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该项目充分利用了南洋理工大学在医学和工程领域的双重优势，旨在将前沿的人工智能技术与医学科学相结合。课程设计包含授课、项目实践和临床案例研究，帮助学生获得开发、部署和评估医疗健康领域人工智能工具所需的理论基础和实践经验。
该项目主要面向两类专业人士，并为他们提供了有所侧重的学习路径：
医疗健康从业者：包括医生、护士、公共卫生专业人士等。他们可以在项目中深化对AI的理解，学习如何在临床或政策制定中有效地使用、评估和管理AI工具。
工程与技术背景人士：包括工程师、数据科学家、计算机科学家等。他们可以在项目中专攻AI在医疗领域的应用，同时补充必要的临床知识、医疗工作流程以及相关的法规伦理考量。
为了更好地匹配学生的不同背景，项目设计了两个明确的修读路径：
1. 应用医学AI路径（临床路径）
此路径为医疗健康专业人员量身打造，侧重于AI在临床实践中的整合与应用。
核心课程：所有学生共同学习医学AI核心课程，建立坚实的共同基础。
数据科学基础：补充数据分析和计算思维方面的必要技能。
应用课程：学习临床决策支持、医疗数据分析、人口健康AI等实践性课程。
毕业项目：最终需完成一个与实际临床或医疗系统问题紧密相关的应用型项目。
2. 工程医学AI路径（工程路径）
此路径为计算机科学、工程背景的人士设计，侧重于开发专用于医疗领域的AI技术。
核心课程：同样学习医学AI核心课程，确保对医学AI基本原理的理解。
医学基础：学习人体解剖生理学、临床医学导论等课程，了解疾病机制和医疗系统结构，为技术开发提供必要的临床语境。
高级课程：深入学习医学影像深度学习、多模态模型集成、医疗自然语言处理等前沿技术。
毕业项目：最后需完成一个聚焦于医学与AI交叉领域的研究或转化型挑战项目。
项目的开展依托于李光前医学院浓厚的跨学科研究文化。医学院内部设有数据科学与人工智能（DSAI） 项目，专注于利用先进分析方法挖掘生物医学数据的潜力，研究领域涵盖数据集成、可解释性AI、医学影像分析等。
此外，医学院与合作伙伴共同建立了医学人工智能中心（C-AIM）。该中心汇集了众多研究人员、临床医生以及行业伙伴，聚焦于心理健康、老年人衰弱、医学影像、癌症筛查等优先临床领域。其研究不仅注重技术创新，更强调人机交互、实施科学、临床结果等，使研究成果具备临床相关性、符合伦理且值得信赖。
申请者需持有相关学科的学士学位（如医学、生物医学、计算机科学、工程等）。对于本科教学语言非英语的申请者，需要提供托福或雅思成绩以证明英语能力（雅思6.5；托福100）。
总而言之，南洋理工大学的这个医学人工智能理学硕士项目，为希望在医疗健康这一重要领域深耕AI技术的专业人士，提供了一个结构清晰、选择灵活且与科研前沿紧密结合的学习机会。无论你来自临床还是技术背景，都能在这里找到适合自己的发展路径。
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