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Digitalisierung der Medizin

Erwerb von Grundkompetenzen in Data Literacy (Datenkompetenz)

Medizinische Hochschule Hannover (MHH)

Dieses Modul ist Teil des Zertifikats „Digitalisierung klinischer Forschung und Versorgung“

Modulsprache: Deutsch

Aufwand: 0h Präsenz / 8h Virtuell / 20h Selbststudium = 28h Gesamt1 (1 ECTS) 

Zielgruppe: Das Modul adressiert primär Studierende der Medizin sowie Ärzt*innen in der Fort- und Weiterbildung.

Pretty young student studying at home sitting at her dining table with a large binder of notes checking something on the screen of her laptop computer
top view of Medicine doctor hand working with modern computer and smart phone on wooden desk as medical concept-1
Focused classmates studying together and using laptop in library

Beratung & Anmeldung:
Wenn Sie Fragen haben, zögern Sie bitte nicht, uns zu kontaktieren: info@highmed-lehre.de

Format: Online-Lernaufgaben inkl. Gruppenarbeit; Literatur, Videos, Podcasts etc. zum Selbststudium  

Die Digitalisierung der Medizin hat starken Einfluss auf die Arbeit von Mediziner*innen. Entwicklungen im Bereich der Informationstechnologien zum Austausch medizinischer Daten und Fortschritte in der Datenanalyse (wie Maschinelles Lernen und Data Mining) bieten neue Möglichkeiten und Herausforderungen für die klinische Forschung sowie die Gesundheitsversorgung.

Vor diesem Hintergrund ermöglicht das Modul den Erwerb von Kompetenzen für einen wissenschaftlich geprägten Umgang mit medizinischen Daten.

Lernziele

Anhand von fünf Themenbereichen wird eine grundlegende Datenkompetenz (Data Literacy) vermittelt, die für eine erfolgreiche und sichere Arbeit mit medizinischen Daten erforderlich ist.

Ausgehend von aktuellen Entwicklungen wird ein konzeptioneller Rahmen mit relevanten Begriffen und Konzepten definiert und reflektiert. Durch die Erhebung eigener Aktivitäts- und Gesundheitsdaten mittels mobiler Sensoren sowie der Analyse verschiedener Quellen medizinischer Daten, werden unterschiedliche Aspekte der Datensammlung thematisiert. Die Auseinandersetzung mit Funktionalitäten und Aufgaben von Datenintegrationszentren kombiniert mit Ansätzen zur Datenmodellierung führt in das medizinische Datenmanagement ein. Praktische Übungen zur Datenanalyse und zur Visualisierung von Daten verweisen auf den Bereich der Datenevaluierung.
Im Bezug auf die Datenanwendung wird neben ethischen und rechtlichen Gesichtspunkten auch die ärztliche Rolle bei der sektorenübergreifenden Erhebung und Nutzung von medizinischen Daten diskutiert.

Ein wesentlicher Aspekt im Rahmen des Moduls ist die Förderung einer aktiven Auseinandersetzung der Lernenden mit verschiedenen Fragestellungen.

Einbettung:

Das Modul umfasst 28 Stunden in einem Zeitraum von fünf Wochen und wird als Wahlpflichtfach im Modellstudiengang HannibaL (“Hannoversche integrierte berufsorientierte adaptive Lehre“) https://www.mh-hannover.de/hannibal.html  angeboten.
HannibaL wurde 2005 von der Medizinischen Hochschule Hannover ins Leben gerufen.

Die Hauptmerkmale des Modellstudiengangs sind frühe Patientenkontakte zur Verbesserung von praktischen Fähigkeiten sowie der Patientenkommunikation und die Vermittlung von fundiertem Wissen mit Fokus auf wissenschaftliches Arbeiten und Forschen.

 

1: Bei der Aufteilung handelt es sich um eine grobe Orientierung. Die tatsächlichen Zeiten können Abweichen.

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