28/02/2026
Năm 2026, giữa "cơn bão" trí tuệ nhân tạo (AI), câu hỏi lớn nhất của các sĩ tử không còn là "Học gì để có việc?" mà là "Học gì để không bị thay thế?".
------------------
• Báo cáo Future of Jobs 2025 của Diễn đàn Kinh tế Thế giới (WEF) chỉ ra rằng AI và Big Data là kỹ năng được 60% doanh nghiệp toàn cầu ưu tiên đào tạo hàng đầu cho đến năm 2030.
• Theo U.S. Bureau of Labor Statistics, nhu cầu nhân lực Khoa học dữ liệu dự kiến tăng 34% trong giai đoạn 2024–2034, giữ vị trí thứ 4 trong danh sách các nghề nghiệp phát triển nhanh nhất thế giới.
• Riêng lĩnh vực phân tích dữ liệu y tế, thị trường toàn cầu được dự báo đạt 70 tỷ USD vào năm 2026 và lên gần 193 tỷ USD năm 2031, với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm là 22,46% (theo Mordor Intelligence, 2026)
------------------
Trong y tế số, mô hình "Human-in-the-loop" là bắt buộc.
AI có thể xử lý hàng tỷ bản ghi y tế trong 1 giây, nhưng con người – cụ thể là Data Analyst – mới là trung tâm ra quyết định, chịu trách nhiệm:
• 🔍 Đánh giá tính đạo đức và độ tin cậy của thuật toán
• ⚖️ Phát hiện và kiểm soát sai lệch (bias) trong chẩn đoán tự động
• 🎯 Chuyển hóa dữ liệu thành Y học chính xác (Precision Medicine) → điều trị đúng người – đúng bệnh – đúng thời điểm
Khác với nhiều lĩnh vực đang dần bão hòa, dữ liệu y tế đòi hỏi tiêu chuẩn khắt khe, tính chính xác cao và đạo đức nghề nghiệp nghiêm ngặt – từ tối ưu hóa vận hành bệnh viện, cá nhân hóa điều trị đến dự báo và kiểm soát dịch bệnh.
------------------
Cử nhân Khoa học dữ liệu định hướng y tế tại trường Đại học Y tế công cộng:
Không chỉ học lập trình.
Sinh viên được đào tạo nền tảng Toán – Thống kê – Khoa học máy tính – Phân tích dữ liệu hiện đại, gắn với bối cảnh hệ thống y tế và đạo đức dữ liệu.
-------------------
Tổ hợp tuyển sinh Cử nhân Khoa học dữ liệu: A00 - A01 - B00 - D01 – D07 - X26