Màster interuniversitari en Ciència de Dades de Salut - 2a edició
Professorat

Sergio Gómez
- Coordinador del màster universitari en Ciència de Dades de Salut (MHEDAS) de la Universitat Rovira i Virgili (URV)
- Professor agregat (URV)
- Doctor en Física (UB)
- Llicenciat en Física (UB)
- Llicenciat en Matemàtiques (UB)
- Perfil digital
“El màster universitari en Ciència de Dades de Salut posa a l'abast de l'alumnat les competències més avançades en ciència de dades adaptades al sector sanitari, i combina coneixements avançats i formació pràctica. A través de la col·laboració interdisciplinària, les oportunitats d'emprenedoria i les associacions de la indústria, el programa prepara els estudiants per destacar en un camp en ràpid creixement, cosa que fa millorar significativament les seves perspectives professionals en salut, recerca i innovació.”
-
Maria Vinaixa
- Líder d'activitat del projecte MHEDAS EIT Health
- Professora associada (URV)
- Codirectora del Grup Interdisciplinari de Metabolòmica (MIL@b) de la URV
- Doctora en Enginyeria Electrònica (URV)
- Llicenciada en Química (URV)
- Perfil digital
“A MHEDAS aprendràs com la ciència de dades està remodelant l'assistència sanitària.”
-
Pascal Mossuz
- Coordinador del MHEDAS a la Universitat Grenoble Alps (UGA)
- Catedràtic (UGA)
- Director del Departament d'Hematologia de l'Hospital Universitari de Grenoble (CHUGA)
- Doctor en Biologia (UGA)
- Llicenciat en Medicina (UGA)
- Perfil digital
“El màster en Ciència de Dades de Salut és una col·laboració internacional veritablement única en l'àmbit acadèmic, i ens enorgulleix oferir un programa de doble diploma.”
-
Àlex Perera
- Coordinador del MHEDAS a la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC)
- Catedràtic (UPC)
- Director de l'Institut de Recerca i Innovació en Salut (IRIS)
- Cap del Laboratori de Bioinformàtica i Senyals Biomèdics (B2SLab) d'IRIS
- Doctor en Física (UB)
- Llicenciat en Física (UB)
- Llicenciat en Enginyeria Electrònica (UB)
- Perfil digital
“Vaig començar a treballar en ciència de dades biomèdiques i aprenentatge automàtic quan les dades eren escasses i la potència informàtica era un veritable coll d'ampolla. Avui dia, amb l'explosió del big data, la IA i la medicina personalitzada, estem veient un canvi increïble: l'atenció sanitària, el descobriment de fàrmacs i, fins i tot, el seguiment diari de l'estat físic, estan impulsats per algoritmes que processen grans quantitats d'informació. El meu treball combina la bioinformàtica, l'anàlisi de xarxes i l'aprenentatge profund per donar sentit a dades biològiques complexes, sempre amb un enfocament en aplicacions del món real. A les meves classes no només ensenyo teoria, sinó que m'endinso en projectes pràctics i col·laboracions amb hospitals, centres de recerca i líders de la indústria per tractar reptes biomèdics reals.”
-
Petia Radeva
- Coordinadora del MHEDAS a la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC)
- Catedràtica (UB)
- Cap del grup de recerca en Intel·ligència Artificial i Aplicacions Biomèdiques (AIBA) de la UB
- Doctora en Visió per Computador (UAB)
- Màster universitari en Processament d'Imatges i Intel·ligència Artificial (UAB)
- Llicenciada en Matemàtiques Aplicades (Universitat Kliment Ohridsky de Sofia)
- Perfil digital
“La intel·ligència artificial i la ciència de dades estan revolucionant l'assistència sanitària. Aquestes tecnologies milloren el diagnòstic, el tractament, el descobriment de fàrmacs, l'atenció al pacient i l'eficiència operativa. Les àrees clau en què la IA i la ciència de dades tenen un impacte significatiu són: diagnòstic mèdic, tractament personalitzat i medicina de precisió, descobriment i desenvolupament de fàrmacs, assistents virtuals de salut i telemedicina, anàlisi predictiva i pronòstic de brots de malalties, cirurgia robòtica i automatització, eficiència administrativa, ètica en l'atenció sanitària, etc.”
-
Dolores Rexachs
- Coordinadora del MHEDAS a la Universitat Autònoma de Barcelona (UAB)
- Catedràtica (UAB)
- Doctora en Informàtica (UAB)
- Llicenciada en Informàtica (UAB)
- Llicenciadaen Pedagogia (UAB)
- Perfil digital
“El màster interuniversitari en Ciència de Dades de Salut ofereix un enfocament holístic, perquè integra a la perfecció la ciència de dades i el coneixement sanitari en cada etapa. El que em sembla especialment significatiu i innovador és la inclusió d'infraestructures informàtiques d'alt rendiment dins del currículum.”
-
Rui Alves
- Coordinador del MHEDAS a la Universitat de Lleida (UdL)
- Catedràtic (UdL)
- Codirector de Biologia de Sistemes i Mètodes Estadístics per a la Recerca Biomèdica de l'Institut de Recerca Biomèdica de Lleida (IRBLleida)
- Sotsdirector del Departament de Ciències Mèdiques Bàsiques (UdL)
- Doctor en Bioquímica Teòrica (Universitat de Michigan)
- Llicenciat en Bioquímica (Universitat de Lisboa)
- Perfil digital
“Fes avançar les teves habilitats en la intersecció de les dades i l'assistència sanitària amb un màster en Ciència de Dades de Salut. Tindràs l'expertesa necessària per analitzar dades mèdiques complexes, impulsar la recerca i contribuir al futur de la medicina de precisió i la innovació sanitària.”
-
Beatriz López
- Coordinadora del MHEDAS a la Universitat de Girona (UdG)
- Catedràtica (UdG)
- Cap del Laboratori d'Intel·ligència Artificial en Medicina i Salut d'eXiT (UdG)
- Doctora en Informàtica (UAB)
- Llicenciada en Informàtica (UAB)
- Llicenciada en Ciències de la Informació (UOC)
- Perfil digital
“La IA en medicina i salut té els orígens en els inicis de la mateixa IA. Des del meu doctorat, he dedicat la carrera investigadora a aquest apassionant camp que tant ha contribuït a millorar la qualitat de vida de moltes persones. A les classes comparteixo les meves idees sobre l'ús de la IA en la pràctica clínica.”
-
Mireia Olivella
- Coordinadora del MHEDAS a la Universitat de Vic - Universitat Central de Catalunya (UVic-UCC)
- Professora agregada (UVic-UCC)
- Coordinadora del màster en Anàlisi de Dades Òmiques (UVic-UCC)
- Doctora en Bioquímica i Biologia Molecular (UAB)
- Llicenciada en Química (URV)
- Perfil digital
“Desenvolupar les habilitats d'anàlisi de dades sanitàries per millorar el diagnòstic i el tractament dels pacients és un dels grans reptes d'aquesta era del big data. Hi ha molt de camp per explorar, per entendre, i s'han de desenvolupar nous enfocaments per redefinir el futur de la medicina i la salut pública.”
-
Xavier Daura
- Director acadèmic de Bioinformatics Barcelona (BIB)
- Cap del Grup de Recerca en Biologia Computacional de l'Institut de Biotecnologia i Biomedicina (IBB)
- Investigador ICREA (UAB)
- Doctor en Ciències Biològiques (UAB)
- Màster en Biotecnologia (UAB)
- Llicenciat en Ciències Biològiques (UAB)
- Perfil digital
“El màster en Ciència de Dades de Salut ofereix als estudiants l'oportunitat de desenvolupar una carrera en aquest camp emergent combinant l'experiència científica amb valuosos coneixements sobre el desenvolupament professional.”