課程輔導內容

HPDM092 研究設計基礎

在這門必修的入門模塊中，你將批判性地審視并應用健康服務研究的核心概念和模型，以及支撐這一跨學科且高度應用領域的主要方法和研究設計要素。課程旨在全面涵蓋以下內容：定量研究、定性研究和混合方法;廣泛的學科視角;對健康服務和健康政策目標的全面理解(例如：有效性、安全性、成本效益、可行性、接受度、可達性、公平性);并圍繞所有應用社會科學研究面臨的關鍵研究設計選擇展開。此外，還將涵蓋所有高質量應用健康研究的基本考慮因素，如理論的作用、患者和公眾的參與、數據處理和管理以及研究倫理。

HPDM182 健康與生命科學統計學

本模塊為健康和生命科學應用中的統計分析提供了廣泛的介紹。模塊首先考慮了統計調查的不同階段，并強調了問題定義的重要性。模塊還突出了基于描述性統計和圖形的探索性數據分析的好處。將涵蓋概率理論的關鍵概念以及統計分布在健康數據建模中的作用。模塊的核心部分提供了回歸建模的基礎，包括簡單線性回歸、邏輯回歸、生存分析以及考慮復雜時間和層級數據結構的模型。整個模塊強調對統計方法的批判性評估以及在特定健康應用背景下對分析結果的解釋。通過本模塊，你將獲得使用R軟件環境進行統計計算的實踐經驗，并接觸基于真實健康數據的案例研究。

HPDM097 利用健康數據創造改變

健康服務是復雜的組織，需要協調其工作隊伍和患者路徑，以有效和高效地提供高質量的護理。在這個模塊中，你將學習運籌學(OR)：利用模型來幫助解決復雜問題的學科。你將了解如何將運籌學應用于時間序列數據的預測、機器學習、優化、人工智能方法、經典排隊理論和離散事件仿真，以支持健康服務的前瞻性規劃和重新配置。

該模塊代碼密集，你將使用Python 3、NumPy、Pandas、SkLearn、Keras以及計算機仿真庫。

HPDM098 分層醫學

通過醫療系統(包括NHS)和大規模生物樣本庫(如UK Biobank)，全球數百萬人的基因和表型健康數據正變得可獲取。這些數據用于預測疾病風險和健康結果，并根據這些特征對個體進行分組(分層)。在本模塊中，你將學習這些數據如何用于疾病預測和分類。你將應用和開發統計模型以及計算算法，分析這些數據以進行患者分層。在本模塊中，你將使用Python、統計編程語言(如R)、數據庫技術(如SQLite)、計算命令行工具以及Linux。

HPDM099 研究項目

本模塊的目標是將你在碩士課程前兩個學期中培養的數據科學技能應用于健康領域的實際問題。將開發一系列項目規范，這些規范來自于商業和健康服務領域的廣泛合作伙伴網絡以及大學內部的研究項目。這些合作伙伴組織包括國家健康服務組織、制藥公司和健康數據公司。你將從項目選項中選擇你感興趣的項目，以便工作能盡可能匹配你的興趣和需求。在秋季學期，將安排一個聯絡日，讓你在提交偏好之前提前見到潛在的項目合作伙伴，并在秋季學期結束前確定最終選擇。項目工作將由學術導師和工作場所導師持續監督和指導。模塊的評估將包括項目執行表現、最終報告以及項目結束時的海報/展示。

以上就是關于“埃克塞特大學健康數據科學課程輔導”的介紹，海馬課堂針對學生的薄弱科目和學校教學進度，匹配背景相符的導師，根據學生情況進行1V1專屬備課，上課時間靈活安排，中英雙語詳細講解課程中的考點、 難點問題，并提供多方位的課后輔導，輔助學生掌握全部課程知識，補足短板。