基础信息
- 项目类型：授课型 Coursework 硕士
- 学制：全日制 12 个月，最长可延至 24 个月；非全日制 2 年（主要面向新加坡本地在职人员）
- 入学时间：每年8 月秋季入学，无 1 月入学
- 总学分：30 AU
- 学费：60000 新币（不含消费税），约人民币 31‑33 万，无政府学费补助，自费项目
- 申请费：50 新币
- 申请周期：前一年 11 月开放，次年 3‑5 月截止，滚动录取，建议尽早递交
两大培养路径（二选一）
两条路径共享 11AU 核心必修课，再分别补基础模块 + 高阶选修，最后统一完成 Capstone 项目，可根据本科背景豁免部分基础课程
路径 1：Applied Medical AI 应用医疗 AI（临床路径）
适合：医学、护理、公卫、生物医药、健康科学等医疗背景学生
- 核心课 11AU（全员必修）
- 数据科学基础模块 4AU：Python、统计、基础机器学习
- 高阶选修 9AU：医疗 AI 落地实施、医疗政策监管、医疗数据治理、数字健康、医疗项目管理
- Capstone 项目 6AU：偏向医疗 AI 落地评估、政策、产品转化、临床应用评估
路径 2：Engineering Medical AI 工程医疗 AI（技术路径）
适合：计算机、软件工程、数据科学、统计、生物医学工程、自动化等理工背景学生
- 核心课 11AU（全员必修）
- 医学基础模块 4AU：人体解剖、生理系统、临床流程、常见疾病、医院体系架构
- 高阶选修 9AU：医学影像深度学习、医疗 NLP、医疗大模型、多模态医疗 AI、基因组 AI、可穿戴设备算法
- Capstone 项目 6AU：偏向算法开发、医学模型、医疗大数据管线、医疗 AI 原型开发
全员核心必修课（11AU）
- Healthcare Data Analytics 医疗健康数据分析
- Healthcare AI Governance 医疗 AI 治理、伦理与合规
- Patient Safety, Trust and Human Factors in AI AI 环境下患者安全与人因工程
- Clinical Case Studies for AI 医疗 AI 临床案例研讨
毕业要求
30AU 总学分，由：11AU 核心 +4AU 基础模块 +9AU 高阶选修 +6AU Capstone 毕业设计项目构成。
Capstone 为强制毕业项目，对接新加坡医院、医疗科技企业真实课题，做开发 / 评估类项目，不是传统学术论文，侧重产业转化，部分项目可对接机构实习资源。
申请要求
- 本科背景：相关专业学士学位
- 可申：计算机、软件工程、统计、数科、生医工；医学、护理、公卫、生物医学等；跨背景也可评估，看重相关项目经历
- 均分参考：国内本科建议 80+，新专业首两年录取相对宽松；有医疗 AI、医学影像、医疗数据分析相关实习 / 科研会显著加分，不强制工作经验，有工作经历优先考虑
- 语言：雅思 6.5 / 托福 iBT100，无小分硬性要求；英语授课本科可申请豁免语言成绩
- 申请材料：成绩单、学位证、简历、2 封推荐信、个人陈述 PS，部分申请人可能被要求补充写作样本或简短面试
- 特殊通道：可先修 Graduate Certificate 研究生证书，再阶梯读完整硕士学位，适合在职人士
资源与师资
- 师资：李光前医学院 + 计算机学院联合师资，临床医生、AI 算法研究者、医疗行业监管专·家共同授课
- 合作机构：新加坡国立医疗体系 NUHS、新加坡总医院 SGH、NTU‑C‑AIM 医学 AI 中心，可接触真实脱敏医疗数据集、医院落地案例、医疗科技企业资源
- 特色：课程大量覆盖医疗 AI 伦理、隐私、监管合规，贴合东南亚及全球医疗器械 AI 监管要求，区别于普通 AI 项目只讲算法不讲落地风险。
就业方向
- 医疗科技行业：医疗数据科学家、医学影像算法工程师、医疗大模型研发、医疗 AI 产品经理、数字疗法研发
- 医疗机构：医院 AI 部门、临床 AI 专员、医疗信息化、临床科研数据分析
- 药企、器械公司：AI 制药、医疗器械 AI、临床数据、真实世界研究
- 政府与公共机构：公共卫生 AI 分析、医疗 AI 政策、监管顾问
- 深造：可继续攻读医学信息、生物医学工程、医疗 AI 方向博士学位
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