Studia są przeznaczone dla osób posługujących się w momencie rejestracji językiem angielskim w stopniu komunikatywnym z uwagi na fakt, część zajęć odbywać się będzie w języku angielskim bez udziału tłumacza. Istotna część materiałów oraz literatury naukowej zostanie również udostępniona jedynie w języku angielskim.
dokonanie zgłoszenia/dostarczenie dokumentów
O przyjęciu na studia decyduje liczba punktów uzyskanych podczas rozmowy kwalifikacyjnej przeprowadzonej przez komisję rekrutacyjną powołaną przez organizatora studiów. Rozmowa będzie dotyczyć doświadczenia kandydata oraz znajomości zagadnień związanych z tematyką studiów, w szczególności: innowacji w medycynie i systemach ochrony zdrowia; identyfikacji i priorytetyzacji niezaspokojonych potrzeb zdrowotnych; funkcjonowania i organizacji systemu ochrony zdrowia; badań w dziedzinie zdrowia; a także innych elementów związanych z programem studiów (np. dane zdrowotne, AI Act). W ramach rozmowy kwalifikacyjnej ponadto kandydat zostanie poproszony o omówienie przekazanego przez komisję artykułu dotyczącego innowacji w medycynie/systemach ochrony zdrowia w języku angielskim. O przyjęciu na studia decyduje liczba punktów uzyskanych podczas rozmowy kwalifikacyjnej punktowanej w skali od 0 do 30. Rekrutacja ma charakter rankingowy. Rekrutacja prowadzona przez IRK - elektroniczny system rekrutacji kandydatów na studia Uniwersytetu Jagiellońskiego. Warunkiem zapisu i dopuszczenia do rozmowy kwalifikacyjnej jest poprawność wczytanych do systemu dokumentów wymaganych w procesie rekrutacji. Po ukończeniu studiów podyplomowych uczestnicy otrzymują świadectwo ukończenia studiów podyplomowych.Studia skierowane są do lekarzy, innych profesjonalistów medycznych, specjalistów ochrony zdrowia, inżynierów, analityków danych, menedżerów oraz wszystkich osób zainteresowanych tworzeniem i implementacją rozwiązań opartych na danych w sektorze zdrowia.
Program studiów podyplomowych "Innowacje w medycynie i systemach zdrowia: era analiz danych" obejmuje sześć modułów dydaktycznych realizowanych sekwencyjnie, odpowiadających poszczególnym etapom tworzenia, wdrażania i oceny innowacji opartych na danych w systemie ochrony zdrowia. Każdy z modułów zawiera wykłady oraz zajęcia praktyczne w formie seminariów. Moduły kończą się zaliczeniem polegającym na praktycznym zastosowaniu zdobytej wiedzy – od analizy danych po zaprojektowanie i ocenę wybranego rozwiązania.
Celem programu jest kształcenie innowatorów w ochronie zdrowia, wyposażonych w wiedzę i umiejętności umożliwiające skuteczne projektowanie oraz wdrażanie rozwiązań opartych na danych, wykorzystujących zaawansowane, wiarygodne i przejrzyste metody badawcze. Program kładzie szczególny nacisk na praktyczne przygotowanie uczestników do pracy w interdyscyplinarnych zespołach zajmujących się analizą danych, zarządzaniem innowacjami oraz ich wdrażaniem w praktyce systemu opieki zdrowotnej.
Wykłady obejmują zagadnienia z zakresu cyfrowej transformacji systemów zdrowotnych, zastosowań sztucznej inteligencji w medycynie, oceny potrzeb zdrowotnych (zarówno klinicznych, jak i systemowych), projektowania badań, regulacji prawnych (w tym RODO, AI ACT, EHDS), etyki, analizy danych medycznych, zarządzania projektami oraz strategii komercjalizacji i oceny technologii medycznych.
Szczególny nacisk położono na rozwój kompetencji praktycznych: uczestnicy zapoznają się z analizą danych medycznych, standardami wymiany danych (takimi jak HL7 i FHIR), systemami EHR, wizualizacją danych (m.in. w Power BI), narzędziami do analizy obrazów medycznych, a także podstawami uczenia maszynowego i interpretowalnej sztucznej inteligencji. Rozwijane są również umiejętności projektowego podejścia do innowacji – od identyfikacji problemu, przez analizę rynku, aż po ocenę skuteczności i akceptowalności wdrażanych rozwiązań. Zajęcie prowadzone są w języku polskim oraz w języku angielskim.
- Opis i efekty uczenia się
- Szczegółowe informacje i plan studiów
Absolwent studiów będzie posiadał pogłębioną wiedzę na temat aktualnych kierunków rozwoju health data science oraz jego znaczenia dla systemów ochrony zdrowia i polityk zdrowotnych, będzie rozumiał strukturę i funkcjonowanie systemów opieki medycznej w kontekście cyfrowej transformacji, wykorzystania big data oraz mechanizmów rynkowych innowacji zdrowotnych, znał europejskie i krajowe regulacje dotyczące danych zdrowotnych, standardy interoperacyjności, dokumentację elektroniczną oraz zasady etyki i ochrony danych w badaniach z udziałem pacjentów i sztucznej inteligencji; będzie potrafił identyfikować niezaspokojone potrzeby zdrowotne i projektować badania z uwzględnieniem HTA, walidacji, przeglądu dowodów i interferencji przyczynowej; będzie wykorzystywał zaawansowane narzędzia do analizy danych oraz stosował metody interpretowalnej sztucznej inteligencji (m.in. w obrazowaniu medycznym); będzie umiał efektywnie wizualizować dane i tworzyć raporty komunikujące wyniki w sposób dostosowany do różnych grup interesariuszy. Absolwent będzie także potrafił planować i prowadzić interdyscyplinarne projekty badawcze i wdrożeniowe uwzględniające aspekty prawne, etyczne i rynkowe; będzie skutecznie identyfikował możliwości komercjalizacji innowacji oraz budował partnerstwa w ekosystemie zdrowotnym; będzie posiadał zdolność do krytycznej oceny posiadanej wiedzy, refleksji nad własnymi działaniami, a także do ciągłego samodoskonalenia w zmieniającym się środowisku technologicznym działając odpowiedzialnie i etycznie, promując kulturę opartą na danych i dowodach w ochronie zdrowia, wspierając wdrażanie innowacyjnych technologii w interesie publicznym, myśląc i działając w sposób przedsiębiorczy.