曼彻斯特大学健康数据科学与人工智能理学硕士研究生申请要求-排名-学费-就业-语言要求

目前英国的医疗保健服务模式面临着前所未有的挑战，人口老龄化、生活方式和成本增加意味着现有方法已不可行。再加上个性医疗的兴起，健康保健走向变革已势不可挡。 曼彻斯特大学健康数据科学与人工智能理学硕士项目以培养熟稔医疗保健部门和医学知识的新型科学家为教学目标，收集和分析有效数据，辩证地看待治疗、结果、患者和成本之间的关系，并将这些信息传达给各利益相关者。 曼彻斯特大学健康数据科学与人工智能理学硕士项目采用多学科团队教学模式，而非小集体学习方式，通过8个授课模块（其中七个为核心模块，还有一项为选修模块）全面教授学生有关健康数据科学的关键技能。学生们学习转化思维，专业知识与技能，并在毕业后将这些知识与技能运用于医疗服务新挑战中。 攻读理学硕士学位的学生还需完成一项60学分的研究项目。

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GPA要求

该专业针对内地院校有专属的GPA分数要求，曼彻斯特大学会单独设置院校名单，对内地院校划分等级，以此来设置不同的申请要求。

申请要求

具有2:1荣誉学位或同等学历，需要数学、统计学、计算机科学、物理科学、生物医学（包括流行病学、生物科学或医学/护理）背景 申请者的学位必须包含大量统计和计算元素，并且来自认可的机构或经批准的相关研究生资格（至少为研究生文凭或同等学历） 也可能接受学校认可的相当于以前高级学习、研究和/或相关专业经验的同等学历以满足入学资格 针对非英国申请者，认证高级学习的机构必须得到大学的认可和批准 申请者如果是在读生，需要提供最后一年学习的所有课程的正式列表

语言要求

雅思

总分要求

6.5

听力

6.5

阅读

6.5

写作

6.5

口语

6.5

托福

总分要求

听力

阅读

写作

口语

申请时间

{{ `${per_time.year}年${per_time.enroll_time}季入学${per_time.children.length == 1 && per_time.children[0].head == 1 ? '（提前批）' : per_time.children.length == 1 && per_time.children[0].head == 2 ? '（夏令营）' : ''}` }}

on hold

国际生

夏令营

提前批次

进行中

on hold

申请量过大，相应的申请有延迟或者无法拿到offer的风险。

国际生

本条是指国际生截止日期

课程设置

健康数据科学导论

Introduction to Health Data Science

健康数据科学编程

Programming for Health Data Science

健康信息学导论

Introduction to Health Informatics

决策支持系统

Decision Support Systems

临床生物信息学导论

Introduction to Clinical Bioinformatics

多模态数据分析的计算方法

Computational Methods for Multi-modal Data Analysis

随机对照试验的设计与分析

Design and Analysis of Randomised Controlled Trials

健康数据科学统计

Statistics for Health Data Science

健康数据科学的机器学习

Machine Learning for Health Data Science

临床预测模型

Clinical Prediction Models

健康统计模型与推论

Statistical Modelling and Inference for Health

医学图像和解剖学的建模模拟

Modelling Simulations for Medical Images and Anatomies

数字转换项目

Digital Transformation Project

数字流行病学原理

Principles of Digital Epidemiology

医学图像计算的深度学习

Deep Learning for Medical Image Computing

研究项目

Research Project

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顾问解析

本专业主要学习如何处理分析健康数据的技术和软件，以解决现有医疗保健和医学问题。 就业服务：毕业后同学可以选择深造，在生物、医学和健康学院攻读博士学位，或者直接进入医疗保健或咨询行业大健康领域等。 招生特点：申请过程中看中学生本科统计定量修课，本科背景数学，统计学，计算机科学，物理以及生物医学背景的学生适合申请。这个专业相较于曼大纯ds项目肯定难度会下降一些，适合本科背景竞争力弱一些单想学数据分析的学生的申请。GPA基本要达到80%+。

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录取报告

录取指南|该方向对本科院校背景的包容度较高，普通本科录取者占比超过四成，但985/211背景申请者在整体录取中仍占多数。建议申请者将GPA 85+、雅思7.0+作为核心目标，这是录取者中的典型分数区间。对于普通本科等弱背景申请者，需通过高含金量的科研或实习经历来弥补院校背景的不足，并确保GPA和语言成绩达到或超过典型区间，否则将面临较大竞争风险。本科专业匹配度是重要考量，数据科学、计算机、数学等强相关专业背景的申请者优势明显，录取率均接近30%。申请者应优先选择与自身专业背景高度契合的子项目，以最大化录取概率。对于跨专业申请者，需在课程、科研或项目中补充扎实的量化分析、编程或统计建模能力证明，否则在专业背景竞争中处于劣势。从历史数据来看，投递时机对录取结果有显著影响，9月至11月是申请量集中且录取机会较高的推荐窗口。建议申请者提前完成文书、语言成绩等材料准备，尽早提交以抢占先机。延迟投递至次年1月后，申请量减少但录取率波动较大，且部分子项目可能已满位，整体风险增加，应尽量避免。