醫療數據分析理學碩士(混合模式)
醫療數據分析理學碩士(混合模式)
課程編號
84613-HAF / 84613-HAP (全日制 / 兼讀制)
教學語言
英文
助理課程統籌
BEng, MEd, MPhil, PhD (H.K.); Council Member (Hong Kong Survey and Policy Research Association); Life Full Member (iProA)
學費
修讀年期
1年(全日制)/ 2年(兼讀制)
學部
科技、工程及健康學部
入學
課程每學年將會收生兩次,分別為九月入學和翌年一月入學。
課程特色
- 本課程讓學生具備專業能力,運用醫療數據分析與人工智能技術,以改革醫療服務。課程聚焦於AI、數據分析與醫療管理的融合,讓畢業生具備運用AI驅動的洞察力來優化醫療運營並推動創新的技能。透過理論知識與實務技能的培養,學生將學會如何將AI技術應用於各種醫療場景,包括診斷、治療方案規劃、預測建模、醫學研究與健康資訊學等領域,從而提升醫療保健的整體成效。
總括而言,醫療數據分析理學碩士課程的特色包括:
- 尖端課程:本課程提供融合醫療數據分析與人工智能的綜合性教學體系,培養學生運用數據提升醫療照護成效的能力。
- 聚焦新興技術:學生將學習在醫療保健領域中應用人工智慧與數據分析的先進技術,針對當前產業挑戰與趨勢進行解決方案的開發。
- 實際應用:本課程著重實務經驗,包含讓學生與醫療專業人員互動的機會。
就業前景
就業前景
- 畢業生將具備所需能力,應對香港日益增長的健康分析及人工智能專業需求。主要就業領域涵蓋公私營醫療機構、基層醫療服務、科技與創新領域,以及研究與學術界。
深造機會
- 完成本課程後,畢業生可以:
⮚ 攻讀本地或海外大學的博士學位課程。
專業認可
本課程將向以下專業機構申請認證:
- 香港微生物及傳染病學會 (HKSMI)
- 香港社區健康學院 (HKCCHP)
- 國際醫學資訊協會 (IMIA)
- 美國醫學信息學協會 (AMIA)
- 歐洲醫學資訊聯合會 (EFMI)
課程結構
學生需要完成11 個科目合共 31 個學分**,取得滿意成績,並需於一科電子學習科目(非學分),即「Understanding China and the Hong Kong Special Administrative Region, P.R.C.」,取得合格成績,以滿足國民教育要求,方可取得碩士學位。
課程將安排在平日和/或週末,白天和/或晚上進行,以提供靈活性。課程也可能以集中授課(block teaching)的形式安排。請作相應安排,以確保你能出席課堂。
科目清單將不時檢討並更新,恕不另行通知。
必修科目(9-11 科目,每科 3 學分,另有規定除外)
- 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
選修科目#(0-2科目,每科 3 學分)
- 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.
入學要求
持有認可的電腦科學、統計學、健康資訊科學、健康科學或相關學科學士學位或同等學歷。
註:
- 非以英語為母語且沒有獲得以英語為主要授課語言的學士學位或同等資格的申請人,必須符合以下最低英語要求:
- 雅思6.0;或
- 托福 80(Internet-based)/550(paper-based);或
- 在其他認可的英語語言評估中獲得滿意的成績
各個申請會根據其個人長處作考慮,相關申請人可能在入學時需要修讀額外的3學分附加英語課程。
- 不具備上述資格,但在申請入學年度的9月1日之前年滿25歲的人士,亦可以年長生身份提出申請。他/她必須展現足夠的動機、知識和潛力,以顯示出有很大機會能夠成功修畢該課程。
查詢
| 學術事宜: |
高級講師及持續教育高級顧問 BSc (Br.Col.), MSc (C.U.H.K.), EdD (Brist.);FACHSM, FHKCHSE | 3746 0079 |
|---|---|---|
| 一般行政事宜: | CPCE教務處 | 3746 0900 |
