与大家分享我在美国读生物医学信息学专业一年多的感受

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我就读的学校是德州大学休斯敦健康科学中心生物医学信息学学院 ，专业是生物医学信息学Biomedical Informatics，就是计算机在生物医学领域的应用，现在也是美国很火的一个专业，就业率比较高。

Q: 生活的诸多方面，有什么是你一度感觉很不适应、很不习惯的吗？现在适应的如何了？有什么方面是你希望自己能早点知道的，可以提醒新人注意吗？:

A: 学会开车，休斯敦没有车，寸步难行。这个城市公共交通不好。

Q: 你以前是在哪个国家读的本科？在美国感觉学习负担压力大吗？感觉读本科和读研究生，有哪些不同？:

A: 没啥感觉。

Q: 一周需要学习多久才能跟上？你觉得拿A拿B难吗？:

A: 拿A不难。反正每晚上花2小时看书是正常的。

Q: 平常除了上课之外，跟教授们联系多吗？是否有机会跟着做些研究？:

A: 多，课程都是按项目为主，常常和教授跑医院。

Q: 平常除了多跟同胞交流，是否经常跟外国同学party? 一般一起玩什么呢？有什么值得注意的地方可以提醒新人注意的吗？:

A: 有，一起去酒吧，然后就是吃饭，打球。休斯敦文化比较Open，墨西哥人很多。来了学点西班牙语。

Q: 你获取求职信息的主要途径是什么？学校里的career service/job fair多吗？你觉得有用吗？:

A: 主要靠内推。很多师兄师姐在周围医院工作。Texas Medical Center美国最大的医学中心之一。拥有MD Anderson全世界最好的肿瘤医院。很多毕业生在里面工作。

Q: 美国的学习和生活有什么方面是你特别喜欢的？:

A: 不用考政治。

其他详细描述:

1）你在which university, dept／program?哪一年入学的？

德州大学休斯敦健康科学中心生物医学信息学学院

https://sbmi.uth.edu/

2015入学

2）能说说你们program或者整个系的Grad program招生情况吗？ 比如你这一级招了多少新生？其中多少中国人？都是什么背景？

由于2008年布什总统提出全民要上医疗信息系统，整个医用软件行业就业行情很好。美国卫生部拨款几亿科研经费，支持SHARP项目。我就申请了SHARPC的SBMI。这个学院目前在读硕士，博士等，大概170多人。院长是科大少年班的，美籍华人。华人学生不多，20个在读的。主要是德州本地居民为主。学生背景很广，很多是国内的临床医学专业，医院管理方向，生物工程专业，心理学，统计专业，医学英语专业，还有工科的，比如计算机，电子工程，应用数学等。

3）能说一下你所了解的同学们的就业情况吗？多少人打算找工作，其中有多少人找到了？都是些什么样的公司，什么性质／title的工作？如果你知道大体工资水平，介意说一下吗？. From 1point 3acres bbs
例子越多、信息越详细越好。多谢！

由于医疗行业占美国GDP的18%，医疗软件是为医疗行业服务的。这个学院就业目前非常好。博士三个去Duke当了助理教授，两个在医院做助理院长。基本上华人全部找到工作。没有回国的。华人博士，大多毕业当了老师，或者在医院工作。硕士生一般也都在医院，少数去了公司。工作包括

1.医疗软件公司，如Cerner，EPIC的程序员。几年前是8万以上。

2.各大医院的信息科，CIO，senior tech lead, Database manager，大概10万以上。

3.医院的Business analyst，这种一般国内本科是学临床的，6-8万美元。

4.咨询公司，比如Accenture，这种美国学生居多。口语要求比较高。

优点是stem 27个月的opt，然后就业的非营利性机构，h1b不收名额限制，就业比较稳定，适合办绿卡。缺点，收入比纯CS，去湾区的，还是低。不过休斯敦房价很便宜。物价低，还有个火箭队可以看看。

4）据你所知，系里哪些老师比较牛？有没有什么老师招人比较多、学生出路比较好？
小学科，知识面又比较博杂。老师研究方向很广。张家杰院长是目前行业学术领袖。拿到了SHARPC 1500万美元的政府课题，做cognitive science，人机交互的优化，医疗决策支持等。徐华教授，做医学的自然语言处理，大数据分析。目前科研经费450万，都是NIH的课题。

5）能说一说你在那里的消费水平吗？
德州牛仔故乡，每个月1500美元生活费，包括房租，应该够了。房租大概400-600美元，如果能住进学校宿舍，便宜一些。吃饭，中餐6-10元一个菜把。牛肉面6美元一碗。医学中心规模很大，各种饮食都有。个人偏好日本寿司。

6）你周一到周五都是怎么过的？周末是怎么过的？

学习，学习，再学习。行业知识更新很快，机遇很多。有些师兄，都去创业，或者去了湾区start up，白天学校上课，RA工作，晚上读书，看电视。学校有时候发放免费的冰球票，打打保龄球等。华人还是很喜欢自助烧烤，靠着领事馆近，办手续方便。每年中秋，春节，领事馆还组织活动。周末一般钓鱼，这里靠海，有湖，还有一些湿地。华人教会，佛寺也去过。

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有同学私信我，想知道这个专业究竟是干啥的。后面陆续贴一些案例。
案例一：
药物主动监视（pharmacovigilance）是药物流行病学的一个主要方法学，通过监测药物投放市场后的临床副作用，进行关联性研究。这就需要把病历数据中的不良药物反应提取出来，并借助医疗文献的数据挖掘，进行关联形成分析。从而产生各种概率的分布，供人类专家筛查和进一步分析提供线索。文献的挖掘和病历的挖掘用到了自然语言分析。《Identifying Plausible Adverse Drug Reactions Using Knowledge Extracted from the literature》
案例二：
肿瘤复发时的转移模型对于肿瘤的预后和存活率是一个关键的指标。然而，这些数据在病历中多为自由文本记载，或自由文本和结构化数据混合记载。一个智能的文本抽取和建模工具，对这种知识的提炼有巨大的价值。本文用自由文本中的解剖学位置建模，从而抽取出了线索，供临床的进一步研究。 《Identifying Metastases from Pathology Reports in Lung Cancer Patients》
案例三：
美国电子病历有效性使用（meaningful use）已经让病历数据快速电子化，为流行病研究和基因组学研究创造了条件。电子病历数据的二次利用，成为了目前的热点。本文总结了病历中数据挖掘的关键方法学，从而为现存药物的其他功效分析提供了思路。（比如伟哥起源于心脏病药物研究，最后用于治疗男性性功能障碍）最近的研究表明相比其他的糖尿病治疗方案，有一种二型糖尿病药物，在治疗糖尿病的同时，提高了肿瘤病人的存活率，并降低了复发风险。这个发现指导科研人员去探索，是否此药物可以用来作为一种肿瘤治疗药物。基于自然语言处理技术和深度学习技术，我们可以用电子病历数据来推理此假设。《Mining Electronic Health record to Detect Drug-Repurposing Signals for Cancers》
案例四：
语义角色标识（Semantic role labeling）,可以在自由文本中提取精准的语义关系。比如肝脏活检，肝脏是活检材料的解剖学来源。语义角色标识在语料库里是非常丰富的，需要针对医学做进一步的提炼和验证。建立和改良临床词汇的语料库是一个长期的工程。我们使用了交叉关联的方法学，把新闻通讯中的语义角色标识与临床文献相结合并交验，从而争取实现再利用其他领域已经存在的语料库，降低临床语义角色标识建立的成本。《Domain Adaptation for Semantic Role Labeling of Clinical Text》
案例五：
为了建立高性能的语法解析器，人工改良过的句法树库（Tree bank,树图资料库）是一个关键的元信息模型。各个领域的树库建设正在展开。我们这次做了病人出院小结的树库建设。《Building a Treebank of hospital discharge summaries》
案例六：
电子病历中，药物和现病史的关联分析，对如何规范化用药，降低过度医疗，映射临床路径，起到关键作用。我们做了个计算模型，用了5个轴系的知识框架，从两个学院的病历数据和一家保险公司的理赔数据中建立关联模型。《Development of a Unified Computable Problem-Medication Knowledge base》
案例七：
健康论坛成为互联网上的一大热点。论坛数据的挖掘用途很多，比如，医生们对于典型或者罕见病的讨论，潜在的流行病爆发趋势等。事件驱动模型的挖掘，让这些散在的数据更具有时序性，聚合性，从而协助专家们整理新的知识。《Extracting Patient Demographics and Personal Medical Information from Online Health Forums》