摘要
隨著醫(yī)療數(shù)位化與人工智慧技術(shù)的快速發(fā)展，醫(yī)學(xué)資訊已成為提升醫(yī)療品質(zhì)與效率的重要支柱。醫(yī)療機構(gòu)每日產(chǎn)生大量臨床資料，包括電子病歷、影像資料、生命徵象監(jiān)測數(shù)據(jù)及基因資訊，若能有效整合與分析，將對臨床決策、疾病預(yù)防及公共衛(wèi)生管理產(chǎn)生深遠影響。然而，目前臨床與醫(yī)學(xué)研究領(lǐng)域?qū)Y訊技術(shù)的應(yīng)用仍存在不足，亟需具備醫(yī)學(xué)與資訊雙重專業(yè)能力的人才。本研究計劃旨在深入學(xué)習(xí)醫(yī)學(xué)資訊領(lǐng)域核心知識與技能，包括臨床資料管理、醫(yī)療大數(shù)據(jù)分析、人工智慧應(yīng)用及資訊安全管理，并透過實務(wù)專案與資料分析訓(xùn)練，掌握資料整合、分析與應(yīng)用的能力。計劃期望能在臨床決策支援、健康照護優(yōu)化及智慧醫(yī)療系統(tǒng)設(shè)計等方向取得實質(zhì)成果，并培養(yǎng)跨領(lǐng)域整合能力與解決問題能力。透過系統(tǒng)X學(xué)習(xí)與實作，本研究計劃將為個人專業(yè)發(fā)展奠定基礎(chǔ)，并為未來醫(yī)療資訊應(yīng)用與智慧醫(yī)療創(chuàng)新提供專業(yè)貢獻
摘要長版
隨著醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的數(shù)位化與人工智慧技術(shù)的快速進展，醫(yī)學(xué)資訊已成為現(xiàn)代醫(yī)療T系中不可或缺的核心支柱。臨床與公共衛(wèi)生領(lǐng)域每日產(chǎn)生大量資料，包括電子病歷EHR、醫(yī)療影像、生命徵象監(jiān)測數(shù)據(jù)、基因資訊與健康行為資料等，這些資料若能有效整合、分析與應(yīng)用，將對疾病診斷、治療決策、健康管理及公共衛(wèi)生政策制定帶來顯著效益。然而，現(xiàn)行臨床與醫(yī)學(xué)研究中，對資料分析與資訊技術(shù)應(yīng)用的專業(yè)培訓(xùn)仍相對不足，亟需具備醫(yī)學(xué)專業(yè)背景與資訊技術(shù)能力的跨領(lǐng)域人才，以提升醫(yī)療服務(wù)品質(zhì)與臨床決策效率。
本學(xué)程學(xué)習(xí)研究計劃旨在深入掌握醫(yī)學(xué)資訊領(lǐng)域的核心知識與技能，包括臨床資料管理、電子病歷系統(tǒng)C作、醫(yī)療大數(shù)據(jù)分析、人工智慧與機器學(xué)習(xí)在臨床應(yīng)用中的角sE，以及資訊安全與資料yingsi保護等。計劃將透過系統(tǒng)X課程學(xué)習(xí)、實務(wù)專案C作與資料分析實作，培養(yǎng)分析、整合及應(yīng)用臨床資料的能力，并強化跨領(lǐng)域合作、問題解決及研究方法設(shè)計的能力。
研究方法將包括文獻研讀、臨床資料整合與分析、人工智慧模型建構(gòu)，以及跨部門專案協(xié)作等，以確保學(xué)習(xí)成果能有效轉(zhuǎn)化為臨床應(yīng)用與實務(wù)解決方案。預(yù)期成果包括：具備醫(yī)學(xué)資訊系統(tǒng)C作與臨床資料分析能力；完成至少一個醫(yī)療資料分析或人工智慧應(yīng)用專案；撰寫研究報告或論文，并對臨床決策支援及健康照護優(yōu)化提出可行建議。
透過本學(xué)程的學(xué)習(xí)與研究，計劃期望不僅提升個人專業(yè)素養(yǎng)與研究能力，也為智慧醫(yī)療、臨床資料管理及公共衛(wèi)生決策提供專業(yè)貢獻。最終，將能在數(shù)據(jù)驅(qū)動的醫(yī)療環(huán)境中，整合醫(yī)學(xué)與資訊科技，促進醫(yī)療服務(wù)品質(zhì)的提升，并為未來跨領(lǐng)域研究與臨床應(yīng)用奠定堅實基礎(chǔ)。
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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