哈佛大学公共卫生学院与工程与应用科学学院联合设立的健康数据科学硕士项目（MS in Health Data Science），核心课程体系呈现三级递进结构：
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基础层：必修课《生物医学信息学基础》（BMI 201）采用案例教学法，使用Mass General Brigham医院提供的真实电子病历数据集（含450万去标识化记录）进行SQL和FHIR标准训练
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方法层：《医疗影像分析》（CS 282）课程要求学生使用PyTorch处理NIH提供的16TB胸部X光数据集，重点解决类别不平衡问题（肺炎病例仅占4.7%）
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应用层：Capstone项目需对接合作机构需求，2024年春季学期有团队为波士顿儿童医院开发了早产儿败血症预测模型（AUROC 0.91）
技术栈与科研转化机制
项目实验室配备的NVIDIA DGX-2集群支持以下研究方向：
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基因组学分析（GATK4流程优化）
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临床自然语言处理（BERT在医生笔记中的应用）
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流行病学建模（基于Agent的传染病模拟）
值得注意的是，其与Broad研究所共建的云平台（Terra.bio）实现了：
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100%课程作业数据合规管理（HIPAA/GDPR）
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与TOPMed等国jia级数据库的直接API对接
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学生项目成果向《JAMIA》《Nature Digital Medicine》的快速转化通道
行业协同特征
项目咨询委员会包含以下机构代表：
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制药企业：辉瑞数字医疗部门（负责真实世界证据课程模块）
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支付方：Blue Cross Blue Shield（贡献理赔数据分析案例）
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监管机构：FDA CDRH（参与AI审批标准研讨会）
这种结构确保毕业生技能与行业需求保持同步，2024届就业数据显示：
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38%进入医疗AI初创（如PathAI、Tempus）
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29%加入学术医学中心研究岗
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15%选择继续攻读生物统计学博士
