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資料更新時間：2023/10/28 上午 11:42:44
学系特色
中国医药大学医疗资讯学系特色為國內中部擁有醫療大健康的基礎師資與附設醫院医学中心等級臨床資源的學系。本系師資結合了校內醫療资讯基礎教師、數位轉型辦公室與附醫大数据中心、医疗人工智慧中心等臨床主治醫師/教授/工程師。
学科意涵
醫療资讯結合醫療臨床知識、健康大数据、人工智慧應用等跨领域的多元學科，主題涵蓋精準醫療、智慧長照與數位治療、醫事资讯管理等。
学习方法
课堂讲授：基础共同科目由学校共同科目小组，配合学系学习目标规画课程。其餘必修专任授课依老师选定授课用书及资料，设定教学目标於课堂完成讲授。
团队学习：依据课程属性透过主题式课程设计，让学生在分组与同儕互动中建立自主学习的氛围达到更好的学习效益。
公司实习：讓學生實際進入医学资讯臨床及企業場域，透過觀察與規劃的實作學習目標帶領學生銜接未來職涯規劃。
高中階段可以準備的学习方法或方向
叁大方向
自主學習：除了學校所教授之專業課程，同時關心醫療资讯相關時事與科技更新，持續不斷學習。
团队合作：在分组的作业中，学习如何与同儕建立良好互动，并且从中建立自主学习的氛围达到更好的学习效益。
实作能力：抱持对事物的好奇心并且同时培养动手做的实力。
与相关科系之异同
生物系、医学系、資工系與醫療资讯學系的差別簡單講就是生物系與医学系偏重在生物医学知識的理論與研究，資工系則是资讯工程軟硬體技術的訓練，而醫療资讯學系偏重將资讯工程技術應用於解決生物医学的問題，發展數位醫療科技，比如: 精準醫療、智慧長照與數位治療、醫事资讯管理、医疗人工智慧、醫療大数据分析等。因此，醫療资讯學系會著重於數理、资讯、生物、医学的跨學科訓練。
生涯发展容易误解之处
醫療资讯學系學生的職涯發展，除了可擔任科技公司的數據或AI工程師外，還增加了醫療相關的多元出路，例如：醫療IT專案經理、健康资讯諮詢師、健康IT專員、醫療系統架構開發人員、電子病歷管理師、數位醫療軟體應用程式設計師、臨床资讯分析師、醫療資料科學家...等。
学习方法容易誤解之處
一般人容易以為醫療资讯學系的學習內容就只要很會寫程式就可以，其實不然，它包含許多數據分析與醫療實作課程，需能解決生醫應用之問題，所以學生需培養「做中學」之能力，能發現問題並解決問題，此外，還需有團隊合作精神，才有快速實踐專案之能力。
补充提醒与说明
中国医药大学暨附設醫院是國內中部少數擁有醫療大健康的基礎師資與医学中心等級臨床資源的医学大學。以人工智慧及健康大数据為核心基礎之醫療资讯學系，將可配合中国医药大学水湳校本部的生醫園區擴建，以及未來與中部醫療科技產業園區的結合，所產生龐大的生醫產業聚落效應，將提供學生最豐沛的學習資源與就業管道。
核心课程地图
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大一必修
- 微积分
- 线性代数
- 程式设计(一)
- 程式设计(二)
- 医疗场域沉浸式实习(一)
- 医疗场域沉浸式实习(二)
- 计算机概论
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大二必修
- 资料结构
- 计算机网路
- 演算法
- 资料库系统
- 生物统计实务
- 數位医学概論
- 资料库系统
- 人工智慧(一)
- 大数据(一)
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大叁必修
- 人工智慧(二)
- 大数据(二)
- 生物资讯學(一)
- 生物资讯學(二)
- 醫院资讯系統(一)
- 醫院资讯系統(二)
- 物联网概论
- 医疗物联网技术与实作
- 物件导向程式设计
- Web 程式設計
- 作业系统
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大四必修
- 书报讨论(一)
- 书报讨论(二)
专业选修课程
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无领域区分（二年级选修）
- Coursera: 數位醫療診斷
- Coursera: 數位醫療預測
- Coursera:機器學習和數據科學中的数学
- 颁辞耻谤蝉别谤补:机器学习和数据科学中的机率与统计
- 離散数学
- 数位医用流病生理学
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无领域区分（叁年级选修）
- 醫療资讯安全
- 云端运算
- 数位医疗应用思路(一)
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无领域区分（四年级选修）
- 数位医疗应用思路(二)
- 软体工程
- 公司实习
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无领域区分
- 专题研究(一)词(四)
特色课程
医疗人工智慧
本课程旨在培养学生具备以人工智慧处理医疗问题的能力。学生将学习提出专案构想、蒐集临床医疗资料、清理资料、建立人工智慧模型，以及专利取证等过程。课程目标包括瞭解人工智慧在医疗领域的应用、掌握资料处理技巧、建立人工智慧模型，以及培养团队合作和沟通能力。学生将能够将医疗问题转化為可行的解决方案。
医疗场域沉浸式实习
本課程為一跨领域整合型課程，旨在培養具備医学知識與人工智慧技術的複合型人才。課程將帶領學生深入醫療場域，與臨床醫師共同探索醫療服務的痛點，並鼓勵學生運用AI技術開發創新解決方案。課程內容涵蓋醫療大数据分析、機器學習、深度學習、自然語言處理等，並結合医学倫理與法規的探討。
大数据
由於高品質數據為開發人工智能之金鑰，本課程將學習建立標準化之醫療數據的製程，包括資料盤點、標註、清洗、結構化、自然語言處理與合理性驗證，最後建構大数据倉儲。學生將了解如何整合體系之電子病歷、全國健保資料與全台環境數據等，透過部署前瞻性智慧數據，全幅呈現生老病死的醫療軌跡，探究疾病風險因子與預測病程。
适合从事工作
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数据分析师
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從事大量數據的搜集、整理、分析，並依據數據資料進行評估和預測的人員。運用资讯技術輔助分析，協助企業發展、解決問題、決策分析或策略規劃。
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人工智慧工程师
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運用人工智慧等资讯技術輔助分析、優化、研發、製造等，協助企業解決問題，提出合理的決策方案或策略規劃。
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演算法开发工程师
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从事演算法的研究、分析、构建并设计或修改相关软体等工作。
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数据工程师
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使用程式語言建構資料串流、處理非結構式資料儲存、串接、提取、介接其他大数据平台，並使用特定統計方式整理、呈現資料分布與屬性，甚至是大数据模型的建置 ，應用數據協助企業組織規劃、導入、管理、執行與追蹤經營方案。
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系友生涯发展
本系尚无毕业生
本系尚无毕业生
本系尚无毕业生
多元能力
逻辑推理：能捕捉事物运作的规律或关联性，归纳或是推演不同事物的差异或因果关係，并得到特定理解。
性格特质
主动积极：常常主动提出特定见解，乐於付出活力与热情投入特定问题、活动，引领他人的行动。
图表来源為该校系之重视百分比，加总為100%；百分比越高，代表越重视。
- 热门比较学系
