一、申请难度与录取率

　　整体录取率：约25%-30%(近年数据，竞争逐年上升)

　　中国学生录取率：约10%-15%(中国申请者占比约20%-25%，录取比例低于总体)

　　竞争因素：

　　1. 本科院校背景(985/211或海外名校优先);

　　2. 量化背景(统计、编程能力);

　　3. 医疗或健康相关实习/工作经验;

　　4. 明确职业规划(需体现对健康信息学的理解);

　　5. 推荐信强度(行业或学术权威背书)

　　二、申请要求

　　学术背景：计算机科学、信息科学、统计学、公共卫生、生物医学工程或相关领域本科

　　GPA：最低3.0/4.0，竞争者平均3.5+(量化课程如统计、编程需3.7+)

　　标化考试：GRE(可选，但高分可增强竞争力，建议Quant 163+);托福100+/雅思7.0+

　　推荐信：2-3封，优先学术推荐信(需体现量化能力)或职业推荐信(需体现健康领域经验)

　　个人陈述：需明确职业目标、选择健康信息学的原因及项目匹配度(500-750字)

　　简历：突出量化技能(如Python、R、SQL)、健康相关项目/实习、数据分析成果

　　其他材料：部分申请者需提交作品集(如数据分析项目、系统设计案例)

　　三、先修课程要求

　　计算机科学：编程基础(Python/Java/C++)、数据库管理、算法与数据结构

　　统计学：概率论、统计推断、回归分析(需掌握R或Python统计包)

　　健康科学：基础医学知识(如解剖学、生理学)、公共卫生概论(非强制，但推荐选修)

　　推荐选修：健康信息学导论、医疗系统与政策、生物信息学基础(依申请者背景补充)

　　四、课程设置

　　技术课程：健康数据分析、医疗机器学习、自然语言处理(NLP)在健康领域的应用、健康信息系统架构

　　管理课程：健康信息政策与伦理、医疗项目管理、健康技术评估与经济学

　　实践课程：健康信息学顶石项目(Capstone Project，与医疗机构合作解决实际问题)

　　选修课程：移动健康应用开发、远程医疗技术、基因组数据分析(依兴趣方向选择)

　　五、就业前景

　　就业领域：

　　1. 医院与诊所(EHR系统管理、临床数据分析);

　　2. 医疗科技公司(如Epic、Cerner、IBM Watson Health);

　　3. 政府与公共卫生机构(CDC、NIH数据管理);

　　4. 咨询公司(健康信息技术战略规划);

　　5. 保险与制药行业(健康风险评估、药物研发数据支持)

　　典型职位：

　　健康信息分析师、临床数据经理、医疗系统工程师、健康技术顾问、公共卫生数据科学家

　　薪资水平起步年薪约85,000−110,000(依行业与地区浮动);

　　高级职位(5年+经验)可达$130,000+

　　校友网络康奈尔校友在医疗科技与公共卫生领域影响力强，尤其纽约地区资源丰富

　　职业支持学院提供行业讲座、校友 networking 活动、实习推荐(如与纽约长老会医院合作项目)

　　六、中国学生录取画像

　　录取偏好：

　　1. 本科为985/211或海外名校;

　　2. 量化背景突出(如统计、计算机双学位);

　　3. 有健康相关实习(如医院信息科、医疗科技公司);

　　4. 个人陈述中体现对中美医疗体系差异的理解(尤其关注数据隐私问题)

　　常见背景：计算机科学、生物医学工程、公共卫生、统计学

　　申请建议：

　　1. 提前补充健康领域知识(如选修Coursera公共卫生课程);

　　2. 参与Kaggle等数据竞赛(健康主题赛道);

　　3. 联系校友获取内推机会(LinkedIn活跃度高);

　　4. 面试中强调跨文化协作能力(项目常涉及多学科团队)

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