Máster formación permanente en Neurotecnología

Contenidos y profesorado

El máster cuenta con la participación de un claustro docente multidisciplinar formado por expertos nacionales e internacionales en neurociencia, ingeniería biomédica, neuroimagen, análisis de datos, neurociencia computacional y aplicaciones clínicas de la neurotecnología, procedentes de universidades, centros de investigación, hospitales y empresas del sector.

Módulo 1. Bases neurobiológicas del cerebro humano

• Fisiología del sistema nervioso central
• Anatomía funcional del cerebro
• Organización de las redes neuronales
• Funciones cognitivas y su base neurobiológica
• Relación entre fisiología cerebral y patología neurológica

Módulo 2. Técnicas de registro neurofisiológico y análisis de señales

• Principales técnicas de registro de la actividad cerebral
• Procesamiento y análisis de señales neurofisiológicas
• Extracción de características y análisis espectral
• Introducción a herramientas y paquetes de análisis
• Aplicaciones clínicas e investigadoras del análisis de señales

Módulo 3. Neuroimagen anatómica y funcional

• Principios de las técnicas de neuroimagen cerebral
• Neuroimagen estructural y funcional
• Análisis anatomo-funcional del cerebro
• Integración de datos de neuroimagen
• Aplicaciones clínicas y de investigación en neuroimagen

Módulo 4. Neurociencia computacional y modelado cerebral

• Fundamentos de la neurociencia computacional
• Modelos matemáticos y computacionales del cerebro
• Simulación de procesos neuronales
• Análisis de redes y sistemas complejos
• Aplicaciones en investigación y desarrollo tecnológico

Módulo 5. Interfaces cerebro-ordenador, neuromodulación y aplicaciones avanzadas

• Principios de las interfaces cerebro-ordenador (BCI)
• Técnicas de neurofeedback
• Neuromodulación y estimulación cerebral
• Neurorrobótica y neuroprótesis
• Aplicaciones en patologías neurológicas y rehabilitación

Módulo 6. Análisis de datos y entorno profesional en neurotecnología

• Análisis avanzado de datos neurocientíficos
• Manejo de paquetes estadísticos y herramientas computacionales
• Integración de datos multimodales
• Transferencia del conocimiento y entorno empresarial
• Panorama actual de la industria de la neurotecnología

Perfil del alumno

Los perfiles profesionales del Máster en Neurotecnología se orientan a titulados y profesionales interesados en comprender y aplicar las tecnologías avanzadas para el registro, análisis y modulación de la actividad cerebral. El programa está especialmente diseñado para quienes desean integrar conocimientos de neurociencia, ingeniería, análisis de datos y aplicaciones clínicas, y para aquellos que buscan situarse en la vanguardia del desarrollo tecnológico aplicado al cerebro humano, tanto en investigación como en práctica clínica y entorno empresarial.

Profesionales del ámbito sanitario

• Neurólogos y profesionales de las ciencias neurológicas
• Médicos con interés en neurofisiología, neuroimagen y neuromodulación
• Psicólogos clínicos y neuropsicólogos
• Profesionales sanitarios implicados en el abordaje de patologías neurológicas
• Médicos residentes (MIR) y especialistas en formación en áreas afines

Ingeniería y ciencias experimentales

• Ingenieros biomédicos, electrónicos o de telecomunicaciones
• Ingenieros informáticos con interés en análisis de señales o inteligencia artificial aplicada al cerebro
• Físicos y matemáticos interesados en modelado y neurociencia computacional
• Profesionales del análisis de datos aplicados a neurociencia

Ámbito académico e investigador

• Investigadores predoctorales y posdoctorales en neurociencia
• Profesionales vinculados a centros de investigación biomédica
• Personal investigador interesado en técnicas de registro, neuroimagen y modelado cerebral

Otros perfiles

• Profesionales interesados en la industria de la neurotecnología y la innovación biomédica
• Perfiles con formación previa en ciencias de la salud o ingeniería, previa valoración por el comité académico

Salidas profesionales

El máster capacita al alumno para desarrollar su actividad profesional en entornos clínicos, investigadores, tecnológicos y empresariales relacionados con la neurotecnología, aportando competencias altamente demandadas en un sector en plena expansión.

Ámbito clínico y asistencial

• Unidades clínicas de neurología y neurofisiología
• Aplicación de técnicas de registro y análisis neurofisiológico
• Uso clínico de neuroimagen anatómica y funcional
• Aplicación de técnicas de neuromodulación y neurofeedback
• Colaboración multidisciplinar en el manejo de patologías neurológicas

Investigación y docencia

• Participación en proyectos de investigación en neurociencia y neurotecnología
• Desarrollo de modelos computacionales del cerebro
• Análisis avanzado de datos neurocientíficos
• Docencia en universidades y centros especializados

Ámbito técnico y tecnológico

• Empresas de neurotecnología y dispositivos médicos
• Desarrollo de soluciones de interfaces cerebro-ordenador (BCI)
• Aplicación de inteligencia artificial y análisis de señales cerebrales
• Neurorrobótica y neuroprótesis

Proyección profesional

El Máster en Neurotecnología prepara al alumno para integrarse en equipos multidisciplinares de alto nivel, liderar proyectos de innovación en el ámbito de las neurociencias aplicadas y participar activamente en el desarrollo de nuevas soluciones tecnológicas orientadas a la investigación, la práctica clínica y la mejora de la calidad de vida de los pacientes.

Necesidades a las que responde el máster

El avance acelerado del conocimiento del cerebro — El estudio del funcionamiento cerebral ha experimentado un crecimiento exponencial en las últimas décadas. Comprender la complejidad de las redes neuronales, la fisiología cerebral y sus alteraciones exige profesionales capaces de integrar conocimientos de neurociencia, tecnología y análisis de datos para interpretar fenómenos cada vez más complejos.

La necesidad de dominar tecnologías avanzadas de registro y análisis — Las técnicas de registro neurofisiológico, la neuroimagen anatómica y funcional y el análisis avanzado de señales generan grandes volúmenes de datos que requieren formación específica. Sin estas competencias, resulta imposible extraer información relevante y trasladarla a la investigación o a la práctica clínica.

El crecimiento de la neurociencia computacional y la inteligencia artificial — El modelado cerebral, el análisis computacional y la aplicación de algoritmos avanzados están transformando la forma de entender el cerebro. La integración de datos multimodales y el uso de herramientas computacionales se han convertido en una necesidad estratégica para avanzar en investigación y desarrollo tecnológico.

La expansión de las aplicaciones clínicas y tecnológicas de la neurotecnología — Áreas como las interfaces cerebro-ordenador, la neuromodulación, el neurofeedback, la neurorrobótica y la neuroprotética están abriendo nuevas posibilidades terapéuticas. Sin una formación especializada e integrada, resulta difícil trasladar estos avances a soluciones reales y seguras para los pacientes.

Objetivos del máster

• Comprender la fisiología, anatomía y organización funcional del cerebro humano.
• Conocer y aplicar las principales técnicas de registro neurofisiológico y análisis de señales cerebrales.
• Dominar los fundamentos y aplicaciones de la neuroimagen anatómica y funcional.
• Introducir los principios de la neurociencia computacional y el modelado cerebral.
• Conocer y aplicar las interfaces cerebro-ordenador (BCI) y técnicas de neurofeedback.
• Comprender los principios y aplicaciones de la neuromodulación y la estimulación cerebral.
• Explorar las aplicaciones de la neurorrobótica y la neuroprotética en el ser humano.
• Adquirir competencias en análisis de datos y manejo de herramientas estadísticas y computacionales aplicadas a la neurotecnología.
• Conocer el entorno investigador, clínico y empresarial relacionado con la neurotecnología.

Titulación y requisitos de acceso

El programa permite la obtención de la titulación universitaria de Máster de Formación Permanente en Neurotecnología, con una carga lectiva de 60 créditos ECTS.

Para acceder al máster es necesario poseer un título universitario oficial de grado, licenciatura o diplomatura, o un título extranjero equivalente, que faculte el acceso a estudios de posgrado y que haya sido expedido por una institución oficial.

Documentación requerida

La documentación presentada debe ser vigente y ajustarse a los requisitos según el país de expedición del título.

Identificación personal:

• España: DNI o NIE
• Otros países: pasaporte

Titulación universitaria: debe presentarse el título de grado (no se aceptan títulos de especialidad ni doctorado) y la documentación académica correspondiente según el origen de los estudios:

• Titulación española: fotocopia del título universitario o resguardo oficial; fotocopia del expediente académico oficial con detalle de asignaturas, créditos y calificaciones.
• Titulación del EEES: fotocopia del título universitario o resguardo oficial; Suplemento Europeo al Título (SET); expediente académico oficial.
• Titulación no perteneciente al EEES: fotocopia del título universitario o resguardo oficial; expediente académico oficial; carta de acceso a estudios de posgrado o equivalencia académica.

Envío de la documentación: la documentación debe entregarse personalmente o enviarse por correo postal certificado antes del 27 de octubre de 2026 a:

Evidenze Group Europe
Calle de la Caléndula, 93, Complejo Miniparc III, Edificio K
28109 Alcobendas, Madrid, España
Att: Admisiones Evidenze Medical Learning

Nota importante:

• Matriculación: una vez completado el proceso de preinscripción y/o matriculación, el alumno recibirá por correo electrónico la documentación necesaria para formalizar la matrícula en la universidad correspondiente, que deberá devolver firmada junto con la documentación requerida.
• Idioma de la documentación: se acepta documentación en español. Para otros idiomas, será necesaria traducción oficial al español.
• Veracidad de la información: la falsedad u omisión de datos podrá suponer la anulación de la plaza.

Metodología

Flexibilidad para estudiar a tu ritmo

El programa se desarrolla íntegramente en modalidad online, permitiendo compatibilizar la formación con la actividad profesional, clínica o investigadora. El acceso permanente a los contenidos, junto con una estructura modular y progresiva, facilita una planificación del estudio adaptada a la disponibilidad del alumno.

Un entorno digital orientado a la aplicación práctica

La metodología combina contenidos teóricos, recursos multimedia, análisis de datos, casos prácticos y ejercicios aplicados a la neurotecnología. El entorno virtual favorece un aprendizaje activo, enfocado a la comprensión y aplicación real de las técnicas de registro, análisis y modelado cerebral.

Un modelo formativo diseñado por expertos

El modelo formativo ha sido desarrollado por un equipo multidisciplinar que integra docentes universitarios, investigadores en neurociencia, ingenieros, especialistas en análisis de datos y profesionales clínicos, garantizando una formación alineada con las necesidades reales del sector.

Estructura académica

Teoría — 45 créditos ECTS: contenidos presentados en formato HTML, accesibles desde cualquier dispositivo y descargables en PDF. La estructura secuencial por módulos facilita el aprendizaje progresivo e incluye ejemplos y aplicaciones prácticas en neurotecnología.

Trabajo Final de Máster — 15 créditos ECTS: elaboración de un trabajo original relacionado con alguna de las áreas del programa (neurotecnología, análisis de señales, neuroimagen, BCI o modelado computacional), con un periodo de tres meses para su desarrollo.

Evaluación

La evaluación del máster (60 ECTS) se compone de:

• Parte teórica (45 ECTS): evaluación continua mediante pruebas tipo test realizadas en la plataforma.
• Trabajo Final de Máster (15 ECTS): evaluación por parte del tutor o directores asignados.

Cada parte es obligatoria y debe superarse con una calificación mínima de 5. La nota final se calcula de forma ponderada según los créditos de cada bloque.