学生是南京某双非院校计算机科学与技术专业的学生，大三那年把90%的精力都押在考研上，目标是某985院校的计算机专硕。但2025年2月考研成绩公布时，学生以6分之差无缘复试。转折发生在学生的一次医院陪诊经历，排队打印体检报告时，学生注意到医院系统里堆积的影像数据与低效的人工分析流程。想起曾在Coursera上选修过「医疗大数据分析」公开课，一个念头突然清晰：如果把计算机技能嫁接到医疗场景，是否能开辟新赛道？找到我们后，我们根据学生的需求筛选了曼彻斯特大学新开设的「健康数据科学（Health Data Science）」专业闯入视野，官网介绍里「运用AI技术优化医疗决策」的方向，像一束光照进了迷茫期。
二、三个月极限改造：打造「计算机+医疗」复合背景
1. 专业定位：用「跨学科思维」重构申请素材
• 课程修补：后期老师整理出「计算机与医疗交叉课程清单」，包括Python数据可视化、统计学基础、医学信息学（自学MOOC完成），在文书中强调「用编程解决医疗数据痛点」的独特视角。
• 项目突围：后期老师根据和学生的沟通在学生的过往经历中翻出大创项目「校园防控数据管理系统」，补充开发文档中「数据隐私保护模块」「发热病例趋势预测模型」等细节，并联系医院信息科老师，以「志愿者」身份参与两周「门诊流量数据清洗」实战，获得科室负责人亲笔推荐信。
2. 文书策略：讲好「问题驱动型」故事
拒绝模板化的「逆袭叙事」，转而以「痛点-行动-愿景」结构撰写PS：
• 痛点：描述陪诊时观察到的医疗数据低效利用现状，引用《柳叶刀》中「全球30%医疗数据未被有效分析」的数据增强说服力；
• 行动：拆解从计算机学生到「医疗数据探索者」的转变——自学SQL处理医院脱敏数据、用Python实现慢性病用药提醒算法；
• 愿景：结合曼大该专业「跨学院合作（计算机学院+医学院）」的特色，提出「开发基层医院AI辅助诊断系统」的研究设想，并附上初步思维导图。
最终，在团队共同的努力下，学生成功拿到曼彻斯特大学健康数据科学专业的录取！
