Магистр в области науки о данных в здравоохранении
Tarragona, Испания
ПРОДОЛЖИТЕЛЬНОСТЬ
2 up to 4 Years
ЯЗЫКИ
Английский
ТЕМП
На постоянной основе, Неполная занятость
КРАЙНИЙ СРОК ПОДАЧИ ЗАЯВОК
15 Apr 2025
САМАЯ РАННЯЯ ДАТА НАЧАЛА
Sep 2025
ПЛАТА ЗА ОБУЧЕНИЕ
Запросить стоимость обучения
ФОРМАТ ОБУЧЕНИЯ
Дистанционное обучение
Введение
Технологический прогресс и оцифровка медицинской среды в последние годы привели к увеличению объема данных, поступающих из самых разных источников, таких как датчики, медицинские приборы, клинические записи и носимые устройства.
Такое обилие массивных данных в сфере здравоохранения требует профессионалов, способных извлекать информацию, которая может быть применена для улучшения клинического обслуживания пациентов и пользователей медицинских услуг. Data Science - одна из дисциплин, отвечающих на этот спрос, который, по некоторым данным, растет более чем на 50 % каждый год. Этот процент еще выше в случае с учеными, специализирующимися на данных в области здравоохранения.
Официальная степень магистра в области Health Data Science является результатом работы между:
- Семь каталонских университетов (Университет Ровира-и-Виргили как координирующий университет, Политехнический университет Каталонии, Университет Барселоны, Автономный университет Барселоны, Университет Жироны, Университет Ллейды, Университет Вика).
- Université Grenoble Alpes
- Ассоциация биоинформатиков Барселоны (BIB)
- Больницы и компании биомедицинского или фармацевтического сектора.
Кроме того, в ежегодной Летней школе принимают участие известные специалисты из широкого круга академических, больничных и промышленных учреждений, представляющие свои исследования и последние достижения в этой области.
Магистратура по науке о данных в здравоохранении получает конкурсное финансирование от Европейского института инноваций & Technology, через сообщество знаний и инноваций EIT Health и в рамках программы обучения и образования в области предпринимательства-EIT Call 2022. В проекте принимают участие Университет Ровира-и-Виргили (координатор), Университет Гренобль-Альпы, ассоциация "Биоинформатика Барселоны", Barcelona Health Hub, Amgen S.A. и Amgen Research Munich GmbH.
видение
Подготовить следующее поколение новаторов в области цифрового здравоохранения: выпускники официальной магистратуры по специальности Health Data Science станут учеными в области медицинских данных с четким предпринимательским видением. Они смогут не только создавать необходимые инструменты для управления, анализа и извлечения информации из больших данных, генерируемых в клинической среде, но и выявлять и оценивать возможности для бизнеса.
Подготовка специалистов по изучению данных в области здравоохранения с четким международным и междисциплинарным призванием, а также с практическим опытом и "мягкими" навыками, необходимыми для адаптации к меняющейся и высокотехнологичной цифровой среде здравоохранения. Эти навыки и знания приобретаются благодаря инновационному обучению и связи с самого начала с технологическими компаниями, связанными с областью здравоохранения, больницами и исследовательскими группами в этой области.
Прием
Стипендии и финансирование
Гранты, финансируемые университетом
Одной из целей университета является облегчение доступа к высшему образованию и предотвращение исключения по финансовым причинам. По этой причине каждый год Universitat Rovira i Virgili предлагает три вида стипендий:
- Гранты магистратуры URV
- Гранты AUIP для магистров URV
- Гранты на начало преподавания и исследований URV -BIDI.
Период подачи заявок открывается каждый апрель и закрывается каждый июнь.
Учебный план
Первый год: Обязательные предметы
Первый семестр
- Биомедицина для инженеров
- Биомедицинская статистика
- Электронные медицинские карты
- Медицинская визуализация
- Научное программирование
- Проблемы биомедицинских данных
- Биомедицинские датчики и обработка сигналов
Второй семестр
- Расширенный анализ данных о состоянии здоровья
- Машинное обучение для точной медицины
- Высокопроизводительные и распределенные вычисления для больших данных
- Летняя школа
- Этика, регулирование и конфиденциальность
- Методологии проектов и исследований
Второй год: обязательные предметы
Первый семестр
- Глубокое обучение
- Компьютерная диагностика и принятие решений
- Вычислительная эпидемиология
- Анализ текста для здравоохранения
- Визуализация и передача данных о здоровье
- Комплексные сети
- Клиническая омика и трансляционная медицина
Второй семестр
- Расширенный анализ медицинских изображений
- Предпринимательство и инновации
- Интеграция данных о здоровье
- Дипломная работа
Интернет обучающая организация
Онлайн-обучение будет полностью поддерживаться Moodle — виртуальным кампусом университета. Это среда онлайн-обучения, адаптированная к потребностям моделей виртуального обучения и позволяющая разрабатывать как синхронные, так и асинхронные действия.
Оценочные мероприятия будут полностью онлайн, нет необходимости физически присутствовать в помещениях участвующих университетов. Так или иначе, некоторые действия могут быть синхронными, требующими подключения ученика в запланированное время.
выпускной проект магистратуры
Степень магистра присуждается по завершении магистерской диссертации.
Студентам будет предоставлена возможность проводить его в других местах, например, в больницах и биофармацевтической промышленности, а также в научных кругах.
Путеводитель по предмету магистерской диссертации Инженерной школы (ETSE).
Результат программы
Официальная международная степень магистра в области наук о медицинских данных (MHEDAS) предназначена для удовлетворения этого ожидаемого спроса и преследует следующие основные цели:
- Обучить специалистов по обработке данных управлять большими объемами медицинских данных и анализировать их, а также предлагать решения, влияющие на улучшение здравоохранения.
- Обеспечить междисциплинарную подготовку, необходимую для выявления и оценки возможностей науки о данных применительно к проблемам здравоохранения.
- Обучить предпринимателей в области цифрового здравоохранения в Европе, которые смогут создать необходимые инструменты для управления, анализа и извлечения информации из больших данных в клинической среде и выявления возможностей для бизнеса.
Стоимость обучения по программе
Карьерные возможности
- Предприниматель в сфере цифрового здравоохранения
- Специалист по данным в фармацевтических компаниях или биосекторе
- Менеджер проектов, управляемых данными
- Специалист по биомедицинским данным в исследовательских центрах/группах или больницах
- Заведующий отделом медицинской информатики в больнице
- Советник по анализу данных в научно-исследовательских институтах здравоохранения
- Советник общественных организаций по управлению общественным здравоохранением
Предоставление программ
Первый год |
| Обязательные предметы |
| Научное программирование |
| Биомедицинская статистика |
| Медицинская визуализация |
| Мероприятия для граждан и пациентов |
| Электронные медицинские карты |
| Факультативные предметы |
| Высокопроизводительные и распределенные вычисления |
| Расширенный анализ данных о состоянии здоровья |
| Машинное обучение |
| Бизнес-лаборатория |
| Летняя школа |
| Проблемы биомедицинских данных |
| Биомедицина для инженеров |
| Биомедицинские датчики и обработка сигналов |
| Сложные сети |
| Визуализация и передача данных о здоровье |
Второй год
| Обязательные предметы |
| Этика, регулирование и конфиденциальность |
| Методологии проектов и исследований |
| Глубокое обучение |
| Магистерская диссертация |
| Стажировка |
| Факультативные предметы |
| Биомедицинские датчики и обработка сигналов |
| Сложные сети |
| Визуализация и передача данных о здоровье |
| Текстовый интеллектуальный анализ для здравоохранения |
| Вычислительная эпидемиология |
| Клиническая -омика и трансляционная медицина |
| Компьютерная диагностика и принятие решений |
| Анализ данных о состоянии окружающей среды и здоровья |
| Интернет вещей и ИИ для здравоохранения |
| Протеомика для медицинских исследований |
| Инструменты для нейроинженерии и нейровизуализации |
| Расширенный анализ медицинских изображений |
| Интеграция данных о здоровье |
| Прогнозирование динамического поведения в молекулярных сетях |
Требования к поступающим на программу
Продемонстрируйте свою приверженность и готовность добиться успеха в бизнес-школе, сдав экзамен GMAT — наиболее широко используемый при приеме экзамен, который оценивает ваши навыки критического мышления и рассуждения.
Загрузите мини-тест GMAT, чтобы получить представление о вопросах, которые вам встретятся на экзамене.