Saint Andrews, Wielka Brytania
CZAS TRWANIA
1 rok
JĘZYKI
Język angielski
TEMPO
Pełny etat
TERMIN SKŁADANIA WNIOSKÓW
07 Aug 2025
NAJWCZEŚNIEJSZA DATA ROZPOCZĘCIA
Sep 2025
CZESNE
GBP 29 950 *
FORMACIE STUDIÓW
W kampusie
* za granicą/w domu: 11 680 funtów
Wstęp
Magister nauk o danych zdrowotnych bada zasady i praktykę cyfrowego zdrowia, a także umiejętności stosowane powszechnie potrzebne w karierach w dziedzinie zdrowia cyfrowego.
Szczegóły kursu
Opieka zdrowotna podlega przemianom dzięki technologiom cyfrowym i analizie dużych zbiorów danych. Na studiach magisterskich z zakresu nauki o danych zdrowotnych poznasz zasady i praktyki wdrażania cyfrowego zdrowia.
Najważniejsze
- Skierowany do studentów zamierzających kontynuować karierę w dziedzinie nauki o danych i zdrowia cyfrowego
- Interdyscyplinarny charakter pomaga rozwinąć bardziej wszechstronne zrozumienie pytań i koncepcji dotyczących zdrowia cyfrowego
- Zastosowane komponenty zapewniają praktyczne umiejętności analizy danych medycznych i wykorzystania technologii cyfrowych do rozwiązywania problemów związanych z opieką zdrowotną
- Powiązania z Instytutem Wczesnej Diagnostyki Sir Jamesa Mackenziego umożliwiają kontakt z aktualnymi badaniami nad cyfrowym zdrowiem w różnych dyscyplinach
- W 2024 r. wprowadzamy w pełni finansowane studia doktoranckie, o które mogą się ubiegać wyłącznie nasi studenci Health Data Science.
Magister nauk o danych o zdrowiu wyróżnia się interdyscyplinarnym charakterem i naciskiem na umiejętności stosowane, które będą szczególnie przydatne, jeśli chcesz kontynuować karierę w cyfrowym zdrowiu.
Technologia cyfrowa zmienia opiekę zdrowotną. Umożliwia szybszą diagnostykę i lepsze leczenie chorób, wspierając poprawę opieki nad pacjentem i zwiększając efektywność placówek opieki zdrowotnej. Transformacja ta stwarza zapotrzebowanie na specjalistów, którzy rozumieją istniejące technologie medyczne oraz posiadają umiejętności i wiedzę specjalistyczną niezbędną do opracowywania nowych technologii, analizowania danych medycznych i tworzenia polityki w zakresie analizy danych medycznych. Rolę tę będą mogli pełnić studenci studiów magisterskich na kierunku Health Data Science.
Na poziomie magisterskim dowiesz się o teoretycznych podstawach zdrowia cyfrowego. Przyjrzysz się różnym formom danych zdrowotnych, technologii, która je generuje, metodom stosowanym do przetwarzania i analizy oraz sposobowi integracji danych cyfrowych z podejmowaniem decyzji klinicznych. W szczególności docenisz wyzwania związane z obsługą, przechowywaniem i analizowaniem dużych zbiorów danych w kontekście opieki zdrowotnej.
Zrozumienie tych zasad stanowi podstawę do studiowania praktycznych zastosowań cyfrowego zdrowia i rozwijania wiedzy na temat tego, w jaki sposób koncepcje cyfrowego zdrowia można zastosować do rozwiązywania rzeczywistych problemów medycznych. Poznasz praktyczne umiejętności analizy danych medycznych i wykorzystania technologii cyfrowych do rozwiązywania problemów związanych z opieką zdrowotną. Rozwiniesz wiedzę na temat technik programowego przetwarzania danych medycznych, takich jak dane genetyczne, obrazy medyczne i parametry życiowe pacjenta. Dowiesz się także o zarządzaniu cyfrowym zdrowiem i rozważaniach etycznych, które mogą się pojawić podczas projektowania i przeprowadzania badań analizy danych medycznych.
Szczególną uwagę zwraca się na szkolenia z zakresu analizy obrazu medycznego, bioinformatyki oraz modelowania i analizy danych medycznych takich jak dokumentacja pacjenta. Nauka teoretyczna jest stosowana w studiach przypadków ze świata rzeczywistego, dzięki czemu rozwiniesz zrozumienie perspektyw praktyków i branży oraz pracy potrzebnej w środowisku akademickim i innych sektorach, aby rozwijać cyfrowe zdrowie. Mówiąc szerzej, rozwiniesz praktyczne umiejętności wyjaśniania cyfrowych koncepcji zdrowia różnym odbiorcom i przekładania akademickiego myślenia na temat technologii cyfrowych na zalecenia dla decydentów i praktyków.
Zdrowie cyfrowe ma z natury charakter interdyscyplinarny. Ten tytuł magistra łączy kadrę akademicką, współpracowników z Narodowej Służby Zdrowia (NHS) i partnerów przemysłowych, zapewniając szerszy zakres nauczania obejmujący rzeczywiste problemy kliniczne, a także rozwiązania, jakie może zapewnić zdrowie cyfrowe.
W ten sposób nawiążesz kontakt z krytycznym spojrzeniem na zasady i praktyki w zakresie zdrowia cyfrowego. Będziesz zachęcany do opracowania bardziej zaokrąglonego, interdyscyplinarnego zrozumienia pytań i koncepcji dotyczących zdrowia cyfrowego. Dzięki nauczaniu opartemu na badaniach prowadzonemu przez naukowców zajmujących się takimi przedmiotami, jak informatyka, medycyna i statystyka, zyskasz uznanie technicznych, klinicznych i analitycznych aspektów zdrowia cyfrowego oraz nauczysz się, jak krytycznie omawiać cyfrowe rozwiązania w zakresie zdrowia z wielu perspektyw dyscyplinarnych.
Moduły opcjonalne pozwalają zgłębiać tematy takie jak odkrywanie wiedzy i eksploracja danych, które poszerzą Twoją naukę w kluczowych obszarach i dodatkowo rozwiną interdyscyplinarny charakter Twoich studiów.
Magister nauk o danych zdrowotnych ma bliskie powiązania z Instytutem Wczesnej Diagnostyki Sir Jamesa Mackenziego. Instytut zrzesza badaczy z różnych dyscyplin i opiera się na międzynarodowej reputacji St Andrews w dziedzinie diagnostyki cyfrowej, badań danych zdrowotnych i biofotoniki. Dzięki tym linkom uzyskasz dostęp do aktualnych badań nad zdrowiem cyfrowym, dzięki czemu Twoje badania zyskają niezwykłe bogactwo i głębię.
Rekrutacja
Program
Moduły opublikowane poniżej są przykładami tego, czego nauczano w poprzednich latach akademickich i mogą podlegać zmianom przed rozpoczęciem programu.
1 semestr
Magister składa się z kombinacji modułów obowiązkowych i opcjonalnych:
- Zasady nauki o danych zdrowotnych: bada teoretyczne podstawy nauki o danych zdrowotnych i zdrowia cyfrowego; studenci rozważają różne formy danych zdrowotnych, technologie i metody przetwarzania i analizy oraz integrację danych cyfrowych w podejmowaniu decyzji klinicznych
Studenci będą zwykle zobowiązani do ukończenia następujących modułów, chyba że mają duże doświadczenie w statystyce i programowaniu:
- Wstępna analiza danych: obejmuje podstawowe koncepcje statystyczne i metody analizy istotne dla analizy komercyjnej
i jedno z poniższych:
- Modelowanie, projektowanie i programowanie zorientowane obiektowo: wprowadza i wzmacnia modelowanie, projektowanie i wdrażanie zorientowane obiektowo, aby zapewnić wspólną podstawę umiejętności, umożliwiając studentom wykonywanie zadań programistycznych w ramach innych modułów magisterskich. Moduł zakłada znaczną ilość wcześniejszego doświadczenia w programowaniu, równoważnego ukończeniu studiów licencjackich z informatyki
- Zasady i praktyka programowania: wprowadza myślenie obliczeniowe i umiejętności rozwiązywania problemów uczniom, którzy nie mają żadnego doświadczenia w programowaniu lub mają je w niewielkim stopniu.
Semestr 2
- Praktyka nauki o danych zdrowotnych: analizuje praktyczne zastosowania nauki o danych zdrowotnych i zdrowia cyfrowego; studenci zdobywają praktyczne umiejętności w zakresie analizy danych medycznych i wykorzystania technologii cyfrowych do rozwiązywania problemów związanych z opieką zdrowotną
- Obrazowanie i wykrywanie biomedyczne: obejmuje podstawy przetwarzania obrazu i sygnału, działanie różnych typów metod obrazowania medycznego (takich jak MRI, CT, PET, USG i obrazowanie optyczne) wraz z ich zastosowaniami i ograniczeniami w warunkach klinicznych. Na koniec wprowadzono splotowe sieci neuronowe (CNN), które służą do klasyfikacji obrazów medycznych
Wszyscy studenci zazwyczaj biorą udział w modułach programowania i metod ilościowych w pierwszym semestrze, chyba że mają wystarczające doświadczenie w informatyce i analizie danych lub statystyce. Moduły te uzupełniają moduły podstawowe.
Opcjonalny
Wszyscy studenci zazwyczaj biorą udział w modułach programowania i metod ilościowych w pierwszym semestrze, chyba że mają wystarczające doświadczenie w informatyce i analizie danych lub statystyce. Moduły te uzupełniają moduły podstawowe.
Oprócz modułów obowiązkowych oraz modułów programowania i metod ilościowych ukończysz jeden lub dwa inne moduły opcjonalne. Opcjonalne moduły pozwalają kształtować stopień wokół własnych zainteresowań osobistych i zawodowych.
Oczekuje się, że opcjonalne moduły będą oferowane w następujących obszarach:
- Analiza danych
- Wizualizacja informacji i analityka wizualna
- Nauczanie maszynowe
- Zasady i praktyka programowania.
Projekt stopnia
Ostatnią częścią studiów magisterskich jest projekt kończący studia. Przybiera to formę okresu nadzorowanych badań, podczas którego dogłębnie zgłębisz temat nauki o danych zdrowotnych.
W ramach projektu pokażesz swoją zdolność do ciągłej krytycznej analizy, rozwijanie i doskonalenie umiejętności badawczych oraz tworzenie rozszerzonej pracy pisemnej, która wykazuje wysoki poziom zrozumienia twojego obszaru studiów.
Możesz zaprezentować swój projekt podyplomowy w jednej z następujących opcji:
- Raport dotyczący polityki, który podkreśla Twoją zdolność do krytycznej oceny cyfrowej polityki zdrowotnej i przedstawiania przekonujących zaleceń dotyczących zmian w polityce
- Portfolio multimedialne podkreślające Twoją umiejętność prezentowania cyfrowych koncepcji zdrowotnych w ekscytujący i wciągający sposób
- Pisemna rozprawa doktorska, która podkreśla Twoją zdolność do planowania i przeprowadzania rygorystycznych badań akademickich.
Jeśli studenci zdecydują się nie spełniać wymagań projektowych dla magistra, dostępna jest nagroda końcowa, która umożliwia odpowiednio wykwalifikowanym kandydatom otrzymanie dyplomu studiów podyplomowych. Wybierając nagrodę końcową, ukończysz studia pod koniec drugiego semestru studiów i zamiast tytułu magistra otrzymasz PGDip.
Nauczanie
Format nauczania
Nauczane moduły realizowane są przez dwa semestry – od września do grudnia (semestr 1) i od stycznia do maja (semestr 2). Okres od czerwca do sierpnia przeznaczony jest na realizację projektu kończącego studia.
Każdy nauczany moduł będzie wykorzystywał metody nauczania i uczenia się odpowiednie do jego celów. Mogą to być seminaria, warsztaty, wykłady, samouczki i samodzielne badania.
Oszacowanie
Stosowane metody oceny mogą obejmować eseje, sprawozdania, prezentacje, ćwiczenia praktyczne, ćwiczenia refleksyjne i egzaminy.
Stypendia i Finansowanie
University of St Andrews stara się przyciągać najlepszych studentów, niezależnie od sytuacji finansowej.
University of St Andrews oferuje stypendia podyplomowe i inne nagrody finansowe. Mogą one odbywać się jako dodatek do finansowania zewnętrznego lub nagród od organu rządowego. Mogą one również obejmować (w całości lub w części) czesne, utrzymanie (koszty utrzymania, w tym zakwaterowanie) lub jedno i drugie.
Stypendia są dostępne na podstawie osiągnięć akademickich i potrzeb finansowych. Dostępne są stypendia zarówno dla statusu opłaty krajowej, jak i zagranicznej. Zespół stypendialny zaleca uważne przeczytanie warunków każdej nagrody i zastosowanie się do różnych źródeł finansowania.
Stypendia podyplomowe
Studia podyplomowe to inwestycja w swój rozwój intelektualny i potencjał zawodowy. University of St Andrews zapewnia stypendia, aby pomóc jak największej liczbie studentów kontynuować naukę na studiach wyższych.
Dostępność stypendiów może zależeć od kierunku studiów lub statusu opłat (na przykład od tego, czy jesteś studentem „krajowym”, czy „zagranicznym”).
Opłata za program
Możliwości związane z karierą
Globalna reputacja University of St Andrews sprawia, że jego absolwenci są wysoko cenieni przez pracodawców. Magister nauk o danych zdrowotnych jest skierowany do studentów zamierzających kontynuować karierę w dziedzinie zdrowia cyfrowego, a Ty rozwiniesz umiejętności powszechnie potrzebne w karierach związanych ze zdrowiem cyfrowym w placówkach opieki zdrowotnej, firmach farmaceutycznych, branżach technologii medycznych i rządzie.
Oprócz poszerzania wiedzy przedmiotowej i stosowania ustalonych technik badań i dociekań, rozwiniesz i zademonstrujesz podstawowe umiejętności, w tym:
- Krytyczne myślenie i kreatywność
- Analiza i wycena
- Rozwiązywanie problemów i podejmowanie decyzji
- Osobiste przywództwo i zarządzanie projektami
- Komunikacja interpersonalna i praca zespołowa.
Dalsze badanie
St Andrews oferuje tętniące życiem i stymulujące środowisko badawcze. Jednym z największych atutów naszych stopni naukowych jest atmosfera kolegialna, która umożliwia dostęp do wiedzy wykraczającej poza formalne przełożone i możliwość prowadzenia badań interdyscyplinarnych.
Studenci naukowi są wspierani przez zespół nadzorczy przez cały okres studiów i są oceniani na podstawie merytorycznej pracy z oryginalnych badań.