Esta semana se enfoca en aplicaciones de la inteligencia artificial en intervención clínica y biomecánica. Se estudia cómo la IA puede apoyar el análisis de procedimientos quirúrgicos, variables cardiovasculares, movimiento humano y deformidades musculoesqueléticas como la escoliosis. Los módulos originales incluyen análisis de cirugía robótica, fases e instrumentos quirúrgicos, dinámica cardiovascular, cardiopatías congénitas, análisis de marcha y caracterización de la escoliosis. Para el MOOC, estos temas se integran en una práctica compacta que utiliza características sintéticas y preprocesadas, evitando videos quirúrgicos, imágenes clínicas pesadas o datos privados.

En esta semana el estudiante explorará aplicaciones de la inteligencia artificial en el nivel molecular. El eje integra el descubrimiento de fármacos, la priorización de moléculas y péptidos, la transcriptómica, las redes de coexpresión génica y la genómica del cáncer. Los contenidos originales abordan herramientas como PharmaNet, PLA-Net, AMPs-Net, WGCNA y modelos de machine learning para datos transcriptómicos. En el MOOC, estos conceptos se concentran en una práctica sintética que reproduce el flujo de priorización molecular y análisis de expresión génica sin entregar bases reales ni datos exclusivos.

La última semana se centra en el análisis de señales fisiológicas mediante inteligencia artificial. Se revisan sensores, wearables, biosensores, señales asociadas a estrés, fundamentos de EEG y aplicaciones de IA para detección de eventos epilépticos. Los módulos originales incluyen detección de estrés con señales fisiológicas, conceptos de instrumentación, uso de dispositivos vestibles, electroencefalografía y algoritmos para detección de crisis. En el MOOC, estos contenidos se integran en una práctica de señales sintéticas que permite trabajar el flujo de procesamiento sin entregar datos reales de EEG, ECG o pacientes.