生物信息学 (Bioinformatics)
医学/健康信息学 (Heath Informatics)
生物信息学适合发paper，去高校科研院所有就业优势，尤其拿到博士学位后想找这样的体制内靠国家科研经费的工作。
医学信息学便it和工程，学好编程及医学一些业务基本工作不愁，想薪资高做移动互联网，再学点数据分析和建模，积累经验不愁没好的发展。这个是要从市场拿钱的活，企业、创业等工作。
目标不同，钱和技能个人追求决定你的未来路。
健康信息学(Health Informatics, eHealth, Health Information Management),
是对健康信息管理资源和方法的研究.这一研究领域支持健康信息技术、医疗实践和医学研究。
为此，健康信息学包含的系统有电子健康记录（EHR）和电子医疗记录（EMR）、健康信息交换标准，如健康水平7（HL7）、医疗术语，如系统化临床医学术语（SNOMED CT）和便携式数据采集医疗设备。
健康信息学的第一次使用发生在20世纪50年代，用于国家标准局，现在称为国家标准与技术研究院（NIST），收集的牙齿数据。
随着麻省总医院实用多道程序设计系统（MUMPS）的发展，它为临床应用提供了一个标准的编程语言，这加速了随后几十年健康信息学的使用。
健康信息学，在国内应该是医学信息学。
目前国内医学信息学本科专业主要是在医学院校开设的信息管理与信息系统（医药方向）。大概有40几所医学院校都开设此专业。
主要课程就是计算机和医学相关课程，就业目标就是医院信息科，医疗软件公司。随着移动医疗，医疗大数据，互联网健康的兴起，该专业毕业生也会更受青睐。
国内医学信息学研究生教育，之前主要是在医学图书情报学领域，但是目前都在开始转变，已经有医学信息学专业了，但一般都隶属于公共卫生或者图书情报专业。
提到医学信息学，不得不提“老四所”，也就是湘雅，同济，白求恩医科大和中国医科大。国内最早开设医学信息学教育的高校。
复旦大学
嗯，我博士的院系为生物统计与计算生物学系，从开始进入生物信息这个领域，同时伴随而来的名词有：
生物信息学，计算生物学，系统生物学，生物统计学
我上过
生物系的生物信息学，
计算机系的生物信息学，
生物系的生物统计学，
生物系的计算生物学，
旁听过医学院的生物统计学和流行病学，
旁听过生物系的人类进化遗传学，
旁听过数学系的系统生物学，
自学过数学系的概率论~~在学习过程中，学到的是：
*生物学的生物信息学
首先是讲进化，做序列比对，blast，构建进化树；
然后，讲基因功能，基因功能富集分析等。
侧重的是，将进化中的生物学原理，参数如何设置，软件如何使用，如何将这些软件应用到生物学问题。
*计算机系的生物信息学
首先讲的也是进化，但是，讲的是算法设计；
然后讲了很多马尔科夫链，HMM模型，序列比对中的blosum62矩阵是怎么来的，如何加快计算效率，如何降低空间存储等等。
侧重的是，如何设计合理的算法，给生物学的人使用。
*生物学的生物统计学
就是系统的讲统计学，从描述数据，到假设检验，到参数估计，印象中，讲假设检验的篇幅很多，每个检验，都会有生物学的案例，让我们明确什么是H0，什么是Ha，然后p-value的解释是什么，参数估计讲的很少。
回过头看看，觉得讲的还是很浅显的，但是它是生物学专业必修课，全院学生对我们实验室助教出的题目，都是怨声载道（还记得一个小插曲，为了防止抄袭，我们给每个人发的题目是一样的，但是原始数据中部分不一样，哈哈，钓上钩的真不少。。。）另外，我们让学生使用的工具是R，但是我第一次学的时候，教的是minitab 。。。我经常在生统课程帮导师上一节实践课，主要讲的是表达数据分析流程，找差异表达基因什么的。
*生物系的计算生物学
这个是我觉得很有收获的课程，记得刚开始讲的也是蛋白质家族进化，后来是机器学习算法，聚类和分类，再后来，由于老师本身是做miRNA靶序列预测的，所以讲了很多HMM模型等。
通过这个课程，我可以开始写一些小的机器学习算法程序，也可以做一些算法设计。
和计算机系的生物信息学课程不一样的是，他还是以生物学问题出发，但是，开始有了一种设计“黑匣子”的感觉，比如，筛选一个gene group，做癌症分型，输入的是这个gene group的基因表达量，输出的是分型结果，详细的算法和模型在“黑匣子”里面。这个还是很有成就感的。（后来，学数学的lg说，这不就是数学建模嘛。。。）
*旁听过的医学院的生物统计学和流行病学
在国外交流的时候旁听的，本以为自己统计学很好，但是，蒙圈了，首先，他们用SAS，然后，他们研究的问题太难了，有些术语我到现在都没搞清楚，什么非线性纵向数据模型，复杂的参数估计等等~让我明白的一点是，生物学的生统，就是给平时用用的基本检验而已，真正的生统，水好深。。。数学功底要强。
*自学过的数学系的概率论
于是，我开始自学数学系的概率论，但是，和我想象的又不一样，概率论，很多都是生物学的生统内容的深层次数学基础，可能我也只读了一本最浅显的吧，讲各种分布的来源，数学期望，偏差估计等，另外，还有中心极限定理的证明，确实，很多都是以为浅显易懂的道理的严格数学证明，虽然，对我一个生物背景的人没啥用，但是，有一种非常舒服的恍然大悟的感觉。
*旁听过生物系的人类进化遗传学
院长的课程，面对生物系的学生，但是院长当年数学特别牛，所以，如果数学基础不好，做群体遗传学，略吃亏。
具体内容很久远了，不记得了，基本上是做祖源追溯，进化中的时间估计等。
*旁听过数学系的系统生物学
数学系的暑期课程，厚着脸皮去了，但是，我竟然听懂了大约60%吧，我印象很深刻的是，讲了回归中的penalty function，然后我学了LASSO回归；后来学了SVM中的核函数；还有Gibbs samping，MCMC；还有时间序列中的Granger因果推断等等。另外，系统生物学我读过一本书，是做网络的，用ODE的方法构建有向网络。很有意思。
可能是我对生物信息学这个领域的概念很模糊，所以，各种课程都去了解了一下，来自于数学系、生物系、计算机系、医学院等等，哎，学了这个多，各个方面的技术都是略懂些皮毛吧，但是到现在也没想清楚自己真正想做什么
。