Az Egészségügyi adattudomány (Data Science in Health) 120 kredites, 4 féléves mesterképzés, melyet 2024-ben először magyar nyelven indítunk. A képzés levelező munkarendben történik.
Szakképzettség megnevezése: “okleveles egészségügyi adattudós”
Program leírása
Intézetünk, a Semmelweis Egyetem Egészségügyi Menedzserképző Központja, az adatvezérelt egészségügyi paradigmaváltás hazai szakmai műhelye. Szakértő csapatunk célja, hogy az adatvezérelt egészségügyi és mesterséges intelligencia megoldások rendszerképességgé fejlődjenek Magyarországon. Törekvéseink egyik pillére, hogy 2024-ben új, egészségügyi adattudomány mesterképzést indítunk.
A program célja olyan szakemberek képzése, akik korszerű adattudományi megközelítéssel vesznek részt a modernkori egészségügyi ellátásban, képesek az emberi egészség megőrzésével és gyógyításával kapcsolatos problémák megoldására, emellett tisztában vannak az adatfeldolgozási, -tisztítási, -elemzési módszerekkel és technológiákkal.
Célunk az adatvezérelt egészségügy kialakításához szükséges szakmai kompetencia és kapacitás kiépítése.
A szakon végzettek olyan innovatív készségekkel rendelkeznek, melyek az egészségügyi adatalapú elemzésekhez és értékelésekhez szükségesek. A képzésben résztvevők képesek az adatalapú döntések támogatására, valamint célzott adatfeldolgozási, elemzési rendszerek tervezésére és megvalósítására.
Fenti készségek és kompetenciák elsajátítását segíti a döntően gyakorlatorientált tanterv, amely adatvezérelt egészségügyi, valamint informatikai és matematikai szakismeretekből tevődik össze.
A képzés hangsúlyos részét képezi a szakmai gyakorlat, a gyakorlati blokkok során végrehajtott projektek, ahol a résztvevők egy komplex egészségügyi probléma adatvezérelt módszerekkel támogatott megoldási lehetőségeit vizsgálják.
Célcsoport
Orvosokat, gyógyszerészeket, egészségügyi szakdolgozókat, informatikusokat, adattudósokat várunk, akik szeretnének részt venni az adatvezérelt egészségügy alakításában.
A mesterképzés egészségtudományi, matematikai és informatikai ismereteket integrál, elsősorban az orvos- és egészségtudomány, valamint az informatika és a természettudomány képzési területeken végzettséggel rendelkezők jelentkezését várjuk, de más tudományterületeken – jogtudomány, gazdaságtudomány – végzettek számára is kiváló lehetőséget biztosít a program ismereteik bővítésére.
Program időtartama
A képzés hossza: 4 szemeszter
Az oktatások az Egészségügyi Menedzserképző Központ épületében zajlanak: 1125 Budapest, Kútvölgyi út 2.
Finanszírozási forma: állami ösztöndíjas és önköltséges formában is indul a képzés
Önköltséges képzés díja: 520.000 Ft/félév
A program felépítése
| I. szemeszter |
| Adatvezérelt egészségügyi ismeretek 1. |
| Bevezetés a Pythonba |
| Kvantitatív kutatási módszertanok és komplex hálózatok |
| Digitalizáció és innováció az egészségügyben |
| II. szemeszter |
| Adatvezérelt egészségügyi ismeretek 2. – Digitalizáció és innováció az egészségügyben |
| Adat, technológia és szabályozás az egészségügyben |
| Adatbázisok és adatmenedzsment |
| Adatvizualizáció és üzleti intelligencia |
| Adattechnikai ismeretek |
| III. szemeszter | |
| Adattudomány 1. | |
| Adattudomány 2. | |
| Projektmenedzsment és szervezetfejlesztés adattudományi szempontból | |
| Szakdolgozat szakszeminárium 1. | |
| Adatvezérelt egészségügy fenntarthatósági kérdései | Szabadon választható |
| Minőségmenedzsmenti alapismeretek az egészségügyi ellátásban | Szabadon választható |
| Digitális egészségügyi technológiák értékelése | Szabadon választható |
| Egészségügyi vállalkozásfejlesztés | Szabadon választható |
| Gépi tanulás alapkutatásban | Szabadon választható |
| IV. szemeszter | |
| Adattudomány 3. | |
| Szakdolgozat szakszeminárium 2. | |
| Computer vision – orvosi képalkotó megoldások | Laborgyakorlat |
| Egészségügyi adatok nyelvfeldolgozása | Laborgyakorlat |
| Gépi tanulás a betegútelemzésben | Laborgyakorlat |
| Gépi tanulás az egészségügyi klasszikus méréstechnikában (tabuláris és idősoros) | Laborgyakorlat |
| Gépi tanulás az epidemiológiában | Laborgyakorlat |
| Gépi tanulás viselhető szenzorokból és alternatív adatokon | Laborgyakorlat |
| Egészségügyi adatvédelem (tervezett) | Laborgyakorlat |
Felvételi információk
Képzési és tanulmányi információk
Programkoordinátor:
Kóródi Rita