UCD Healthcare Informatics 대학원 디플로마

UCD Healthcare Informatics는 보건의료 현장에서 생성되는 정보를 체계적으로 관리하고, 임상 의사결정과 서비스 개선에 활용하는 방법을 배우는 60학점 Graduate Diploma 과정입니다. 의료·보건 분야 종사자와 정보기술 배경을 가진 학습자가 함께 의료기록, 데이터 표준, 정보 거버넌스와 시스템 구현을 이해하도록 구성되어 있습니다. 임상 문제와 IT 도구를 연결하는 관점을 기르며, AI와 데이터 분석이 실제 의료 환경에서 어떤 역할을 하는지도 살펴봅니다.

Autumn 핵심 모듈에서는 의료 연구의 설계와 윤리, 의료기록의 구조, 임상정보와 의사결정 지원을 중심으로 학업의 기반을 다집니다. 연구 결과와 환자 정보를 책임 있게 다루는 원칙을 익히고, 임상 현장의 정보가 기록·해석·활용되는 흐름을 함께 이해합니다.

MDCS42240 Medical Research Design, Regulations & Ethics
5 credits · Autumn
MDCS42710 Graduate Orientation
0 credits · Autumn
MEIN40050 Medical Records
5 credits · Autumn
PHPS41040 Clin Info and Decision Support
10 credits · Autumn

Spring 핵심 모듈은 보건의료 데이터의 표준과 관리, 의료 AI의 기초, 정보 거버넌스를 연결합니다. 서로 다른 시스템 사이에서 데이터를 일관되게 다루는 방법을 배우고, AI 활용의 가능성과 한계를 의료 맥락에서 검토하며, 접근 권한·책임·품질 관리가 실제 정보 활용에 미치는 영향을 살펴봅니다.

MEIN40090 Health Data Management and Standards
5 credits · Spring
MEIN40410 Intro to AI in Healthcare
5 credits · Spring
PHPS41050 Info Governance in Health
5 credits · Spring

Stage 1 선택군에서는 총 25 ECTS에 해당하는 모듈을 선택합니다. 데이터 마이닝과 시각화, 디지털 헬스 기기, 개인맞춤의학, 정보시스템 구현, 보건 데이터 분석과 의료영상 AI 등 관심 분야에 맞춰 학업의 초점을 조정할 수 있습니다. 각 모듈의 학점과 개설 Trimester를 함께 확인해 전체 이수 구성을 설계해야 합니다.

Autumn 선택군에서는 복잡한 데이터에서 패턴을 찾고 결과를 시각적으로 전달하는 방법을 배우거나, 의료·소비자 기기를 임상 환경과 연결하는 디지털 헬스 기술을 탐구할 수 있습니다. R을 활용한 데이터 프로그래밍 모듈은 온라인으로 운영됩니다.

COMP40370 Data Mining
5 credits · Autumn
COMP40610 Information Visualisation
5 credits · Autumn
PHTY41230 Digital Health Technologies: Integration and Application of Medical and Consumer Devices
5 credits · Autumn
STAT40730 Data Programming with R (Online)
5 credits · Autumn

Spring 선택군은 개인의 특성과 임상정보를 치료에 반영하는 개인맞춤의학, 그리고 보건의료 조직에서 새로운 정보시스템을 도입하고 정착시키는 과정을 다룹니다. 기술 자체뿐 아니라 사용자·업무 절차·조직 환경을 함께 고려하는 시각을 기를 수 있습니다.

MEIN40230 Personalized Medicine
5 credits · Spring
PHPS41070 Info Systems Implementation
5 credits · Spring

Summer 선택군에서는 보건 데이터를 분석해 의사결정에 활용하는 방법부터 개인맞춤의학·병리·의료영상 분야의 AI 응용, 보건 조직의 기업 정보시스템까지 심화 주제를 선택할 수 있습니다. 데이터와 알고리즘을 실제 의료 문제에 적용하면서 분석 결과의 임상적 의미와 시스템 운영 맥락을 함께 살펴봅니다.

COMP47770 Health Data & Analytics
5 credits · Summer
MEIN40330 AI for Personalised Medicine
10 credits · Summer
PATH40260 AI in Pathology
5 credits · Summer
PHPS41080 Corporate Info Sys in Health
5 credits · Summer
RDGY41710 AI For Medical Image Analysis
10 credits · Summer

여러 모듈의 과제는 실제 업무와 연결된 주제를 중심으로 진행되며, 그룹 또는 팀 단위 작업을 활용합니다. 이러한 방식은 보건의료 정보시스템 구현이나 건강 데이터·비즈니스 인텔리전스 분석 프로젝트에서 서로 다른 전문 배경의 구성원이 협력하는 상황을 반영합니다. 학습자는 현장에서 마주할 수 있는 문제를 구체화하고, 필요한 정보를 정리한 뒤 팀과 함께 실행 가능한 해결 방향을 제시하는 경험을 쌓습니다.

과정을 통해 의료정보가 수집·표준화·보호되는 원리를 이해하고, 임상 의사결정 지원과 데이터 분석에 적합한 도구를 판단하는 역량을 발전시킵니다. 의료진, 관리자와 IT 전문가가 서로 다른 용어와 우선순위를 가질 때 요구사항을 구조화하고 소통하는 능력도 중요하게 다룹니다. 연구 설계와 윤리, 정보 거버넌스에 대한 이해를 바탕으로 기술적 가능성뿐 아니라 환자 정보의 책임 있는 활용까지 함께 고려할 수 있습니다.

이 과정은 보건의료 서비스와 IT 산업에서 Healthcare Informatics 분야로 역할을 넓히거나, 현재 맡고 있는 정보관리·시스템 구현 업무의 전문성을 강화하려는 사람에게 적합합니다. 졸업 후에는 병원과 보건기관의 의료정보 관리, 임상정보시스템 운영, 디지털 헬스 프로젝트, 건강 데이터 분석과 정보 거버넌스 관련 업무를 모색할 수 있습니다. 현업 경험과 과정에서 익힌 협업·분석 역량을 결합하면 의료진과 기술팀 사이에서 요구사항을 조율하고 보건의료 IT 프로젝트를 지원하는 데 활용할 수 있습니다.