• Descripció

Aquesta assignatura pretén ser el punt de trobada de les estudiants del màster amb la ciència de dades, un nou àmbit de coneixement ampli i complex.

En l'assignatura aprendrem quinas avantatges poden aportar les dades en el context de la salut, estudiarem els conceptes fonamentals relacionats amb la ciència de dades i el Big Data, analitzarem algunes de les bases de dades en salut disponibles, aprendrem a analitzar dades per obtenir informació útil a partir d'elles, veurem com avaluar la validesa dels sistemes d'anàlisi de dades per saber quina credibilitat hem de donar-lis i finalment introduirem breument la importància de visualitzar convenientment els resultats de les anàlisis de dades. Finalment, estudiarem quins problemes de privacitat existeixen i com podem garantir l'anonimització de dades. Per realitzar aquestes activitats utilitzarem exemples pràctics, reflexionarem sobre problemes reals i analitzarem dades reals.

Al final de l'assignatura, les estudiants tindran una visió general del que significa la ciència de dades en l'entorn de la salut, quin és el seu potencial, com es realitza l'anàlisi de dades i els seus principals reptes.

• L'assignatura en el conjunt del pla d'estudis

Aquesta és una assignatura obligatòria, prevista per ser cursada en el segon semestre del màster.

• Camps professionals en què es projecta

Avui dia l'anàlisi de dades s'utilitza de forma àmplia en el context de la salut. Per tant, els coneixements apresos durant l'assignatura seran útils per a qualsevol professional de la salut, ajudant-lo a entendre millor els sistemes que s'apliquen avui en dia sota diferents noms (intel·ligència artificial, machine learning, deep learning, etc.).

• Coneixements previs

L'assignatura assumeix coneixements bàsics sobre estadística descriptiva i inferencial, amb l'objectiu d'entendre els algoritmes de mineria de dades utilitzades durant el curs.

• Informació prèvia a la matrícula

Alguns dels continguts d'aquesta assignatura s'han d'estudiar a partir de materials i recursos escrits en anglès.

• Objectius i competències

Al final d'aquesta matèria s'espera que l'estudiant sigui capaç de:

• Conèixer què és la ciència de dades, quin és el seu cicle de vida i quines etapes ho conformen, i què permet en l'àmbit de la salut.
• Conèixer les limitacions de la ciència de les dades i què cal tenir en compte en interpretar els seus resultats.
• Identificar com la ciència de dades pot ajudar a resoldre problemes identificats en l'àmbit de la salut mitjançant l'anàlisi i interpretació de dades.
• Aplicar la terminologia del científic de dades per poder establir amb ell una comunicació clara i efectiva que faciliti la interlocució amb l'equip tecnològic.
• Valorar com la ciència de dades pot ajudar a resoldre problemes identificats en l'àmbit sanitari, saber formular les preguntes adequades i buscar una solució al problema després de la comprensió de resultats obtinguts
• Identificar les principals fonts de dades en salut, els problemes d'interoperabilitat que presenten i les principals propostes de solució a aquests problemes.
• Identificar els diferents tipus de bases de dades que poden utilitzar-se per emmagatzemar dades en salut i saber identificar els més útils en cada cas.
• Valorar les possibles aplicacions de l'anàlisi de dades a gran escala tant en la medicina prescriptiva i personalitzada com en la salut pública.

• Continguts

1. Què són les organitzacions basades en dades i què poden aportar al sector de la salut?
2. Què és la ciència de dades i com pot aplicar-se en entorns de salut?
3. Quines dades són rellevants en salut i com adquirir-les, preparar-les i emmagatzemar-les?
4. Com obtenir informació de valor a partir de l'anàlisi de dades?
5. Com avaluar un model d'anàlisi de dades?
6. Guia bàsica per a una visualització de dades més efectiva
7. Com garantir la privacitat de dades?

• Consulta dels recursos d'aprenentatge de la UOC per a l'assignatura

• Informació addicional sobre els recursos d'aprenentatge i eines de suport

Del llistat anterior, únicament haureu d'utilitzar els indicats explícitament en la descripció dels blocs de l'assignatura. La resta dels materials són complementaris, per a qui vulgui aprofundir més en matèria.

En l'activitat es realitzaran activitats pràctiques utilitzant R Studio. Per donar suport a l'ús d'aquesta eina i l'aprenentatge del llenguatge R es facilitaran un conjunt de vídeos introductoris al tema i es proveirà d'una subscripció a l'entorn DataCamp, amb una selecció de cursos d'introducció de R i R Studio.

• Informacions sobre l'avaluació a la UOC

A la UOC, l'avaluació generalment és virtual. S'estructura entorn de l'avaluació contínua, que inclou diferents activitats o reptes; l'avaluació final, que es porta a terme mitjançant proves o exàmens, i el treball final de la titulació.

Les activitats o proves d'avaluació poden ser escrites i/o audiovisuals, amb preguntes aleatòries, proves orals síncrones o asíncrones, etc., d'acord amb el que decideixi cada equip docent. Els treballs finals representen el tancament d'un procés formatiu que implica la realització d'un treball original i tutoritzat que té com a objectiu demostrar l'adquisició competencial feta al llarg del programa.

Per verificar la identitat de l'estudiant i l'autoria de les proves d'avaluació, la UOC es reserva la potestat d'aplicar diferents sistemes de reconeixement de la identitat i de detecció del plagi. Amb aquest objectiu, la UOC pot dur a terme enregistrament audiovisual o fer servir mètodes o tècniques de supervisió durant l'execució de qualsevol activitat acadèmica.

Així mateix, la UOC pot exigir a l'estudiant l'ús de dispositius electrònics (micròfons, càmeres o altres eines) o programari específic durant l'avaluació. És responsabilitat de l'estudiant assegurar que aquests dispositius funcionen correctament.

El procés d'avaluació es fonamenta en el treball personal de l'estudiant i pressuposa l'autenticitat de l'autoria i l'originalitat de les activitats acadèmiques. Al web sobre integritat acadèmica i plagi de la UOC hi ha més informació respecte d'aquesta qüestió.

La manca d'autenticitat en l'autoria o d'originalitat de les proves d'avaluació; la còpia o el plagi; la suplantació d'identitat; l'acceptació o l'obtenció de qualsevol activitat acadèmica a canvi d'una contraprestació o no; la col·laboració, l'encobriment o l'afavoriment de la còpia, o l'ús de material, programari o dispositius no autoritzats en el pla docent o l'enunciat de l'activitat acadèmica, inclosa la intel·ligència artificial i la traducció automàtica, entre altres, són conductes irregulars en l'avaluació que poden tenir conseqüències acadèmiques i disciplinàries greus.

Aquestes conductes irregulars poden comportar el suspens (D/0) en les activitats avaluables que es defineixin en el pla docent -incloses les proves finals- o en la qualificació final de l'assignatura, sigui perquè s'han utilitzat materials, programari o dispositius no autoritzats durant les proves (com l'ús d'intel·ligència artificial no permesa, xarxes socials o cercadors d'informació a internet), perquè s'han copiat fragments de text d'una font externa (internet, apunts, llibres, articles, treballs o proves d'altres estudiants, etc.) sense la citació corresponent, per la compravenda d'activitats acadèmiques, o perquè s'ha dut a terme qualsevol altra conducta irregular.

Així mateix, i d'acord amb la normativa acadèmica, les conductes irregulars en l'avaluació també poden donar lloc a la incoació d'un procediment disciplinari i a l'aplicació, si escau, de la sanció que correspongui, de conformitat amb el que estableix la normativa de convivència de la UOC.

En el marc del procés d'avaluació, la UOC es reserva la potestat de:

• Sol·licitar a l'estudiant que acrediti la seva identitat segons el que estableix la normativa acadèmica.
• Sol·licitar a l'estudiant que acrediti l'autoria del seu treball al llarg de tot el procés d'avaluació, tant en l'avaluació contínua com en l'avaluació final, per mitjà d'una entrevista oral síncrona, que pot ser objecte d'enregistrament audiovisual, o pels mitjans que estableixi la Universitat. Aquests mitjans tenen l'objectiu de verificar els coneixements i les competències que garanteixin la identitat de l'estudiant. Si no és possible garantir que l'estudiant és l'autor de la prova, aquesta pot ser qualificada amb una D, en el cas de l'avaluació contínua, o amb un suspens, en el cas de l'avaluació final.

Intel·ligència artificial en el marc de l'avaluació

La UOC reconeix el valor i el potencial de la intel·ligència artificial (IA) en l'àmbit educatiu, alhora que posa de manifest els riscos que comporta si no s'utilitza de manera ètica, crítica i responsable. En aquest sentit, en cada activitat d'avaluació s'informarà l'estudiantat sobre les eines i els recursos d'IA que es poden utilitzar i en quines condicions. Per la seva banda, l'estudiantat es compromet a seguir les indicacions de la UOC a l'hora de dur a terme les activitats d'avaluació i de citar les eines utilitzades i, concretament, a identificar els textos o les imatges generats per sistemes d'IA, els quals no podrà presentar com si fossin propis.

Amb relació a fer servir o no la IA per resoldre una activitat, l'enunciat de les activitats d'avaluació indica les limitacions en l'ús d'aquestes eines. Cal tenir en compte que fer-les servir de manera inadequada, com ara en activitats en què no estan permeses o no citar-les en les activitats en què sí que ho estan, es pot considerar una conducta irregular en l'avaluació. En cas de dubte, es recomana que, abans de lliurar l'activitat, es faci arribar una consulta al professorat col·laborador de l'aula.

• Consulta del model d'avaluació