Data Analytics and Artificial Intelligence in Health Sciences
Data Analytics and Artificial Intelligence in Health Sciences (DAIHS) là chương trình Thạc sĩ liên kết giữa Đại học Bocconi và Humanitas University. Chương trình được xây dựng nhằm đáp ứng nhu cầu ngày càng lớn về các chuyên gia có khả năng kết hợp khoa học dữ liệu, trí tuệ nhân tạo và khoa học sức khỏe để giải quyết các bài toán trong y học, bệnh viện, nghiên cứu lâm sàng và công nghệ y tế.
Chương trình học
Chương trình kéo dài hai năm và được tổ chức tại cả hai trường đại học.
Năm thứ nhất chủ yếu học tại Bocconi, tập trung vào nền tảng về:
- Advanced Statistics
- Computer Programming
- Artificial Intelligence
- Machine Learning
- Data Systems in Healthcare
- Privacy, Ethics and Regulations
- Các môn tự chọn như Causal Inference, Natural Language Processing hoặc Dynamic Modelling
Ở học kỳ cuối của năm thứ nhất, sinh viên bắt đầu học tại Humanitas University với các môn:
- Biology and Genetics
- Data Science for Clinics
- Clinical Epidemiology
Năm thứ hai diễn ra hoàn toàn tại Humanitas University, nơi sinh viên tiếp tục học các môn chuyên sâu, tham gia seminar, thực tập và hoàn thành luận văn tốt nghiệp. Sinh viên có thể lựa chọn các môn về AI trong chẩn đoán hình ảnh, AI trong phẫu thuật, Clinical Decision Systems và nhiều chủ đề khác liên quan đến ứng dụng AI trong y học.
Nội dung đào tạo
Chương trình kết hợp bốn nhóm kiến thức chính:
- Data Analytics
- Artificial Intelligence và Machine Learning
- Biology và Medicine
- Ethics, Privacy và Healthcare Regulation
Sinh viên được đào tạo để:
- Phân tích dữ liệu y sinh và dữ liệu lâm sàng
- Xây dựng các mô hình AI phục vụ chẩn đoán và dự báo
- Phát triển các hệ thống hỗ trợ quyết định trong y tế
- Khai thác dữ liệu từ hồ sơ bệnh án điện tử, dữ liệu hình ảnh và dữ liệu sinh học
- Hiểu cách vận hành của hệ thống y tế và các quy định liên quan đến dữ liệu sức khỏe
- Đánh giá các vấn đề đạo đức và pháp lý khi ứng dụng AI trong y học
Điểm nổi bật của chương trình là kết hợp nền tảng về thống kê, khoa học máy tính và AI với kiến thức về sinh học, y học và dịch tễ học, giúp sinh viên có khả năng làm việc hiệu quả trong môi trường y tế hiện đại.
Cơ hội học tập quốc tế
Chương trình được phát triển thông qua sự hợp tác giữa Bocconi University và Humanitas University.
Sinh viên được học tập tại cả hai cơ sở, đồng thời tiếp cận trực tiếp môi trường nghiên cứu và bệnh viện của Humanitas Research Hospital. Ngoài ra, sinh viên còn có cơ hội thực hiện luận văn hoặc thực tập trong các dự án nghiên cứu và hợp tác quốc tế.
Cơ hội nghề nghiệp
Sinh viên tốt nghiệp có thể làm việc trong các lĩnh vực:
- Healthcare Data Analytics
- Artificial Intelligence in Medicine
- Bioinformatics
- Clinical Data Science
- Digital Health
- Medical Research
- Health Technology
Các vị trí phổ biến:
- Healthcare Data Scientist
- AI Engineer in Healthcare
- Clinical Data Analyst
- Bioinformatics Specialist
- Machine Learning Engineer
- Clinical Research Data Scientist
- Digital Health Consultant
- Healthcare Analytics Specialist
Sinh viên có thể làm việc tại:
- Bệnh viện
- Trung tâm nghiên cứu y sinh
- Công ty công nghệ y tế (HealthTech)
- Công ty dược phẩm
- Công ty công nghệ sinh học
- Tổ chức y tế công cộng
- Cơ quan quản lý y tế
- Các viện nghiên cứu và trường đại học
Chương trình cũng tạo nền tảng vững chắc cho những sinh viên muốn tiếp tục theo học Tiến sĩ trong các lĩnh vực Data Science, Artificial Intelligence, Bioinformatics hoặc Biomedical Informatics.
Chương trình phù hợp với ai?
Data Analytics and Artificial Intelligence in Health Sciences phù hợp với những sinh viên có nền tảng về khoa học dữ liệu, khoa học máy tính, thống kê, toán học, kỹ thuật, sinh học, y sinh hoặc các ngành liên quan đến sức khỏe, mong muốn ứng dụng AI để giải quyết các bài toán trong y học và khoa học sự sống.
Khác với chương trình Artificial Intelligence của Bocconi tập trung vào phát triển thuật toán và các hệ thống AI nói chung, DAIHS hướng đến việc ứng dụng AI trong lĩnh vực y tế. Sinh viên không chỉ học cách xây dựng mô hình machine learning mà còn hiểu đặc thù của dữ liệu y khoa, quy trình chăm sóc sức khỏe, nghiên cứu lâm sàng và các yêu cầu về đạo đức, quyền riêng tư và quản lý dữ liệu trong ngành y.