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

Es werden keine spezifischen Vorkenntnisse vorausgesetzt

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

Fachkompetenz

Die Studierenden:

• kennen die Quellen, Charakteristik und Vielfalt medizinischer Daten und die Bedeutung von Big Data in der Medizin
• kennen Methoden zur Konzeption (entscheidungs)unterstützender Anwendungen, inkl. der Verarbeitung relevanter Daten und Informationen, 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. entscheidungsunterstützende Anwendungen, (im Speziellen für medizinische Fachexperten und -expertinnen) 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
• reflektieren 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 zum Zwecke der Entwicklung, Anwendung und Evaluation (entscheidungs)unterstützender Anwendungen/Tools im Gesundheitswesen vermittelt werden

Papademetris X, Quraishi AN, Licholai GP. Introduction to Medical Software. Foundations for Digital Health, Devices and Diagnostics, 978-1316514993

Weiteres wird in der Veranstaltung bekanntgegeben

am Ende der Vorlesungszeit

Portfolio, Klausur, fachpraktische Übung oder mündliche Prüfung

Die jeweils gewählte Prüfungsform wird in der ersten Veranstaltungswoche bekannt gegeben