MSc in Health Data Science
Saint Andrews, Verenigd Koninkrijk
DUUR
1 Years
TALEN
Engels
TEMPO
Full time
DEADLINE VOOR AANMELDING
07 Aug 2025
EERSTE STARTDATUM
Sep 2025
COLLEGEGELD
GBP 29.950 *
STUDIE FORMAAT
Op de campus
* overzee / thuis: £ 11.680
Invoering
De MSc in Health Data Science onderzoekt de principes en praktijk van digitale gezondheid, evenals toegepaste vaardigheden die vaak nodig zijn voor carrières in de digitale gezondheidszorg.
Cursus details
De gezondheidszorg wordt getransformeerd door digitale technologieën en big data-analyse. Tijdens de MSc in Health Data Science onderzoek je de principes en praktijken van de implementatie van digitale gezondheidszorg.
highlights
- Gericht op studenten die een carrière in datawetenschap en digitale gezondheid willen volgen
- Het interdisciplinaire karakter helpt je een meer afgerond begrip van digitale gezondheidsvragen en -concepten te ontwikkelen
- Toegepaste componenten bieden praktische vaardigheden op het gebied van de analyse van medische gegevens en het gebruik van digitale technologieën om uitdagingen in de gezondheidszorg aan te pakken
- Koppelingen met het Sir James Mackenzie Institute for Early Diagnosis brengen u in contact met huidig digitaal gezondheidsonderzoek in verschillende disciplines
- We introduceren in 2024 een volledig bekostigd doctoraat, dat exclusief beschikbaar is voor onze Health Data Science-studenten.
De MSc in Health Data Science onderscheidt zich door zijn interdisciplinaire karakter en de nadruk op toegepaste vaardigheden die van bijzondere waarde zullen zijn als je een carrière in de digitale gezondheidszorg wilt volgen.
Digitale technologie transformeert de gezondheidszorg. Het maakt een snellere diagnose en betere behandeling van ziekten mogelijk, ondersteunt verbeteringen in de patiëntenzorg en maakt de gezondheidszorgomgeving efficiënter. Die transformatie creëert een behoefte aan professionals die de bestaande medische technologieën begrijpen en die over de vaardigheden en expertise beschikken om nieuwe technologieën te ontwikkelen, medische gegevens te analyseren en het beleid op het gebied van de analyse van medische gegevens te informeren. Studenten van de MSc in Health Data Science kunnen deze rollen vervullen.
Tijdens de MSc leer je over de theoretische onderbouwing van digitale gezondheid. Je kijkt naar verschillende vormen van gezondheidsgegevens, de technologie die deze genereert, methoden die worden gebruikt voor verwerking en analyse, en hoe digitale gegevens worden geïntegreerd in de klinische besluitvorming. In het bijzonder ontwikkel je inzicht in de uitdagingen bij het verwerken, opslaan en analyseren van big data in de gezondheidszorg.
Een goed begrip van deze principes biedt een basis voor het bestuderen van de praktische toepassingen van digitale gezondheidszorg en het ontwikkelen van uw begrip van hoe digitale gezondheidsconcepten kunnen worden toegepast om medische problemen in de echte wereld op te lossen. Je leert praktische vaardigheden op het gebied van medische gegevensanalyse en het gebruik van digitale technologieën om uitdagingen in de gezondheidszorg aan te pakken. Je ontwikkelt je begrip van technieken voor het programmatisch verwerken van medische gegevens, zoals genetische gegevens, medische beelden en vitale functies van patiënten. Je leert ook over digitaal gezondheidsbeheer en de ethische overwegingen die kunnen ontstaan bij het ontwerpen en uitvoeren van onderzoeken naar medische gegevensanalyse.
Bijzondere aandacht wordt besteed aan opleidingen in medische beeldanalyse, bio-informatica en het modelleren en analyseren van medische gegevens zoals patiëntendossiers. Theoretisch leren wordt toegepast op casestudies uit de echte wereld, en je ontwikkelt inzicht in de perspectieven van de praktijk en de industrie en het werk dat nodig is in de academische wereld en andere sectoren om de digitale gezondheidszorg te bevorderen. In bredere zin ontwikkel je praktische vaardigheden bij het uitleggen van digitale gezondheidsconcepten aan verschillende doelgroepen en het vertalen van academisch denken over digitaal naar aanbevelingen voor beleidsmakers en praktijkmensen.
Digitale gezondheidszorg is inherent interdisciplinair. Deze MSc brengt academisch personeel, collega's van de National Health Service (NHS) en industriële partners samen en biedt een bredere leerervaring die zowel echte klinische problemen omvat als de oplossingen die digitale gezondheidszorg kan bieden.
Op deze manier maak je kennis met kritische perspectieven op de principes en praktijk van digitale gezondheidszorg. Je wordt aangemoedigd om een meer afgerond, interdisciplinair begrip van digitale gezondheidsvragen en -concepten te ontwikkelen. Door onderzoekgestuurd onderwijs van wetenschappers die werkzaam zijn in onderwerpen als informatica, geneeskunde en statistiek, krijgt u waardering voor de technische, klinische en analytische aspecten van digitale gezondheid en leert u hoe u digitale gezondheidsoplossingen kritisch kunt bespreken vanuit meerdere disciplinaire perspectieven.
Met optionele modules kunt u onderwerpen als kennisontdekking en datamining verkennen, waardoor uw leerproces op belangrijke gebieden wordt verbreed en het interdisciplinaire karakter van uw studie verder wordt ontwikkeld.
De MSc in Health Data Science heeft nauwe banden met het Sir James Mackenzie Institute for Early Diagnosis. Het instituut brengt onderzoekers uit verschillende disciplines samen en bouwt voort op de internationale reputatie van St Andrews op het gebied van digitale diagnose, onderzoek naar gezondheidsgegevens en biofotonica. Deze links brengen je in contact met actueel digitaal gezondheidsonderzoek, waardoor je studie een opmerkelijke rijkdom en diepgang krijgt.
toelatingen
leerplan
De hieronder gepubliceerde modules zijn voorbeelden van wat er in voorgaande studiejaren is onderwezen en kunnen aan wijzigingen onderhevig zijn voordat je aan je programma begint.
Semester 1
De MSc is opgebouwd rond een mix van verplichte en optionele modules:
- Health Data Science Principles: onderzoekt de theoretische onderbouwing van gezondheidsdatawetenschap en digitale gezondheid; studenten overwegen verschillende vormen van gezondheidsgegevens, technologieën en methoden voor verwerking en analyse, en de integratie van digitale gegevens in klinische besluitvorming
Normaal gesproken moeten studenten de volgende modules voltooien, tenzij ze aanzienlijke ervaring hebben met statistiek en programmeren:
- Inleidende gegevensanalyse: behandelt essentiële statistische concepten en analysemethoden die relevant zijn voor commerciële analyse
en een van de volgende:
- Objectgeoriënteerde modellering, ontwerp en programmering: introduceert en versterkt objectgeoriënteerde modellering, ontwerp en implementatie om een gemeenschappelijke basis van vaardigheden te bieden, waardoor studenten programmeeropdrachten binnen andere MSc-modules kunnen voltooien. De module veronderstelt een aanzienlijke hoeveelheid eerdere programmeerervaring die gelijkwaardig is aan het behalen van een bachelordiploma in computerwetenschappen
- Programmeerprincipes en -praktijk: introduceert computationeel denken en probleemoplossende vaardigheden voor studenten die geen of weinig eerdere programmeerervaring hebben.
Semester 2
- Health Data Science Practice: kijkt naar de praktische toepassingen van gezondheidsdatawetenschap en digitale gezondheid; studenten leren praktische vaardigheden op het gebied van medische gegevensanalyse en het gebruik van digitale technologieën om uitdagingen in de gezondheidszorg aan te pakken
- Biomedische beeldvorming en detectie: behandelt de grondbeginselen van beeld- en signaalverwerking, met hoe de verschillende soorten medische beeldvormingsmodaliteiten werken (zoals MRI, CT, PET, echografie en optische beeldvorming), samen met hun toepassingen en beperkingen in een klinische setting. Ten slotte worden convolutionele neurale netwerken (CNN's) geïntroduceerd als een manier om medische beelden te classificeren
Normaal gesproken volgen alle studenten modules in programmeren en kwantitatieve methoden in semester 1, tenzij ze voldoende achtergrond hebben in computerwetenschappen en data-analyse of statistiek. Deze modules vormen een aanvulling op de kernmodules.
facultatief
Normaal gesproken volgen alle studenten modules in programmeren en kwantitatieve methoden in semester 1, tenzij ze voldoende achtergrond hebben in computerwetenschappen en data-analyse of statistiek. Deze modules vormen een aanvulling op de kernmodules.
Naast de verplichte modules en de modules programmeren en kwantitatieve methoden, voltooi je nog een of twee andere optionele modules. Met optionele modules kunt u de graad vormgeven rond uw eigen persoonlijke en professionele interesses.
Naar verwachting worden optionele modules op de volgende gebieden aangeboden:
- Gegevensanalyse
- Informatievisualisatie en visuele analyse
- Machine learning
- Programmeerprincipes en praktijk.
Degree-project
Het laatste onderdeel van de MSc is het afstudeerproject. Dit neemt de vorm aan van een periode van begeleid onderzoek waarin je een onderwerp op het gebied van de gezondheidsdatawetenschap diepgaand gaat onderzoeken.
Tijdens het project laat u zien dat u in staat bent om aanhoudende kritische analyses uit te voeren, uw onderzoeksvaardigheden te ontwikkelen en te verbeteren, en een uitgebreid stuk geschreven werk te produceren dat een hoog niveau van kennis van uw studiegebied aantoont.
Je kunt ervoor kiezen om je afstudeerproject als een van de volgende te presenteren:
- Een beleidsrapport dat uw vermogen benadrukt om het digitale gezondheidsbeleid kritisch te beoordelen en overtuigende aanbevelingen te doen voor beleidswijzigingen
- Een multimediaportfolio dat de nadruk legt op uw vermogen om digitale gezondheidsconcepten op spannende en boeiende manieren te presenteren
- Een geschreven proefschrift waarin de nadruk wordt gelegd op uw vermogen om academisch rigoureus onderzoek te plannen en uit te voeren.
Als studenten ervoor kiezen om de projectvereiste voor de MSc niet te voltooien, is er een exit-prijs beschikbaar waarmee voldoende gekwalificeerde kandidaten een postdoctoraal diploma kunnen ontvangen. Door te kiezen voor een exit-prijs rond je je studie af aan het einde van het tweede semester van je studie en ontvang je een PGDip in plaats van een MSc.
Onderwijs
Lesindeling
De aangeleerde modules worden over twee semesters gevolgd: september tot december (semester 1) en januari tot mei (semester 2). De periode juni tot en met augustus wordt gebruikt om het afstudeerproject af te ronden.
Elke onderwezen module maakt gebruik van onderwijs- en leermethoden die geschikt zijn voor de doelstellingen. Dit kunnen seminars, workshops, lezingen, tutorials en zelfstudie zijn.
Beoordeling
De gebruikte beoordelingsmethoden kunnen essays, rapporten, presentaties, praktische oefeningen, reflectieve oefeningen en examens zijn.
Beurzen en financiering
De University of St Andrews streeft ernaar de allerbeste studenten aan te trekken, ongeacht de financiële omstandigheden.
De University of St Andrews biedt postdoctorale beurzen en andere financiële prijzen aan. Deze kunnen worden gehouden als aanvulling op externe financiering of beloningen van een overheidsinstantie. Deze kunnen ook (geheel of gedeeltelijk) het collegegeld, het levensonderhoud (kosten van levensonderhoud inclusief huisvesting) of beide dekken.
Beurzen zijn beschikbaar op basis van academische verdiensten en financiële behoeften. Er zijn beurzen beschikbaar voor zowel de binnenlandse als de buitenlandse vergoedingsstatus. Het beursteam raadt aan de voorwaarden van elke prijs zorgvuldig te lezen en een aanvraag in te dienen voor een reeks financieringsbronnen.
Postdoctorale beurzen
Postdoctorale studie is een investering in uw intellectuele ontwikkeling en carrièrepotentieel. De University of St Andrews verstrekt studiebeurzen om zoveel mogelijk studenten te helpen doorstromen naar het hoger onderwijs.
De beschikbaarheid van beurzen kan afhankelijk zijn van uw studiegebied of de status van de vergoedingen (bijvoorbeeld of u een 'thuis'- of 'overzeese' student bent).
Programma collegegeld
Carrièremogelijkheden
De wereldwijde reputatie van de University of St Andrews zorgt ervoor dat haar afgestudeerden zeer gewaardeerd worden door werkgevers. De MSc in Health Data Science is bedoeld voor studenten die een carrière in de digitale gezondheidszorg willen volgen, en je zult vaardigheden ontwikkelen die vaak nodig zijn voor digitale gezondheidszorggerelateerde carrières in gezondheidszorgomgevingen, farmaceutische bedrijven, medische technologie-industrieën en de overheid.
Naast het verbreden van uw vakkennis en het toepassen van gevestigde onderzoeks- en onderzoekstechnieken, ontwikkelt en demonstreert u essentiële vaardigheden, waaronder:
- Kritisch denken en creativiteit
- Analyse en beoordeling
- Probleemoplossend vermogen en besluitvorming
- Persoonlijk leiderschap en projectmanagement
- Interpersoonlijke communicatie en teamwerk.
Verdere studie
St Andrews biedt een levendige en stimulerende onderzoeksomgeving. Een van de sterke punten van onze onderzoeksgraden is de collegiale sfeer die toegang geeft tot expertise buiten uw formele supervisors en het vermogen om interdisciplinair onderzoek uit te voeren.
Onderzoeksstudenten worden gedurende hun hele studie ondersteund door een begeleidingsteam en worden beoordeeld aan de hand van een substantiële scriptie van origineel onderzoek.
Programma Toelatingseisen
Toon uw toewijding en bereidheid om te slagen op een business school door het GMAT-examen af te leggen. Dit is het meest gebruikte toelatingsexamen dat uw kritisch denk- en redeneervaardigheden meet.
Download de GMAT-miniquiz om een idee te krijgen van de vragen die u in het examen zult tegenkomen.