Santé et Sciences de la viePerspectives d'Études en CroissanceBachelor
Gestion des données de registres des maladies
Also known as: Technologie de l'Information de Santé, Gestion des Données Médicales
Ce programme prépare les étudiants à gérer et interpréter les informations démographiques et médicales pour les agences de santé et les registres des maladies. Les diplômés seront aptes à maintenir des dossiers patients précis, à comprendre les tendances des maladies et à contribuer aux initiatives de santé publique par l'analyse de données et la gestion éthique des données.
Disease Registry ManagementHealth Information ManagementMedical Data SpecialistClinical Data ManagementHealthcareData ManagementPublic HealthManagementAnalysisData
Une semaine comme étudiant
Tu commences ta semaine avec un cours d'Anatomie et Physiologie, où tu apprends le système cardiovasculaire. Le Dr Evans utilise des modèles 3D, ce qui rend les structures complexes plus claires. Plus tard, tu déjeunes avec des amis, discutant du prochain quiz de Terminologie médicale. L'après-midi, tu révises tes notes d'A&P, essayant de relier les voies complexes de la circulation sanguine avant de te diriger vers le gymnase du campus pour un entraînement rapide. Ton cerveau est déjà rempli de nouveaux termes.
Préparation au secondaire
Matières Requises
BiologyMathematicsEnglishComputer Science
Moyenne Recommandée
3.0-3.5
Cours Avancés (AP/IB/Honors)
AP Biology
AP Statistics
IB Computer Science
Matières Principales
Clique sur "i" pour en savoir plus sur chaque matière
Perspectives de Carrière
Perspectives d'Études en Croissance
Les diplômés peuvent travailler comme registres des maladies, extracteurs de données ou techniciens en information sur la santé dans les hôpitaux, les agences de santé publique et les instituts de recherche. Des opportunités existent également dans l'assurance qualité des données et les rôles d'analyse au sein du secteur de la santé.
Impact de l'IA sur cette Formation
L'IA est de plus en plus utilisée dans les registres des maladies pour l'extraction automatisée de données, l'identification de modèles dans de grands ensembles de données et l'analyse prédictive des épidémies. Cela améliore l'efficacité et la précision, exigeant des professionnels qu'ils comprennent les outils d'IA et leurs implications éthiques dans la gestion des données.