通信と健康のための情報技術工学修士課程 (ITICS) では、理論的および方法論的側面と、通信と健康に適用される情報技術とシステムに関する幅広い知識を組み合わせた学際的な科学教育を学生に提供します。

医療業界で働いていて、健康情報科学の知識とスキルを高めたいと考えていますか? 健康情報科学は英国で最も急速に成長している分野の 1 つであり、当校の MSc 健康情報科学の学位はあなたのキャリアの見通しを高める可能性があります。

ヘルスケア情報および患者データの管理にコンピューティングおよび情報技術ソリューションを適用することに精通している専門家にとって需要は高い。

生物医学および健康情報学とは、健康および健康関連分野をサポートする情報通信技術の応用を指し、公衆衛生データ、電子医療記録、遠隔医療、モバイルヘルスアプリケーション、個別化医療、ホームオートメーションなどが含まれます。

健康情報学は、医療および技術情報学教育の卓越した 2 つの機関である、ヴィタ・サルーテ・サン・ラファエーレ大学とミラノ工科大学の戦略的コラボレーションから生まれた共同修士課程です。この 2 年間のプログラムは英語で教えられ、医療分野に適用される最先端の情報学スキルを開発し、今日および将来の雇用市場で非常に需要の高い専門家を育成することを目的としています。

テンプル大学公衆衛生学部の医療情報科学修士課程では、学生は医療サービス、患者ケア、および集団健康成果を向上させるために、医療データ システムとプロセスを作成するためのトレーニングを受けます。修士課程は、キャンパス内または完全オンラインで提供されます。このプログラムは、キャリアアップを目指す医療情報管理および技術専門家、および医療専門家、データ アナリスト、IT、および医療専門家で、これまで医療情報科学の経験がない人向けに設計されています。

MSc (生物医学情報学) プログラムは、ヘルスケアの様相を急速に変えつつある分野に位置しています。分析と病院管理の 2 つの専門分野を提供しています。

デジタル技術とヘルスケアに興味がありますか? 患者、市民、専門家のためにヘルスケアの革新を実現し、促進したいですか? もしそうなら、この修士課程はあなたにぴったりです。知識とスキルを実践で直接応用し、デジタルの課題を乗り越える方法について組織にアドバイスする機会が得られます。

この 2 年間のプログラムは英語で教えられ、医療に応用される最先端の情報科学スキルを養成し、今日そして将来の雇用市場で非常に需要の高い専門家を育成することを目的としています。医療と生物医学研究におけるこの革命を実現するには、高度なコンピューター サイエンス スキルと特定の医療環境に関する堅実で幅広い理解を統合できる新しい人材の育成が不可欠です。

健康データサイエンスの修士課程 この修士課程は、人工知能、健康データ、臨床および生物医学分野における高度な計算手法に関心を持つ卒業生を対象としています。この修士課程では、急速に成長しているこの分野で分析を実行し、新しいツールや方法を開発するための知識とスキルを将来の健康データ サイエンティストに提供します。

当校のデジタル ヘルス修士課程では、革新的で重要なこの分野でキャリアを築くために必要な技術的専門知識と健康環境の理解を身につけることができます。病気の検出と監視のための新しいセンシング技術、人工知能、データ サイエンス、疫学、統計などについて学びます。また、さまざまな分野の卒業生とともに、新製品の安全性と有効性を評価し、新しい健康技術の開発を導く倫理原則を評価することも学びます。

システム分析と設計、患者のプライバシー、一連の統計分析の管理など、医療情報システムを監督するための知識とスキルを習得します。また、電子医療記録の使用の増加が現実世界に与える影響についても調査します。

ヘルスケアまたは分析のバックグラウンドがあり、専門知識を深めて広げたい、またはヘルスケア分野に参入したい場合は、ヘルスケア分析の修士号（MSHA）が適しています。この大学院プログラムでは、データ分析のすべてのベストプラクティスと、それらを現代の医療のさまざまな側面に適用する機能に従って、医療分析で成功するために必要な知識とスキルを習得します。この修士号のヘルスケア分析プログラムでは、選択したヘルスケア組織に変化をもたらすことができるように、データと分析に関する利害関係者と知識を持って関わる準備をします。

ヘルスケア分野の企業や機関は、ビッグデータの取り扱いとそこから得られる貴重な洞察の創出についてしっかりと理解している有能なデータ サイエンティストを求めています。この革命に参加し、私たちと一緒に未来を形作ってみませんか。

分析、データ サイエンス、機械学習を活用して医療成果を向上させることを専門としています。高度な統計、医療データのマイニング、医療データの統合、その他の分析概念を詳しく説明するクラスを受講します。