医疗数据分析理学硕士(混合模式) | 香港理工大学专业进修学院

授课式研究生课程

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医疗数据分析理学硕士(混合模式)

医疗数据分析理学硕士(混合模式)

课程编号

84613-HAF / 84613-HAP (全日制 / 兼读制)

教学语言

英文

课程统筹

张晋元博士

BSc (Br.Col.), MSc (C.U.H.K.), EdD (Brist.); FACHSM, FHKCHSE

助理课程统筹

邵汉新博士

BEng, MEd, MPhil, PhD (H.K.); Council Member (Hong Kong Survey and Policy Research Association); Life Full Member (iProA)

学费

学费

修读年期

1年(全日制)/ 2年(兼读制)

学部

科技、工程及健康学部

入学

课程每学年将会收生两次,分别为九月入学和翌年一月入学。

课程特色

  • 本课程让学生具备专业能力,运用医疗数据分析与人工智能技术,以改革医疗服务。课程聚焦於AI、数据分析与医疗管理的融合,让毕业生具备运用AI驱动的洞察力来优化医疗运营并推动创新的技能。透过理论知识与实务技能的培养,学生将学会如何将AI技术应用於各种医疗场景,包括诊断、治疗方案规划、预测建模、医学研究与健康资讯学等领域,从而提升医疗保健的整体成效。

 

总括而言,医疗数据分析理学硕士课程的特色包括:

  • 尖端课程:本课程提供融合医疗数据分析与人工智能的综合性教学体系,培养学生运用数据提升医疗照护成效的能力。
  • 聚焦新兴技术:学生将学习在医疗保健领域中应用人工智慧与数据分析的先进技术,针对当前产业挑战与趋势进行解决方案的开发。
  • 实际应用:本课程著重实务经验,包含让学生与医疗专业人员互动的机会。

就业前景

    就业前景

    • 毕业生将具备所需能力,应对香港日益增长的健康分析及人工智能专业需求。主要就业领域涵盖公私营医疗机构、基层医疗服务、科技与创新领域,以及研究与学术界。

     

    深造机会

    • 完成本课程后,毕业生可以: 

      ⮚ 攻读本地或海外大学的博士学位课程。

    专业认可

    本课程将向以下专业机构申请认证:

    • 香港微生物及传染病学会 (HKSMI)
    • 香港社区健康学院 (HKCCHP)
    • 国际医学资讯协会 (IMIA)
    • 美国医学信息学协会 (AMIA)
    • 欧洲医学资讯联合会 (EFMI)

    课程结构

    学生需要完成11 个科目合共 31 个学分**,取得满意成绩,并需於一科电子学习科目(非学分),即「Understanding China and the Hong Kong Special Administrative Region, P.R.C.」,取得合格成绩,以满足国民教育要求,方可取得硕士学位。

     

    课程将安排在平日和/或周末,白天和/或晚上进行,以提供灵活性。课程也可能以集中授课(block teaching)的形式安排。请作相应安排,以确保你能出席课堂。

     

    科目清单将不时检讨并更新,恕不另行通知。

     

    必修科目(9-11 科目,每科 3 学分,另有规定除外)

    • Academic Integrity and Healthcare Ethics (1 credit)
    • AI-driven Cybersecurity Management
    • AI Governance, Ethics, and Sustainability in Health Analytics
    • Artificial Intelligence and Digital Health
    • Health Data Management and Analytic Systems
    • Integrated Project
    • IoT and Wearables for AI-Driven Healthcare@
    • Laws and Ethics in Healthcare
    • Low-code to No-code AI Solutions^
    • Quality Assurance and Safety in Healthcare Management
    • Statistical Analysis for Health Data Insights

     

    选修科目#(0-2科目,每科 3 学分)

    • AI in Medical Imaging
    • Anatomy and Physiology
    • ESG in Healthcare
    • Health Analytics for Public Health Surveillance
    • Preventive Care and Health Promotion
    • Sports Nutrition and Performance

     

    ^ Applicable to students from non-computer-science-related disciplines only.

    @ Applicable to students from non-health-science-related disciplines only.

    Offering of any elective subjects is subject to sufficient enrolment.

    For students from both non-computer-science-related disciplines and non-health-science-related disciplines, they are required to complete both the compulsory subjects “Low-code to No-code AI Solutions” and “IoT and Wearables for AI-driven Healthcare”.  No elective is required for them.  For students either from non-computer-science-related disciplines or non-health-science-related disciplines, they are required to complete the compulsory subject “Low-code to No-code AI Solutions” or “IoT and Wearables for AI-driven Healthcare” respectively and will need to take one elective only.  Other students will need to take two electives.

    ** Individual students who have not fulfilled the English language requirements before admission are required to take an additional Adjunct English subject (3 credits). Please refer to the “Entrance Requirements” section for details. The additional credit / subject requirements will be reflected on the “My Graduation Requirements” accessible from the Student Portal as the programme commencement approaches.  Students concerned are required to pay additional fees after programme commencement.

    入学要求

    持有认可的电脑科学、统计学、健康资讯科学、健康科学或相关学科学士学位或同等学历。

     

    1. 非以英语为母语且没有获得以英语为主要授课语言的学士学位或同等资格的申请人,必须符合以下最低英语要求:
      1. 雅思6.0;或
      2. 托福 80Internet-based)/550paper-based);或
      3. 在其他认可的英语语言评估中获得满意的成绩

    各个申请会根据其个人长处作考虑,相关申请人可能在入学时需要修读额外的3学分附加英语课程。

    1. 不具备上述资格,但在申请入学年度的91日之前年满25岁的人士,亦可以年长生身份提出申请。他/她必须展现足够的动机、知识和潜力,以显示出有很大机会能够成功修毕该课程。

    查询

    学术事宜:

    张晋元博士

    高级讲师及持续教育高级顾问
    BSc (Br.Col.), MSc (C.U.H.K.), EdD (Brist.);FACHSM, FHKCHSE

    3746 0079

    一般行政事宜:CPCE教务处 

    3746 0900