| 项目 | 信息 |
|---|---|
| 项目名称 | AI in Medicine（人工智能在医学中的应用） |
| 学位 | 理学硕士（MSc） |
| 学制 | 2年（全日制） |
| 授课语言 | 英语 |
| 所属学院 | 计算、信息与技术学院（与医学院合作） |
| 开学时间 | 2026/27冬季学期（2026年10月） |
| 申请截止 | 2026年5月31日 |
| 申请平台 | TUMonline |
该项目旨在填补人工智能技术与临床医学之间的空白，培养具备跨学科能力的复合型人才。
核心课程模块：
医学图像分析（深度学习、图像分割、计算机辅助诊断）
生物医学数据挖掘（基因组学、电子健康记录分析）
医疗AI中的伦理与法规（数据隐私、模型可解释性）
机器学习与统计学习基础
临床决策支持系统
实践环节：
与慕尼黑工业大学附属医院（Klinikum rechts der Isar）合作，学生可参与真实的临床研究项目
可选工业实习（与西门子医疗、Siemens Healthineers等企业合作）
| 要求 | 具体内容 |
|---|---|
| 本科学位 | 计算机科学、生物医学工程、医学信息学、数据科学、电气工程或相关专业 |
| 均分要求 | 通常需达到德国评分系统2.5分以上（约相当于百分制75-80分） |
| 先修课程 | 需具备扎实的数学基础（线性代数、微积分、概率论）和编程能力（Python） |
| 考试 | 分数要求 |
|---|---|
| 雅思 | 总分6.5（单项不低于6.0） |
| 托福 | 总分88（单项不低于21） |
英语授课项目无需德语成绩，但建议学习基础德语以方便日常生活。
本科学位证书及成绩单（需公证翻译）
语言成绩证明
简历（CV）
个人陈述（说明申请动机及研究兴趣）
推荐信（通常2封，建议来自学术导师）
课程描述（模块手册）
把握5月31日截止窗口：该专业采用“先到先得”的滚动录取模式，建议尽早提交完整材料。
突出跨学科背景：在个人陈述中，可强调自己在计算机与医学/生命科学交叉领域的项目经验或研究兴趣。
准备APS审核：中国大陆申请人需先通过留德审核部（APS）面试或德适考试，建议提前6-8个月启动。
留意学费政策：慕尼黑工业大学自2024/25冬季学期起对非欧盟学生收取学费，硕士学费约为4,000-6,000欧元/学期，但该项目投资回报率较高。
慕尼黑工业大学是德国卓越理工大学联盟（TU9）成员，2026年QS世界大学排名第28位。在计算机科学、工程、医学等领域的科研实力位居欧洲前列。学校与西门子、宝马、SAP等企业保持紧密合作，毕业生在德国及欧洲就业市场认可度较高。
慕尼黑工业大学2026年新增“AI in Medicine”硕士项目，英语授课，学制2年，申请截止5月31日。项目融合计算机科学与临床医学，适合具备编程基础和医学信息学背景的学生。建议有意向的同学尽早准备APS审核及语言成绩，把握申请窗口。
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