MSc en science des données de santé

Le MSc in Health Data Science explore les principes et la pratique de la santé numérique ainsi que les compétences appliquées couramment nécessaires aux carrières en santé numérique.

Détails du cours

Les soins de santé sont transformés par les technologies numériques et l’analyse des mégadonnées. Dans le cadre du MSc in Health Data Science, vous explorerez les principes et les pratiques de la mise en œuvre de la santé numérique.

Points forts

• Destiné aux étudiants souhaitant poursuivre une carrière en science des données et en santé numérique
• Le caractère interdisciplinaire vous aide à développer une compréhension plus complète des questions et des concepts de santé numérique.
• Les composants appliqués fournissent des compétences pratiques en matière d'analyse de données médicales et d'utilisation des technologies numériques pour relever les défis des soins de santé.
• Les liens avec l'Institut Sir James Mackenzie pour le diagnostic précoce vous mettent en contact avec la recherche actuelle en santé numérique dans différentes disciplines.
• Nous lançons un doctorat entièrement financé en 2024, qui est disponible exclusivement pour nos étudiants en science des données de santé.

Le MSc in Health Data Science se distingue par son caractère interdisciplinaire et l'accent mis sur les compétences appliquées qui seront particulièrement utiles si vous souhaitez faire carrière dans le domaine de la santé numérique.

Le numérique transforme les soins de santé. Il permet un diagnostic plus rapide et un meilleur traitement des maladies, favorisant l’amélioration des soins aux patients et rendant les établissements de soins de santé plus efficaces. Cette transformation crée un besoin de professionnels qui comprennent les technologies médicales existantes et qui possèdent les compétences et l’expertise nécessaires pour développer de nouvelles technologies, analyser les données médicales et éclairer les politiques en matière d’analyse des données médicales. Les étudiants du MSc in Health Data Science pourront remplir ces rôles.

Au MSc, vous découvrirez les fondements théoriques de la santé numérique. Vous examinerez différentes formes de données de santé, la technologie qui les génère, les méthodes utilisées pour le traitement et l'analyse, et la manière dont les données numériques sont intégrées dans la prise de décision clinique. En particulier, vous développerez une appréciation des défis liés à la manipulation, au stockage et à l'analyse du Big Data dans des contextes de soins de santé.

Une compréhension de ces principes constitue une base pour étudier les applications pratiques de la santé numérique et développer votre compréhension de la manière dont les concepts de santé numérique peuvent être appliqués pour résoudre des problèmes médicaux réels. Vous acquerrez des compétences pratiques en matière d'analyse de données médicales et d'utilisation des technologies numériques pour relever les défis des soins de santé. Vous développerez votre compréhension des techniques de traitement programmatique des données médicales telles que les données génétiques, les images médicales et les signes vitaux des patients. Vous découvrirez également la gouvernance numérique de la santé et les considérations éthiques qui peuvent survenir lors de la conception et de l'exécution d'études d'analyse de données médicales.

Une attention particulière est portée aux formations en analyse d'images médicales, en bioinformatique, ainsi qu'en modélisation et analyse de données médicales telles que les dossiers des patients. L'apprentissage théorique est appliqué à des études de cas réels et vous développerez une compréhension des perspectives des praticiens et de l'industrie ainsi que du travail nécessaire dans le monde universitaire et dans d'autres secteurs pour faire progresser la santé numérique. Plus largement, vous développerez des compétences pratiques en expliquant les concepts de santé numérique à différents publics et en traduisant la réflexion académique sur le numérique en recommandations destinées aux décideurs politiques et aux praticiens.

La santé numérique est intrinsèquement interdisciplinaire. Ce MSc rassemble du personnel universitaire, des collègues du National Health Service (NHS) et des partenaires industriels, offrant un apprentissage plus large qui englobe de vrais problèmes cliniques ainsi que les solutions que la santé numérique peut apporter.

De cette façon, vous aborderez des perspectives critiques sur les principes et les pratiques de la santé numérique. Vous serez encouragé à développer une compréhension plus complète et interdisciplinaire des questions et des concepts de santé numérique. Grâce à un enseignement axé sur la recherche dispensé par des universitaires travaillant dans des domaines tels que l'informatique, la médecine et les statistiques, vous apprécierez les aspects techniques, cliniques et analytiques de la santé numérique et apprendrez à discuter de manière critique des solutions de santé numérique sous plusieurs angles disciplinaires.
Les modules optionnels vous permettent d'explorer des sujets tels que la découverte de connaissances et l'exploration de données qui élargiront votre apprentissage dans des domaines clés et développeront davantage le caractère interdisciplinaire de vos études.

Le MSc in Health Data Science entretient des liens étroits avec le Sir James Mackenzie Institute for Early Diagnosis. L'Institut rassemble des chercheurs de diverses disciplines et s'appuie sur la réputation internationale de St Andrews en matière de diagnostic numérique, de recherche sur les données de santé et de biophotonique. Ces liens vous mettront en contact avec la recherche actuelle en santé numérique, donnant à vos études une richesse et une profondeur remarquables.

Les modules publiés ci-dessous sont des exemples de ce qui a été enseigné au cours des années universitaires précédentes et peuvent être sujets à changement avant le début de votre programme.

Semestre 1

Le MSc est structuré autour d'un mélange de modules obligatoires et optionnels :

• Principes de la science des données de santé : explore les fondements théoriques de la science des données de santé et de la santé numérique ; les étudiants examinent différentes formes de données sur la santé, les technologies et méthodes de traitement et d'analyse, ainsi que l'intégration des données numériques dans la prise de décision clinique.

Les étudiants devront normalement suivre les modules suivants à moins qu'ils n'aient une expérience significative en statistiques et en programmation :

• Analyse des données d'introduction : couvre les concepts statistiques essentiels et les méthodes d'analyse pertinentes pour l'analyse commerciale.

et l'un des éléments suivants :

• Modélisation, conception et programmation orientées objet : introduit et renforce la modélisation, la conception et la mise en œuvre orientées objet pour fournir une base commune de compétences, permettant aux étudiants d'effectuer des tâches de programmation dans d'autres modules de maîtrise. Le module suppose une expérience préalable substantielle en programmation équivalente à un diplôme de premier cycle en informatique.
• Principes et pratiques de programmation : présente la pensée informatique et les compétences en résolution de problèmes aux étudiants qui n'ont pas ou peu d'expérience en programmation.

Semestre 2

• Pratique de la science des données de santé : examine les applications pratiques de la science des données de santé et de la santé numérique ; les étudiants acquièrent des compétences pratiques en matière d'analyse de données médicales et d'utilisation des technologies numériques pour relever les défis des soins de santé
• Imagerie et détection biomédicales : couvre les principes fondamentaux du traitement de l'image et du signal, ainsi que le fonctionnement des différents types de modalités d'imagerie médicale (telles que l'IRM, la tomodensitométrie, la TEP, l'échographie et l'imagerie optique), ainsi que leurs utilisations et leurs limites en milieu clinique. Enfin, les réseaux de neurones convolutifs (CNN) sont introduits comme moyen de classer les images médicales.

Tous les étudiants suivront normalement des modules de programmation et de méthodes quantitatives au semestre 1, à moins qu'ils n'aient une formation suffisante en informatique et en analyse de données ou en statistiques. Ces modules complètent les modules de base.

Optionnel

Tous les étudiants suivront normalement des modules de programmation et de méthodes quantitatives au semestre 1, à moins qu'ils n'aient une formation suffisante en informatique et en analyse de données ou en statistiques. Ces modules complètent les modules de base.

Parallèlement aux modules obligatoires et aux modules de programmation et de méthodes quantitatives, vous compléterez un ou deux autres modules optionnels. Les modules optionnels vous permettent d'adapter le diplôme à vos propres intérêts personnels et professionnels.

Des modules optionnels devraient être proposés dans les domaines suivants:

• L'analyse des données
• Visualisation de l'information et analyse visuelle
• Apprentissage automatique
• Principes et pratiques de programmation.

Projet de diplôme

La dernière partie du MSc est le projet de fin de diplôme. Cela prend la forme d'une période de recherche supervisée où vous explorerez en profondeur un sujet de science des données de santé.

Tout au long du projet, vous montrerez votre capacité à entreprendre une analyse critique soutenue, à développer et à améliorer vos compétences en recherche et à produire un travail écrit prolongé qui démontre un niveau élevé de compréhension de votre domaine d'études.

Vous pouvez choisir de présenter votre projet de fin d’études comme l’une des suivantes :

• Un rapport politique qui met l'accent sur votre capacité à évaluer de manière critique la politique de santé numérique et à formuler des recommandations convaincantes pour des changements de politique.
• Un portfolio multimédia qui met l'accent sur votre capacité à présenter les concepts de santé numérique de manière passionnante et engageante.
• Une thèse écrite qui met l'accent sur votre capacité à planifier et à exécuter des recherches académiquement rigoureuses.

Si les étudiants choisissent de ne pas remplir les exigences du projet pour le MSc, une bourse de sortie est disponible qui permet aux candidats dûment qualifiés de recevoir un diplôme d'études supérieures. En choisissant une bourse de sortie, vous terminerez votre diplôme à la fin du deuxième semestre d'études et recevrez un PGDip au lieu d'un MSc.

Enseignement

Format d'enseignement

Les modules enseignés se déroulent sur deux semestres – de septembre à décembre (semestre 1) et de janvier à mai (semestre 2). La période de juin à août est mise à profit pour réaliser le projet de fin d'études.

Chaque module enseigné utilisera des méthodes d'enseignement et d'apprentissage adaptées à ses objectifs. Ceux-ci peuvent inclure des séminaires, des ateliers, des conférences, des tutoriels et des études indépendantes.

Évaluation

Les méthodes d'évaluation utilisées peuvent inclure des essais, des rapports, des présentations, des exercices pratiques, des exercices de réflexion et des examens.

La réputation mondiale de l' University of St Andrews fait que ses diplômés sont très appréciés par les employeurs. Le MSc in Health Data Science s'adresse aux étudiants qui souhaitent poursuivre une carrière dans le domaine de la santé numérique et vous développerez les compétences couramment nécessaires pour les carrières liées à la santé numérique dans les établissements de soins de santé, les sociétés pharmaceutiques, les industries de technologie médicale et le gouvernement.

En plus d'élargir vos connaissances sur le sujet et d'appliquer des techniques de recherche et d'enquête établies, vous développerez et démontrerez des compétences essentielles, notamment :

• Pensée critique et créativité
• Analyse et appréciation
• Résoudre des problèmes et prendre des décisions
• Leadership personnel et gestion de projet
• Communication interpersonnelle et travail d'équipe.

Une étude plus approfondie

St Andrews offre un environnement de recherche dynamique et stimulant. L'une des grandes forces de nos diplômes de recherche est l'atmosphère collégiale qui permet d'accéder à une expertise au-delà de vos superviseurs formels et la capacité de mener des recherches interdisciplinaires.

Les étudiants chercheurs sont accompagnés par une équipe d’encadrement tout au long de leurs études et sont évalués à travers une thèse substantielle de recherche originale.