inf527 - Big Data Analytics und Clinical Decision Support (Vollständige Modulbeschreibung)

Keine

Vertieftes Verständnis über die Verarbeitung medizinischer Datenbestände im Kontext von Data Analytics, Big Data in der Medizin und der Entwicklung und Bedeutung (entscheidungs)unterstützender Tools. 

Fachkompetenz

Die Studierenden:

• kennen die Quellen, Charakteristik und Vielfalt medizinischer Daten und die Bedeutung von Big Data in der Medizin
• kennen Ansätze zur Modellierung, Speicherung, Kommunikation, Analyse und Bereitstellung medizinischer Daten
• kennen Methoden zur Verarbeitung (Auswahl, Speicherung, Analyse, Präsentation) relevanter Daten bzw. Konzeption (entscheidungs)unterstützender Anwendungen hinsichtlich einer medizinischen Fragestellung
• kennen Anwendungsklassen und Arten (entscheidungs)unterstützender Anwendungen und Tools
• kennen fachliche, organisatorische und regulatorische Anforderungen und Rahmenbedingungen bei der Datenanalyse und Anwendungsentwicklung im Gesundheitswesen

Methodenkompetenz 
Die Studierenden:

• können sich in eine medizinische, datengetriebene Fragestellung einarbeiten und diese mit ihnen bekannten Methoden aus den verschiedenen Bereichen von Anforderungsermittlung, Wissensmanagement, Konzeption, Implementierung und Evaluation, lösen
• können gegebene Daten hinsichtlich einer medizinisch- informatischen Fragestellung zielgerichtet verarbeiten und Ergebnisse kritisch diskutieren
• können Ergebnisse, z. B. Datenanalysen oder Anwendungen, (im Speziellen für medizinische Fachexpert*innen) mehrwertbringend darstellen und übergeben

Sozialkompetenz 
Die Studierenden: 

• erkennen den interdisziplinären Austausch in diesem Kontext und verstehen seine Bedeutung und 
  Notwendigkeit
• erarbeiten, präsentieren und diskutieren die Lösungen aus den Übungen mit Anderen

Selbstkompetenz 
Die Studierenden: 

• können ihre Rolle und Bedeutung bei der Analyse medizinischer Daten und der Entwicklung medizinisch- unterstützender Anwendungen/Tools einschätzen
• erkennen die Grenzen ihrer (Fach)perspektive und den Mehrwert des Domänenwissens Anderer an
• eflektieren Probleme und Lösungen kritisch und beziehen dabei die gelernten Methoden ein

In den zugeordneten Vorlesungen sollen vor dem Hintergrund von „Big Data in der Medizin“ bzw. der zunehmenden Digitalisierung der Medizin im Allgemeinen, Kenntnisse zur Charakteristik, Analyse und zum Umgang mit medizinischen Daten sowie zur Entwicklung, Anwendung und Evaluation (entscheidungs)unterstützender Anwendungen/Tools im Gesundheitswesen vermittelt werden

Wird in der Veranstaltung bekanntgegeben

am Ende der Vorlesungszeit

Portfolio, Klausur, fachpraktische Übung oder mündliche Prüfung