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M.S. 在卫生信息学
32
学分
12
个月(Avg.)
类类型
下一个开始日期
2022年5月16日
位置测试
入学不需要GMAT/GRE
嵌入式的凭证
毕业证书

获得卫生信息学硕士学位,分析数据并做出决策

准确可靠的数据分析对于医疗保健组织实现其高效提供高质量医疗服务的使命至关重要. M.S. 卫生信息学可以帮助你领导和促进卫生信息学这一新兴领域的变革. 您将学习如何将您在数据分析方面的才能转化为您可以为决策提供信息的角色, 提高效率,最终改善病人护理和结果. 
 

程序的可用性

在现场

12个月完成

获得学位,为更快的晋升做准备.
 

没有GMAT或GRE

绕过昂贵、耗时的测试,尽早开始.

100%在线课程

在获得学位和其他工作-生活承诺之间取得平衡.

现实世界的实践者

向经验丰富的商务人士学习.

当代课程

研究热门话题,在新兴的卫生信息学领域建立知识. 

M.S. 卫生信息学学位概览

发展多学科方法来创建和维持卫生信息学 

虽然存在着各种各样的机会, 一项全国性的调查显示,卫生信息工作需要更长的时间来填补. 认识到需要培训这一领域的工人, 美国卫生信息管理协会优先考虑将卫生信息管理转变为研究生一级的专业,并建议为高级实践角色设立硕士学位. 

作为 transfer-friendly M.S. 健康信息学课程, 你将在包括数据分析在内的关键领域发展你的能力, 数学和计算机科学. 你将从各学科具有广泛专业知识的高素质教师那里学习. 你深入, 12周的数据分析课程, 数据库管理, 数据可视化和报告将为您集成信息技术系统做好准备, 将应用程序和原则引入医疗保健组织的短期和长期目标. 

你将学习如何收集, 分析和准备数据来创建仪表板,传达关键的业务见解. 从能够呈现当前药物和给药时间的清晰图像到跟踪患者在整个治疗过程中的等待时间, 您将学习使用最流行的可视化工具来结构化和流线化数据,以突出显示含义. 

您将在企业范围内了解组织收集的各种类型的数据,作为学习管理概念和方法的一种方式, 维护和保护这些信息. 除了, 数据分析入门课程将为您提供一个熟悉当前统计软件的机会, 信息决策的统计推理方法, 以及数据分析的伦理原则. 

建议将信息作为医疗保健资产进行管理的策略、过程和系统  

运行状况信息不只是受保护信息. 这也是一种资产,可以用来追求“三重目标”,这是医疗保健改善研究所创造的一个术语,指的是同时改善病人的护理体验, 改善人口健康,降低人均保健费用. 

作为您的健康信息管理课程的一部分, 您将研究医疗保健政策, 的指导方针, 标准, 在企业级管理运行状况信息所需的流程和控制. 你会认识到健康信息不仅仅是治疗的必要元素, 但也是商业案例的重要组成部分, ,因此, 管理和维护信息完整性的协议对个人来说是非常宝贵的, 对组织和医疗保健行业来说.

医疗保健是在一个实施治疗的物理空间中进行的, 但也包括由临床医生获得的信息,并在一段时间内保持这些信息. 在您检查临床工作流程和应用程序的需求时, 您将进一步了解改善患者护理与临床工作流程映射和变更管理之间的联系.  

根据你的兴趣调整你的学习   

为期六周的最高课程是你硕士水平学习的高潮,也是你识别医疗保健问题并通过健康信息学解决方案来解决它的机会. 对药物滥用诊所的治疗和再入院率很好奇? 买一台核磁共振成像机好还是租一台好? 你将评估一个你感兴趣的真实世界的情况,并提出一个战略性的解决方案, 以及实施和评估计划. 

获得参加国家考试的基础知识

作为M.S. 保健信息学方案, 您将能够将您的学习与您的医疗保健经验结合起来,以获得几个国家行业认证考试的资格,包括:, 医疗私隐及安全专业认证(CHPS)及医疗资讯及管理系统专业认证(CPHIMS). 

转12个学分,更快完成硕士课程

如果你已经学过卫生信息学的研究生课程, 护理信息学, 计算机科学或其他相关专业, 这样你就可以获得一门一门的学分,为你的硕士学位节省时间和金钱. 拥有active RHIA (AHIMA)或CPHIMS (HIMSS)证书的学生可以获得4个卫生信息管理学分(他702). 看看你以前的课程是否可以用于课程对课程的学分,以满足学位要求, 你需要提交一份你想要评估转学学分的课程大纲和/或你的证书文件. 你的新皇冠手机登录顾问会很乐意在任何方面帮助你.  

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Adaola O.

M.S. 卫生信息学20

“获得健康信息学硕士学位对我来说是巨大的荣誉. 这个项目让我对大数据及其实际应用有了更多的了解. 我要感谢所有的教官、顾问和工作人员的支持. "

卫生信息学课程 & 课程

学期32小时
所需的主要领域
数学601 -分析概论(4)

本课程提供方法的导论概述, 数据分析领域的概念和当前的实践. 讨论的主题包括数据收集, 分析和可视化以及统计推断方法的知情决策. 学生将利用当前的统计软件探索这些主题. 一些重点也将给予数据分析的道德原则.

630年薪酬 -数据库管理问题(4)

本课程着重于设计数据库时的基本设计考虑. 具体主题包括设计方案的性能分析, 系统配置和管理一个流行的数据库系统. 本课程也提供数据库系统的算法和机器组织的深入分析.

605年数据 ——数据可视化 & 报告(4)

本课程的重点是收集, 准备, 并分析数据以创建可视化, 指示板, 还有可以用来传达关键业务见解的故事. 学生将学习如何组织和简化数据分析项目,并利用当今最流行的可视化工具有效地强调其含义.

610年数据 -大数据分析与数据挖掘(4)

本课程 探索 数据 挖掘  方法和工具, 查阅   分析 对大量 数据集的分析中存在的问题,  和非结构化数据. 学生将学习概念和技术 到 发现模式 在大型数据集, 哪些 支持组织决策.

他702 -卫生信息治理(4)

本课程涵盖广泛的医疗保健战略问题,包括政策, 的指导方针, 标准, 流程, 以及管理和实现企业级信息所需的控制. 将信息视为医疗保健组织的战略资产, 管理信息质量的各种风险并确保其适当使用的过程.

他710 ——临床工作流 & 应用程序(4)

本课程探讨各种住院病人对临床工作流程的要求, 门诊, 紧急医疗环境. 它涵盖了文档, 审查, 映射, 以及临床工作流程信息和流程的图表. 本课程还涵盖了改善病人护理与工作流映射和变更管理之间的联系, 作为医疗保健中基于证据的决策的一部分.

他761 -医疗保健分析(4)

本课程介绍检索的过程, 分析, 报告情报来做医疗决策. 它涵盖了提取的技术, 将大量运营数据库中的数据转换和加载到企业数据仓库中, 也意味着确保决策是基于干净可靠的信息. 该课程还包括报告收集到的医疗保健情报的方法.

HCM 772 -医疗保健战略管理(4)

学生将研究应用于医疗保健组织的战略管理原则. 本课程通过对现实世界环境的批判性评估和战略制定的案例研究, 实现, 评估将检查医疗保健组织的替代战略框架. 主题将包括, 任务, 发展愿景声明, 环境评估, 分析的优势, 弱点, 机会和威胁, 利用关键的成功因素, 制定业务计划, 以及战略规划和管理的其他技术.

并修课程
数学215 -统计概念(4)

本课程向学生介绍统计学与商业应用. 本课程包括描述统计学和推理统计学. Topics included are: measures of central tendency; measures of dispersion; graphical displays of data; linear regression; basic probability concepts; binomial and normal probability distributions; confidence intervals; and hypothesis testing. 这些主题将涵盖代数和Microsoft Excel的基本知识.

在认可学校完成上述课程或同等学历. 先决条件必须以C或更高的成绩完成.

嵌入式证书实时识别成就

嵌入式证书为你在硕士学位上投资的时间和学费提供了快速的投资回报率. 

嵌入式证书标志着学位完成的中点

在完成前四门硕士课程后,你的时间和学费很快就会得到数据分析毕业证书.

卫生信息学计划要求 & 结果

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  • 网上课程,校园课程,或者两者兼而有之.

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健康信息学职业机会

EHR执行董事

电子健康档案执行主任在制定和维护实施电子健康档案的项目计划时兼顾效率和标准化.

临床信息管理器

临床信息管理人员负责参与利益相关者和领导工作流程分析和流程改进倡议. 

医疗数据分析师

医疗保健数据分析师设计和开发报告,以衡量临床和财务结果.

卫生信息学顾问

各组织聘请卫生信息顾问,就监测系统和故障排除等任务提供指导和建议, 培训团队, 更新网络和安装软件. 

就业前景

17%

从2021-2031年,健康信息学的工作岗位预计将增加17%

所有职业

2021
3646555个工作岗位
2031
4247371个工作岗位
Show Details >

计算机和信息研究科学家

2021
33938个工作岗位
2031
38840个工作岗位

医疗库里, 医疗记录专家, 卫生技术人员和技术人员, 所有其他的

2021
337182个工作岗位
2031
371327个工作岗位

软件开发人员和软件质量保证分析员和测试人员

2021
1600098个工作岗位
2031
1924125个工作岗位


来源信息由国际经济建模专家(EMSI)提供.

卫生信息学知识和技能集

通过以下课程,你可以获得雇主所需要的技能:

关于健康信息计划

M.S. 健康信息学常见问题

调查你的选择

对数据和信息方面的职业感兴趣,但不确定自己适合哪里? 

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