南洋理工大学医学人工智能硕士研究生offer
学术背景
录取结果
录取通知书展示：
相关学科的学士学位，包括但不限于医学、生物医学、计算机科学、工程或相关领域。 中国大学学士学位并成绩达到一定要求; 或同等学历;
新加坡南洋理工大学李光前医学院推出人工智能医学堆叠式研究生课程，该课程致力于将前沿人工智能技术与医学深度融合，充分发挥南大在医学与工程领域的双重优势。通过模块化教学、专题研习及临床案例实战，学员将系统构建人工智能医疗工具从研发、部署到评估的理论框架与实践能力。该课程精准对接两大核心群体：（甲）临床医生、护理人员、公共卫生专家等医疗从业者——旨在强化其在临床决策或政策制定中理解、运用及监管人工智能的能力；（乙）希望深耕医疗垂直领域的工程师、数据科学家及计算机人才——重点夯实临床工作流认知、医疗伦理法规素养及跨学科协作思维。课程路径可依专业背景灵活定制：临床背景学员侧重医疗体系、伦理治理与落地应用，技术背景学员则可专攻算法开发、机器学习与数据工程等深度领域。
应用医疗人工智能（临床医师方向）：
临床医师方向为医生、护士及其他医疗从业者设计，旨在帮助其深入理解如何将人工智能整合至临床实践。学生将首先修读医学人工智能必修课程（11个学分单元），系统建立医疗AI原理的扎实基础；同时辅修数据科学基础课程（4个学分单元），掌握分析技能与计算思维的核心能力。在此基础上，学员将进一步学习应用型医学人工智能课程（9个学分单元），聚焦决策支持、医疗数据分析及群体健康人工智能等实践领域。该路径以毕业设计项目（6个学分单元）收尾，参与者需解决一个应用型课题，通常与临床场景或医疗体系紧密关联。
课程安排：
医疗人工智能必修课程：
医疗保健人工智能治理
临床决策支持中的人工智能
医疗保健人工智能机器学习
AI产品翻译与临床整合
医疗健康人工智能创新创业
数据科学基础课程：
医疗保健数据分析
医疗保健人工智能的编程和软件开发
应用医学人工智能课程：
人工智能中的患者安全、信任和人为因素
初级保健、人口健康和预防医学领域的人工智能
用于智能护理服务的人工智能和物联网
实施和验证医疗人工智能解决方案
工程医疗人工智能（工程方向）：
工程方向专为有志于专攻医疗健康领域人工智能应用的计算机科学家、工程师及数据科学家设计。与临床方向相同，该方向以医学AI必修课程（11个学分单元）为起点，确保所有学生建立医学人工智能基础理论的共同根基。区别于数据科学基础课程，工程方向学生需修读医学基础课程（4个学分单元），系统学习临床工作流程、疾病机制及医疗体系架构——为设计具有临床价值的解决方案提供必要的背景知识。进阶阶段设置高级医学AI课程（9个学分单元），涵盖医学影像深度学习、多模态模型整合及医疗自然语言处理等前沿领域。该方向以毕业设计项目（6个学分单元）收尾，学生需攻克人工智能与医学交叉领域的研究或转化型挑战课题。
课程安排：
医疗人工智能必修课程：
医疗保健人工智能治理
临床决策支持中的人工智能
医疗保健人工智能机器学习
AI产品翻译与临床整合
医疗健康人工智能创新创业
医学基础课程：
人体器官系统解剖学和生理学
临床医学与疾病机制概论
高级医疗人工智能课程：
医疗保健人工智能深度学习
实用医疗保健人工智能道德
医疗保健人工智能中的自然语言处理和大型语言模:型
医疗保健领域的医学成像、多模态学习和模型集成
实践项目
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微信号：nan2xing
