conoce más

Los objetivos del Máster en Oncología Médica, Genómica y Big Data

1

Actualizar conocimientos en oncología médica, genómica y Big Data, para aplicar las últimas tecnologías en el diagnóstico y tratamiento del cáncer.

2

Desarrollar habilidades en la medicina de precisión, utilizando datos genómicos y masivos para ofrecer tratamientos personalizados a los pacientes.

3

Capacitar en el uso de Big Data para analizar grandes volúmenes de datos, identificar patrones y mejorar las decisiones clínicas en oncología.

4

Formar líderes en oncología avanzada, integrando la genómica y la tecnología para optimizar los tratamientos y la atención a los pacientes.

5

Fomentar la investigación y la innovación, permitiendo a los estudiantes diseñar y evaluar proyectos tecnológicos en el ámbito de la oncología y la medicina personalizada.

Beneficios del Máster en Oncología Médica, Genómica y Big Data

  • Especialización en el ámbito de la oncología médica, lo que permite adquirir mayores conocimientos y habilidades en el tratamiento de cáncer.
  • Formación en genómica, lo que permite comprender mejor la base genética del cáncer y aplicar tratamientos más personalizados y efectivos.
  • Conocimientos en Big Data para analizar grandes volúmenes de información y detectar patrones en el tratamiento del cáncer.
  • Mayor empleabilidad, ya que la demanda de profesionales especializados en oncología médica, genómica y Big Data es cada vez mayor.
  • Posibilidad de participar en investigaciones y estudios clínicos en el campo de la oncología, lo que contribuye al avance de la ciencia y la medicina.
  • Oportunidad de trabajar en centros especializados en cáncer, hospitales, clínicas y empresas del sector farmacéutico y biotecnológico.
  • Desarrollo de habilidades de comunicación y trabajo en equipo, fundamentales en el ámbito de la oncología médica.
  • Mejora de la calidad de vida de los pacientes con cáncer, al contar con profesionales altamente capacitados y especializados en su tratamiento.

Importancia del Máster en Oncología Médica, Genómica y Big Data

  • Avances en el diagnóstico y tratamiento del cáncer: La genómica y el big data han revolucionado la forma en que se diagnostica y trata el cáncer, permitiendo a los profesionales de la salud personalizar los tratamientos de acuerdo a las características genéticas de cada paciente.
  • Mejora en la supervivencia y calidad de vida de los pacientes: Al utilizar la genómica y el big data, se pueden identificar biomarcadores que permiten predecir la respuesta de los pacientes a determinados tratamientos, lo que contribuye a una mejoría en la supervivencia y calidad de vida de los pacientes con cáncer.
  • Formación especializada: El máster proporciona una formación especializada en oncología médica, genómica y big data, lo que capacita a los profesionales de la salud para desarrollar investigación clínica en este ámbito y aplicar los conocimientos adquiridos en la práctica clínica diaria.
  • Actualización en los avances científicos y tecnológicos: El máster permite a los profesionales mantenerse actualizados en los últimos avances científicos y tecnológicos en el campo de la oncología médica, lo que les permite ofrecer a los pacientes los tratamientos más avanzados y eficaces disponibles.

Diseño del plan de estudios Máster en Oncología Médica, Genómica y Big Data

Para el diseño del Plan de estudios de este Máster en Oncología Médica, Genómica y Big Data de ISEIE ha seguido las directrices del equipo docente, el cual ha sido el encargado de seleccionar la información con la que posteriormente se ha constituido el temario.

De esta forma, el profesional que acceda al programa encontrarás el contenido más vanguardista y exhaustivo relacionado con el uso de materiales innovadores y altamente eficaces, conforme a las necesidades y problemáticas actuales, buscando la integración de conocimientos académicos y de formación profesional, en un ambiente competitivo globalizado.

Todo ello a través de material de estudio presentado en un cómodo y accesible formato 100% online.

El empleo de la metodología Relearning en el desarrollo de este programa te permitirá fortalecer y enriquecer tus conocimientos y hacer que perduren en el tiempo a base de una reiteración de contenidos.

Máster en Oncología Médica, Genómica y Big data 2

Plan de estudios Máster en Oncología Médica, Genómica y Big Data

1.1. Utilidad del perfil de expresión génica en cáncer
1.2. Subtipos moleculares del cáncer de mama
1.3. Plataformas genómicas de carácter pronóstico-predictivo en el cáncer de mama
1.4. Dianas terapéuticas en cáncer de pulmón célula no pequeña
1.4.1. Introducción
1.4.2. Técnicas de detección molecular
1.4.3. Mutación EGFR
1.4.4. Translocación ALK
1.4.5. Translocación ROS
1.4.6. Mutación BRAF
1.4.7. Reordenamientos NRTK
1.4.8. Mutación HER2
1.4.9. Mutación/amplificación de MET
1.4.10. Reordenamientos de RET
1.4.11. Otras dianas moleculares
1.5. Clasificación molecular del cáncer de colon
1.6. Estudios moleculares en el cáncer gástrico
1.6.1. Tratamiento del cáncer gástrico avanzado
1.6.2. Sobreexpresión de HER2 en cáncer gástrico avanzado
1.6.3. Determinación e interpretación de sobreexpresión de HER2 en cáncer gástrico avanzado
1.6.4. Fármacos con actividad frente a HER2
1.6.5. Trastuzumab en primera línea de cáncer gástrico avanzado
1.6.6. Actividad de otros fármacos anti-HER2 en cáncer gástrico avanzado
1.7. El GIST como modelo de investigación traslacional: 15 años de experiencia
1.7.1. Introducción
1.7.2. Mutaciones de KIT y PDGFRA como promotores principales en GIST
1.7.3. Genotipo en GIST: valor pronóstico y predictivo
1.7.4. Genotipo en GIST y resistencias al imatinib
1.7.5. Conclusiones
1.8. Biomarcadores moleculares y genómicos en melanoma
1.9. Clasificación molecular de los tumores cerebrales
1.10. Biomarcadores moleculares y genómicos en melanoma
1.11. Inmunoterapia y biomarcadores
1.11.1. Escenario de las terapias inmunológicas en el tratamiento del cáncer y necesidad de definir el perfil mutacional de un tumor
1.11.2. Biomarcadores del inhibidor del punto de control: PD-L1 y más allá
1.11.3. Desarrollo de fármacos de punto de control inmune en cáncer
1.11.4. Fármacos disponibles

2.1. Mecanismos moleculares del cáncer
2.1.1. Ciclo celular
2.1.2. Desprendimiento de las células tumorales
2.2. Reprogramación del microambiente tumoral
2.2.1. El microambiente del tumor: una visión general
2.2.2. El TME como factor pronóstico del cáncer de pulmón
2.2.3. TME en progresión y metástasis del cáncer de pulmón
2.2.4. Contribución del TME a la resistencia terapéutica
2.2.5. El TME como blanco terapéutico en el cáncer de pulmón
2.3. Inmunología tumoral: bases de la inmunoterapia en cáncer
2.3.1. Introducción al sistema inmune
2.3.2. Inmunología tumoral
2.3.3. Bases de la inmunoterapia en cáncer
2.3.4. Moduladores inmunes no específicos
2.3.5. Otros enfoques para la inmunoterapia
2.4. Mecanismos moleculares implicados en el proceso de invasión y metástasis

3.1. Introducción a Machine Learning
3.2. Presentación del problema, carga de datos y librerías
3.3. Limpieza de datos (NAs, categorías, variables Dummy)
3.4. Análisis de datos exploratorio (ggPlot) + validación cruzada
3.5. Algoritmos de predicción: regresión lineal múltiple, Support Vector Machine, árboles de regresión, Random Forest, etc.
3.6. Algoritmos de clasificación: regresión lineal múltiple, Support Vector Machine, árboles de regresión, Random Forest, etc.
3.7. Ajuste de los hiperparámetros del algoritmo
3.8. Predicción de los datos con los diferentes modelos
3.9. Curvas ROC y matrices de confusión para evaluar la calidad del modelo

4.1. Introducción
4.2. Inicialización de variables
4.3. Limpieza y acondicionado del texto
4.4. Generación de la matriz de términos
4.4.1. Creación de la matriz de términos TDM
4.4.2. Visualizaciones sobre la matriz de palabras TDM
4.5. Descripción de la matriz de términos
4.5.1. Representación gráfica de las frecuencias
4.5.2. Construcción de una nube de palabras
4.6. Creación de un Data Frame apto para KNN
4.7. Construcción del modelo de clasificación
4.8. Validación del modelo de clasificación
4.9. Ejercicio práctico guiado de minería de datos en Genómica en cáncer

5.1. Introducción al “Scraping Data”
5.2. Importación de archivos de datos de hoja de cálculo almacenados online
5.3. Scraping de texto HTML
5.4. Scraping los datos de una tabla HTML
5.5. Aprovechar las API para Scraping de los datos
5.6. Extraer la información relevante
5.7. Uso del paquete rvest de R
5.8. Obtención de datos distribuidos en múltiples páginas
5.9. Extracción de datos genómicos de la plataforma “My Cancer Genome”
5.10. Extracción de información sobre genes de la base de datos “HGNC HUGO Gene Nomenclature Committee”
5.11. Extracción de datos farmacológicos de la base de datos “OncoKB” (Precision Oncology Knowledge Base)

6.1. Los datos
6.1.1. Ciclo de vida del dato
6.2. Aplicación de ciencias de los datos y Big Data en salud
6.3. Estado del arte en salud e inteligencia artificial
6.3.1. Usos de la IA en salud
6.4. Técnica de cadena de bloques (Blockchain)
6.5. Realidad virtual, aumentada, Internet de las Cosas (IoT) y domótica
6.5.1. Usos de la realidad virtual/aumentada en salud
6.5.2. Usos de IoT en salud
6.5.3. Usos de la domótica en salud
6.6. Inteligencia artificial centrada en el paciente: redes neuronales, chatbots, aprendizaje automático
6.7. Aplicaciones emergentes en el cuidado de la salud usando IA
6.7.1. Principales aplicaciones emergentes de IA en salud
6.8. Bioinformática
6.9. Semántica web en salud
6.9.1. Lenguajes de uso en terminología semántica
6.10. Estrategia de implantación de IA

7.1. Entendiendo la nueva tecnología: Next Generation Sequence (NGS) en la práctica clínica
7.1.1. Introducción
7.1.2. Antecedentes
7.1.3. Problemas en la aplicación de la secuenciación Sanger en Oncología
7.1.4. Nuevas técnicas de secuenciación
7.1.5. Ventajas del uso de la NGS en la práctica clínica
7.1.6. Limitaciones del uso de la NGS en la práctica clínica
7.1.7. Términos y definiciones de interés
7.1.8. Tipos de estudios en función de su tamaño y profundidad
7.1.9. Etapas en la secuenciación NGS
7.1.10. Anotación y clasificación de variantes
7.2. Secuenciación DNA y análisis bioinformático

Requisitos del Máster en Oncología Médica, Genómica y Big Data

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  • 60 ECTS
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Trabajo final del Máster en Oncología Médica, Genómica y Big Data

Una vez que haya completado satisfactoriamente todos los módulos del  Máster en Oncología Médica, Genómica y Big Data  de ISEIE, deberá llevar a cabo un trabajo final en el cual deberá aplicar y demostrar los conocimientos que ha adquirido a lo largo del programa.

Este trabajo final suele ser una oportunidad para poner en práctica lo que ha aprendido y mostrar su comprensión y habilidades en el tema.

Puede tomar la forma de un proyecto, un informe, una presentación u otra tarea específica, dependiendo del contenido y sus objetivos.

Recuerde seguir las instrucciones proporcionadas y consultar con su instructor o profesor si tiene alguna pregunta sobre cómo abordar el trabajo final.

Máster en Oncología Médica, Genómica y Big data 3
Conoce todas nuestras preguntas más frecuentes del máster

Preguntas Frecuentes

Descubre todas las preguntas más frecuentes del Máster en Oncología Médica, Genómica y Big Data de ISEIE,  y sus respuestas, de no encontrar una solución a tus dudas te invitamos a contactarnos, estaremos felices de brindarte más información.

El máster en oncología médica, genómica y big data es un programa de formación avanzado que proporciona a los estudiantes una comprensión profunda de la biología molecular del cáncer, la genética y la epigenética de los tumores, así como una formación en las técnicas más avanzadas de diagnóstico y tratamiento de la enfermedad.

La mayoría de los programas de máster en oncología médica, genómica y big data requieren que los estudiantes tengan una licenciatura en ciencias de la salud o una disciplina relacionada. Además, es posible que se requieran cartas de recomendación, una declaración de propósito y calificaciones académicas.

Los estudiantes pueden esperar adquirir habilidades y conocimientos avanzados en biología molecular del cáncer, genómica del cáncer, análisis de big data en oncología y terapias innovadoras en oncología. Además, aprenderán a aplicar estas habilidades y conocimientos en la investigación del cáncer y la toma de decisiones clínicas.

Los graduados del máster en oncología médica, genómica y big data estarán bien preparados para trabajar en centros de investigación de vanguardia, hospitales y clínicas privadas, así como en la industria farmacéutica. También pueden optar por seguir una carrera en la educación o la investigación académica.

El máster se imparte de manera online, permitiendo a los estudiantes acceder a los contenidos en cualquier momento y desde cualquier lugar. Además, cuenta con tutorías personalizadas y evaluaciones interactivas.

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