Con nuestro certificado podrás acreditar tu capacidad real para trabajar en proyectos donde sea necesario la programación o aplicación de Inteligencia Artificial en medicina.

Realizarás todo tipo de prácticas con proyectos reales en el marco de la investigación médica.

Conocerás todos los retos del día a día y los conocimientos imprescindibles para trabajar de una manera productiva.

Domina la programación avanzada con Python y crea proyectos innovadores de inteligencia artificial. Aprende EDA, Machine Learning, Deep Learning, MLOps, integración con APIs en Azure, o despliegue seguro y eficiente.

Prepara tu carrera tecnológica desde los fundamentos hasta los últimos modelos como LLMs, embeddings y sistemas RAG.

​Inteligencia Artificial para retos sanitarios reales

En una sociedad donde la medicina de precisión y las nuevas herramientas tecnológicas están redefiniendo el futuro de la medicina, existe una situación paradójica, y es que la formación actual no ofrece una oferta de profesionales preparados para los retos que se plantean a día de hoy. Es por ello que el proyecto Quantum Babylon-ACUDESIC da respuesta a estos retos dotando de los conocimientos prácticos necesarios a las profesionales para que se encuentren en disposición de cerrar la brecha entre el potencial tecnológico y las necesidades reales de los sistemas sanitarios.

​Mientras las instituciones sanitarias y las empresas del sector buscan desesperadamente talento híbrido, los programas académicos todavía no disponen de la capacidad para formar en la implementación real, práctica y productiva de proyectos de IA. Esto supone para entidades y empresas altísimos costes en la formación de nuevos trabajadores o investigadores para que sean capaces de desarrollar su trabajo de manera productiva en un entorno tan exigente.

Una certificación con todo lo que puedas necesitar y módulos especiales (Complementos de formación) para dominar la programación desde cero, implementación de imagen clínica y XR o la seguridad de datos, CEIs y aspectos legales

Programación avanzada con Python y librerías de IA
Dominio de herramientas críticas: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, y entornos (Google Colab, Hugging Face, GitHub, LangChain).
 ​
​Preprocesamiento de datos y data engineering 
Análisis y estructuración de datos, preparación de datasets, etc partiendo de informes médicos e historiales, imagen clínica, informes de ensayos, etc

Principios en Machine Learning y algoritmos
Regresión logística, árboles de decisión, KNN, Naive Bayes, Random Forest, Gradient Boostng, SVM, MLP, CNNs y Transformers

​Análisis de imagen médica, tratamiento en 3D y segmentación con IA 
Segmentación automática de tumores y órganos con nnU-Net, Entrenamiento de modelos 3D con MONAI, integración de modelos usando 3D Slicer. Práctica real de programación 3D para Implementación de simuladores con Unreal Engine 5 y OpenXR. Hardware Hololens 2 o Magic Leap 2. 

Prácticas en proyectos reales de investigación biomédica
​Implementación de IA en oncología y biomedicina con datos reales y problemas clínicos.
Conoce los retos de proyectos BreastAItegy en cáncer de mama, Sandra en Asistencia Psicológica, FarmadatIA para informes farmacoterapéuticos, RHAD para accesibilidad en entornos inmersivos para personas con discapacidad o WBT-BCA Asistencia en medicina deportiva y alto rendimiento.
​
Gestión de datos sanitarios y modelos avanzados
​Creación de bases de conocimiento/RAGs, optimización de LLMs (LM Studio) y ajuste fino con Unsloth para entornos escalables.

ML/DL aplicado a datos masivos de salud
​Modelado predictivo, diagnóstico asistido y manejo de big data con hardware especializado (NVIDIA).
​
Seguridad y cumplimiento normativo
​Protocolos MEDINT, protección de datos (Ley Europea), y preparación de documentos para comités de ética (CEIm/AEMPS).

Despliegue en entornos reales
Integración de IA con APIs, servicios cloud, y bases de datos SQL/NoSQL para soluciones clínicas operativas.

 ​El valor único de conectar talentos con problemas reales.

Esta certificación no es un mero curso, sino un filtro de excelencia y nexo estratégico entre profesionales e instituciones que necesitan garantías en las habilidades de los profesionales a emplear.

No existe nada similar porque los cursos de IA médica suelen ser teóricos sin accesos a datos reales ni mentores clínicos. Por otro lado, las certificaciones médicas ignoran la profundidad y las complejidad del uso de la Inteligencia Artificial en su sector y por último las maestrías universitarias carecen de la agilidad y conocimiento práctico para formar en los últimos avances tecnológicos. La certificación de QB garantiza profesionales de élite formados en poder aplicar los últimos avances en IA dentro del sector sanitario y desde el primer día.

El siguiente paso profesional aplicando la IA no lo lograrás publicando  más papers, sino siendo un profesional que garantice que hablas los tres idiomas básicos para dominar la IA en tu sector: clínico, computacional y MEDINT con los que puedas resolver proyectos reales. QB-Expert AI y Level II - Developer Excelence garantiza tus capacidades al 100%.

  Certificación Avalada por Quien Importa 

Para acceder a los certificados QB-IA se deberá acreditar titulación universitaria superior y demostrar previamente conocimiento en las aptitudes previas requeridas para acceder al nivel de certificación solicitado. Estas habilitaciones son respaldadas por entidades colaboradoras del sector como Hospitales y Centros de Investigación, no academias ni universidades, ya que las empresas confían más en habilidades adquiridas en el trabajo real aplicado en instituciones del sector que en un masters o cursos teóricos, si bien son requisito previo para acceder a una certificación de excelencia.

Los estudiantes participarán en la implementación de modelos de IA e infraestructuras de investigación aplicada en proyectos reales de investigación para la industria médico/sanitaria, con la participación en la implementación de Inteligencia Artificial en estudios con la participación de múltiples hospitales y centros de investigación.

​

Certificación QB-IA el Único Camino a QB MED LAB

Una vez realizada la formación y aprobada la acreditación, si se alcanzó el nivel de excelencia en un área determinada esto permitirá que el profesional acreditado pueda acceder a participar como miembro de los proyectos de investigación con los que colaboramos en fases progresivas 

1. Formación para la excelencia en la academia

• Evaluación rigurosa
• Prácticas con tecnología real y proyectos reales

2. Acceso a QB MED LAB

• Solo los mejores graduados acceden a QB MED LAB
• Integración en la comunidad de equipos para proyectos de investigación biomédica
• Red de conexión entre investigadores, centros sanitarios y graduados en IA para cubrir las necesidades en proyectos aportando especialistas con garantías de excelencia en sus capacidades.

​​

Acreditación Nivel Expert-AI

• Programación avanzada con Python y librerías de IA
• Estructuración de proyectos de IA
• Preprocesamiento de datos y data engineering
  • Limpieza y estandarización de datos
  • Arquitectura de datos
  • Transformaciones y escaladas de datos
  • Codificación de los datos
  • Nivel básico sobre algoritmos de Machine Learnig 
  • Proyecto final de generación de dataset (limpieza de datos, aplicación de algoritmos y razonamiento del flujo de realización)
• Algoritmos de Machine y Deep Learning 
  • Aprendizaje supervisado (regresión, clasificación) no supervisado (clustering, reducción dimensional), por refuerzo
• MLOPs
  • CI/CD (integración continua/ Despliegue continuo)
  • Orquestación de Pipelines
• Integración de IA con servicios API y Cloud
  • ​Despliegue de modelos en la nube como Azure
  • Uso de LM estudio para uso de modelos en local
  • Diferencias entre LLMs, embedings, sistemas RAGs
• Seguridad y cumplimiento normativo
  • ​​Protocolos MEDINT, protección de datos (Ley Europea), y preparación de documentos para comités de ética (CEIm/AEMPS).

Accede desde aquí al temario completo

Acreditación Nivel Expert-AI Level II - Developer / MEDINT Excellence

Si eres un gestor sanitario o vas a tener que dirigir/supervisar proyectos de gran envergadura, teniendo que gestionar recursos económicos, tecnológicos o personal de alta cualificación, el 2do nivel garantizará que dispones de las habilidades necesarias para poder afrontar la dirección de retos complejos en sanidad donde comprender y dominar las características de cada elemento en el desarrollo.

1. Marco Regulatorio Internacional
UE GDPR / EU 
EEUU
FDA/HIPAA/FTC Guidelines para IA
Armonización UE-EEUU
Convergencia MDR/FDA.
Mecanismos de transferencia internacional de datos

2. Gobernanza y Ética en IA Sanitaria
Auditorías de algoritmos (Algorithmic Impact Assessments).
Mitigación de sesgos según estándares NIST AI RMF y EU ALTAI.
Comités de Ética (protocolos para CEIm/AEMPS en UE, IRB/FDA en EEUU).
Explainable AI (XAI) 

3. Gestión, Economía y Financiación
Modelos de negocio para IA en salud
Financiación pública/privada:

• Horizon, fondos EDHF,NIH grants, SBIR/STTR programs.  
  
• Financiación Privada y Estrategias de Capital
  
  • Capital Riesgo (VC): Early-stage, Growth-stag
    
  • Corporate Venture Capital (CVC)
    
  • Fondos Soberanos
•  Preparación para la Inversión, Negociación y Estructuración de Acuerdos y Workshops Prácticos
• Propiedad intelectual

4. Operacionalización y Escalabilidad
5. Gestión de Riesgos y Cumplimiento Continuo
6. Liderazgo y Ecosistema Global

​Accede desde aquí al temario completo

Fechas y Proceso de matriculación

Fecha de inicio: Lunes 13 de Octubre 2025
Fecha finalización: Viernes 26 de Junio 2026​

Accede desde aquí al proceso de matriculación