Master i biomedisinsk datavitenskap

Volumet av big data vokser raskere i helsevesenet enn i noen annen sektor og lover enestående muligheter for utvikling av presisjonsmedisin. Som et resultat er det spådd at det i de kommende årene vil være en økende etterspørsel etter biomedisinske dataforskere utstyrt med nødvendig tverrfaglig tankesett for å håndtere helserelatert big data og skape verdier fra den.

Det offisielle masterprogrammet i biomedisinsk datavitenskap er designet for å forutse denne etterspørselen og har hovedsakelig som mål å gi den tverrfaglige opplæringen som trengs for å behandle, administrere, analysere og modellere storskala biomedisinske data.

Masterprogrammet fremmes av Bioinformatics Barcelona (BIB), og er en felles innsats mellom syv offentlige universiteter ( Universitat Rovira i Virgili som koordinerende universitet, Universitat Politènica de Catalunya, Universitat de Barcelona, Universitat Autònoma de Barcelona, Universitat de Girona, Universitat de Lleida , Universitat de Vic), sykehus over hele det katalanske helsesystemet; og selskaper fra biomedisinsk og/eller farmasøytisk sektor. Dette partnerskapet vil sikre at programmet er av aller høyeste kvalitet.

Videre vil en årlig sommerskole bli organisert for å bringe anerkjente eksperter sammen fra et bredt spekter av akademiske, sykehus- og industrielle partnere slik at de kan presentere sin forskning og den siste utviklingen på feltet.

Syn

• Vår visjon er å bygge et tverrfaglig domeneavhengig teknologisk program som utnytter data- og informasjonsvitenskap for å få innsikt og utvikle nye metoder og strategier for å løse problemer som er relevante for biomedisin.
• Programmet har også et markant internasjonalt element og vil bli deltatt på av universiteter, bedrifter, sykehus og unike vitenskapelige og tekniske infrastrukturer.
• Prinsippene for åpen vitenskap og åpen utdanning skal fremmes og åpne ressurser – data, verktøy og programvare – vil bli prioritert.
• Tverrfaglig kompetanse vil bygges på innovasjon, internasjonalisering, ansettbarhet og sosialt engasjement.

Første år: Obligatoriske emner

Første semester

• Biomedisin for ingeniører
• Biomedisinsk statistikk
• Elektroniske helsejournaler
• Medisinsk avbildning
• Vitenskapelig programmering
• Biomedisinske datautfordringer
• Biomedisinske sensorer og signalbehandling

Andre semester

• Avansert helsedataanalyse
• Maskinlæring for presisjonsmedisin
• Høy ytelse og distribuert databehandling for Big Data
• Sommerskole
• Etikk, regulering og personvern
• Prosjekt- og forskningsmetodikk

Andre år: Obligatoriske emner

Første semester

• Deep Learning
• Datastøttet diagnose og beslutningstaking
• Beregningsepidemiologi
• Tekstgruvedrift for helsevesenet
• Helsedatavisualisering og kommunikasjon
• Komplekse nettverk
• Klinisk omics og translationell medisin

Andre semester

• Avansert medisinsk bildeanalyse
• Entreprenørskap og innovasjon
• Helsedataintegrering
• Masteroppgave

Online undervisningsorganisasjon

Nettopplæring vil bli fullt støttet av Moodle, universitetets virtuelle campus. Dette er et nettbasert læringsmiljø tilpasset behovene til virtuelle læringsmodeller og gir mulighet for utforming av både synkrone og asynkrone aktiviteter.

Evalueringsaktivitetene vil være fullstendig online, det er ikke nødvendig å møte opp fysisk i lokalene til de deltakende universitetene. Uansett, noen av aktivitetene kan være synkrone, noe som krever tilkobling av studenten til det planlagte tidspunktet.

Mastergradsavslutningsprosjekt

Mastergraden tildeles ved fullført masteroppgaveprosjekt.

Studentene vil få muligheten til å gjennomføre det i andre settinger som i sykehus og biofarmasøytisk industri, så vel som akademia.

Veiledning til masteroppgavefaget ved School of Engineering (ETSE).

Den offisielle internasjonale mastergraden i helsedatavitenskap (MHEDAS) er designet for å møte denne forventede etterspørselen og har følgende hovedmål:

• Å trene dataforskere til å administrere og analysere store mengder helsedata, og å tilby løsninger med innvirkning på forbedring av helsevesenet.
• Å gi den tverrfaglige opplæringen som er nødvendig for å identifisere og verdsette mulighetene for datavitenskap brukt på helseutfordringer.
• Å trene gründere innen digital helse i Europa som kan lage de nødvendige verktøyene for å administrere, analysere og trekke ut informasjon fra big data i det kliniske miljøet og identifisere forretningsmuligheter.

• Entreprenør innen digital helse
• Dataforsker i farmasøytiske selskaper eller biosektoren
• Datadrevet prosjektleder
• Biomedisinsk dataforsker i forskningssentre/grupper eller sykehus
• Leder for medisinsk informatikk på et sykehus
• Rådgiver om dataanalyse i helseforskningsinstitutter
• Rådgiver for offentlige organisasjoner om folkehelseledelse