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摘要 (第1/1页)
摘要 随着医疗数位化与人工智慧技术的快速发展,医学资讯已成为提升医疗品质与效率的重要支柱。医疗机构每日产生大量临床资料,包括电子病历、影像资料、生命徵象监测数据及基因资讯,若能有效整合与分析,将对临床决策、疾病预防及公共卫生管理产生深远影响。然而,目前临床与医学研究领域对资讯技术的应用仍存在不足,亟需具备医学与资讯双重专业能力的人才。本研究计划旨在深入学习医学资讯领域核心知识与技能,包括临床资料管理、医疗大数据分析、人工智慧应用及资讯安全管理,并透过实务专案与资料分析训练,掌握资料整合、分析与应用的能力。计划期望能在临床决策支援、健康照护优化及智慧医疗系统设计等方向取得实质成果,并培养跨领域整合能力与解决问题能力。透过系统X学习与实作,本研究计划将为个人专业发展奠定基础,并为未来医疗资讯应用与智慧医疗创新提供专业贡献 摘要长版 随着医疗产业的数位化与人工智慧技术的快速进展,医学资讯已成为现代医疗T系中不可或缺的核心支柱。临床与公共卫生领域每日产生大量资料,包括电子病历EHR、医疗影像、生命徵象监测数据、基因资讯与健康行为资料等,这些资料若能有效整合、分析与应用,将对疾病诊断、治疗决策、健康管理及公共卫生政策制定带来显着效益。然而,现行临床与医学研究中,对资料分析与资讯技术应用的专业培训仍相对不足,亟需具备医学专业背景与资讯技术能力的跨领域人才,以提升医疗服务品质与临床决策效率。 本学程学习研究计划旨在深入掌握医学资讯领域的核心知识与技能,包括临床资料管理、电子病历系统C作、医疗大数据分析、人工智慧与机器学习在临床应用中的角sE,以及资讯安全与资料yingsi保护等。计划将透过系统X课程学习、实务专案C作与资料分析实作,培养分析、整合及应用临床资料的能力,并强化跨领域合作、问题解决及研究方法设计的能力。 研究方法将包括文献研读、临床资料整合与分析、人工智慧模型建构,以及跨部门专案协作等,以确保学习成果能有效转化为临床应用与实务解决方案。预期成果包括:具备医学资讯系统C作与临床资料分析能力;完成至少一个医疗资料分析或人工智慧应用专案;撰写研究报告或论文,并对临床决策支援及健康照护优化提出可行建议。 透过本学程的学习与研究,计划期望不仅提升个人专业素养与研究能力,也为智慧医疗、临床资料管理及公共卫生决策提供专业贡献。最终,将能在数据驱动的医疗环境中,整合医学与资讯科技,促进医疗服务品质的提升,并为未来跨领域研究与临床应用奠定坚实基础。 英文版 Abstract Withtherapiddevelopmentofdigitalhealthcareandartificialintelligeeologies,mediformaticshasbeeanindispensableerstoneofmoderhcaresystems.idpublichealthdomaiamountsofdatadaily,includirohrecordsEHRs,medicalimaging,vitalsignsmonitdata,genomiation,ahbehaviorrecords.Effectiveiion,analysis,andapplicationofthesedatasignifitlyenhancediseasediagnosis,treatmentdeakihma,andpublichealthpoliution.However,currenticalpractidmedicalresearchoftencksuffittrainingindataanalytidinformationteologyapplications,highlightingtheurgentneedforinterdisciplinaryprofessionalsequippedwithbothmedicalexpertiseandinformaticsskillstoimprovehealthcarequalityandicaldecisionefficy. Thisstudypnaimstoacquireprehensiveknowledgeandpracticalskillsinmediformaticludingicaldatama,EHRsystemoperation,medicalbigdataanalysis,theapplicationofartificialintelligendmaelearninginicalsettings,andinformationsecurityanddataprivaagement.Thepnwillemploysystematiccoursework,hands-onprojectexperiendpracticaldataanalysistodeveloptheabilitytoanalyze,ie,andapplyicaldata,whilestrengtheninginterdisciplinarycolboration,problem-solving,andresearchmethodologyskills. Theresearchmethodsincludeliteraturereview,icaldataiionandanalysis,AImodeldevelopment,andcross-departmentalprojectcolboration,ensuringthatlearningoutesbeeffectivelytraoicapplicationsandpracticalsolutions.Expectedoutesincludeprofimediformaticssystemsandicaldataanalysis,pletionofatleastohcaredataanalysisorAIapplicationprojedtheproduofresearchreportsorpublicationswithaablereendationsforicaldecisionsupportahization. Throughthisprogram,thepnseeksnotonlytoenhandividualprofessioenciesandresearchabilitiesbutalsototributetotheadvaofsmarthealthcare,icaldatama,andpublichealthdeaking.Ultimately,itwilleheiionofmedicalexpertiseandinformationteologyinadata-drivehcareenviro,improvethequalityofhealthcareservices,andyasolidfoundationforfutureinterdisciplinaryreseardicapplications.
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