ภาคการศึกษา 1

• - Introduction to Fundamental Computing Environment (2 หน่วยกิต)

  - Introduction to Medical Informatics (2 หน่วยกิต)

  - Independent Study (2.5 หน่วยกิต)

มกราคม - มีนาคม 2563

ภาคการศึกษา 2

• - Digital Imaging and Communication in Medicine (DICOM), Picture Archiving Communication System  (PACS) and Radiology Information System  (2 หน่วยกิต)

  - Independent Study (2.5 หน่วยกิต)

วิชาเลือก 1 วิชา

• - Healthcare Standards (2 หน่วยกิต)

  - Introduction to Data Science (2 หน่วยกิต)

เมษายน - มิถุนายน 2563

1

• Introduction to Fundamental Computing Environment

• - IT Infrastructure System for Healthcare
  - Internet and Network Services
  - Server and Storage Systems
  - Cloud Computing - Virtualization, and Other Advanced Technologies
  - Security System
  - Web and Mobile Applications
  - Products – HP (HPE), VMWare  (vCenter and vSphere)

2

• Introduction to Medical Informatics

• - HIS – JHCIS
• - Introduction to Health Informatics & Health IT
• - Health IT for Hospital Management
• - Clinical Information Systems, Clinical Documentation & Electronic Health Records
• - Clinical Decision Support Systems
• - Personal Health Records, mHealth, Telemedicine
• - นโยบายด้านการดูแลสุขภาพและการเงิน
• - Introduction to Database for Healthcare
  - การรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลด้านสุขภาพ

• - Introduction to DICOM, DICOM Information Model and DICOM Association and Negotiation
• - DICOM Data Structure and Encoding
• - DICOM Protocol and Services
• - PACS and Other Types of Imaging Archives,
• - Integrating PACS, Hospital Information System and Radiology Information System
• - Monitor and Image Quality
• - Hand-on – PACS, Imaging Workstation

• - 43 Files
• - HL7, and HL7 Hand-on
• - SNOMED , Medical Lexicon, Snomed©, TMT, LOINC
• - ICD©
• - CPT©
• - Clinical Document Architecture, Continuity of Care Document
  - Health Information Exchange

• - Introduction to Data Science and Python Programming
• - Data Collection and Data Preprocessing
• - Data Science Process and Exploratory Data Analysis
• - Machine Learning for Data Science
• - Supervised and Unsupervised Learning
• - Model Selection and Feature Selection
• - Data Visualization
• - Deep Learning for Medical Images

ดร. พัฒนศักดิ์ มงคลวัฒน์
คณบดี คณะ ICT มหาวิทยาลัยมหิดล

ศ.นพ. ทนงชัย สิริอภิสิทธิ์
อาจารย์สาขารังสีวินิจฉัย ภาควิชารังสีวิทยา
คณะแพทยศาสตร์ศิริราชพยาบาล

ดร.นพ. นวนรรน ธีระอัมพรพันธุ์
อาจารย์ภาควิชาเวชศาสตร์ชุมชน
คณะแพทยศาสตร์โรงพยาบาลรามาธิบดี
มหาวิทยาลัยมหิดล

อ. ผกาพร เพ็งศาสตร์
อาจารย์คณะ ICT มหาวิทยาลัยมหิดล

ดร. ศิริเพ็ญ พงษ์ไพเชฐ
อาจารย์คณะ ICT มหาวิทยาลัยมหิดล

ดร. อัคร สุประทักษ์
อาจารย์คณะ ICT มหาวิทยาลัยมหิดล

อ.สัมฤทธิ์ สุขทวี
ผู้พัฒนาระบบ JHCIS
ศูนย์เทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสาร
สำนักงานปลัดกระทรวงสาธารณสุข