醫學與 AI 跨領域發展新趨勢，Yale 推出全新 Medical AI 碩士

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2026-11-14 更新

隨著人工智慧（AI）逐漸應用於醫療診斷、病歷分析及臨床決策，醫療產業對跨領域人才的需求也正在改變。美國耶魯大學醫學院（Yale School of Medicine）宣布推出全新醫療人工智慧碩士學位（Master of Health Science in Medical Artificial Intelligence，MHS in Medical AI），預計於 2027 年 8 月迎來首屆學生，目前已開放申請。

這項學位結合人工智慧、資料科學、醫療實務及法規倫理，不僅反映 AI 在醫療領域的發展，也為具備醫學或科技背景的專業人士提供新的進修方向。

一、Yale 全新 Medical AI 碩士是什麼？

Yale 推出的 Medical AI 碩士，主要目標是培養能夠理解人工智慧技術，同時具備醫療領域知識的跨領域人才。

不同於一般以演算法開發為主的 AI 學位，這項課程更重視如何將人工智慧實際應用於醫療環境，包括醫療資料分析、臨床決策支援、醫療軟體開發，以及 AI 系統的安全性與可靠性。

課程涵蓋機器學習（Machine Learning）、資料科學（Data Science）、醫療影像分析、生成式 AI、電子病歷系統，以及醫療 AI 相關法規與倫理議題。

學程為期兩年，採在職進修形式，結合線上課程與實體教學。學生除了透過預錄課程與線上即時討論學習，也需前往 Yale 所在的美國紐黑文（New Haven）參加實體密集課程。

此外，學生也將透過專題實作累積醫療 AI 的應用經驗，學習如何將技術整合至真實的醫療環境。

二、醫療背景與科技背景都能申請？兩大學習方向解析

Medical AI 碩士的一項特色，是針對不同專業背景設計兩種建議學習方向，讓醫療與科技領域的專業人士都能進一步探索人工智慧的應用。

比較項目	Clinical／Non-Technical Track	Technical Track
適合背景	醫療、臨床、醫療管理及法規相關領域	電腦科學、資料科學、工程及相關技術領域
學習重點	AI 技術理解、醫療應用評估、臨床導入及管理	醫療資料處理、AI 模型開發及醫療軟體技術
程式設計基礎	不以進階程式設計能力為主要前提	建議具備扎實的 Python 程式設計能力
未來應用方向	醫療 AI 評估、臨床應用、醫療資訊管理	醫療 AI 開發、醫療資料科學、醫療科技研發

兩種方向具有共同的核心課程，但可透過不同選修課程深化專業能力。

Clinical／Non-Technical Track 主要面向醫療專業人員及醫療管理、法規相關工作者，著重理解 AI 技術的能力與限制，以及如何評估、導入及管理醫療 AI 系統。

Technical Track 則適合已具備程式設計、資料科學或工程基礎的人士，進一步學習醫療資料處理、AI 模型開發及醫療軟體相關技術。Yale 特別指出，這個方向適合具備扎實 Python 能力的申請者。

這樣的課程設計反映出，醫療 AI 的發展不再只依賴單一領域的專業知識，而是需要醫療人員與技術人才共同合作。

三、2027 Yale Medical AI 碩士申請資訊

根據 Yale School of Medicine 官方公告，首屆 Medical AI 碩士預計於 2027 年 8 月開課，目前已開放申請。

申請項目	課程資訊
學校	Yale School of Medicine
學位名稱	Master of Health Science in Medical Artificial Intelligence
學程簡稱	MHS in Medical AI
學程長度	兩年
授課方式	線上課程結合實體密集教學
首屆入學時間	2027 年 8 月
申請截止日期	2027 年 2 月 1 日
預計錄取通知日期	2027 年 3 月 31 日
學程學費	美金 52,000 元
主要招生對象	具備醫療、電腦科學、資料科學、工程或相關背景，以及實務經驗的專業人士
居住地資格	須居住於美國、加拿大或墨西哥

申請資格方面，Yale 主要招收具有電腦科學、資料科學、工程、統計或醫學等相關學術背景，並具備實務經驗的專業人士。因此，這項學位並非專門為剛完成大學學業、缺乏工作經驗的學生設計。

國際學生需特別注意： 根據 Yale 目前公布的申請條件，申請者須居住於美國、加拿大或墨西哥。因此，居住在台灣的學生目前不符合這項學程的居住地資格，即使課程主要採線上授課也不例外。符合居住地條件的國際申請者，仍應向學校確認其他適用規定。

更多申請細節可參考 Yale School of Medicine 官方課程網站。

四、Medical AI 未來有哪些職涯發展？

隨著人工智慧逐漸進入醫療體系，相關職涯也從傳統的軟體開發，延伸至醫療管理、臨床資訊系統及醫療科技產品等領域。

例如，具備電腦科學或工程背景的人才，可以朝向醫療 AI 工程師、機器學習研究人員、醫療資料科學家等方向發展，參與醫療影像分析、智慧醫療設備及醫療軟體開發。

具有醫療專業背景的人士，則可能進一步投入醫療 AI 系統評估、醫療資訊管理、臨床導入及法規監管等工作。

Yale 官方也指出，相關人才的發展領域可能涵蓋醫療器材、製藥、消費性科技及醫療服務產業。

這些職涯方向顯示，醫療 AI 不只是將人工智慧技術加入醫療工作，而是需要同時理解技術能力、醫療需求及實際使用環境。不過，相關職位仍有各自的專業資格與工作經驗要求，取得跨領域學位並不代表能直接擔任所有相關職務。

Astra升學觀察

Yale 推出 Medical AI 碩士，反映出人工智慧正逐漸與不同專業領域結合，也讓學生在規劃未來學習方向時，有更多跨領域發展的可能性。

對正在探索大學科系的高中生而言，未來若對醫療 AI 有興趣，並不代表只能選擇 Computer Science。生物醫學工程（Biomedical Engineering）、資料科學（Data Science）、生命科學（Life Sciences）及公共衛生（Public Health）等領域，也可能成為進一步探索醫療科技的學術基礎。

不過，不同科系提供的能力訓練各有差異，學生仍需考量未來研究所的先修課程、專業能力與申請資格。

比起過早鎖定某個新興學位，更重要的是先建立扎實的學科基礎，並透過課程、研究或相關活動探索個人興趣。

面對 AI 時代不斷拓展的跨領域學習機會，星啟協助學生探索個人興趣與學術方向，結合海外升學規劃及科系選擇建議，為未來的學習與專業發展奠定基礎。