Digitalisierung der Medizin

Erwerb von Grundkompetenzen in Data Literacy (Datenkompetenz)

Medizinische Hochschule Hannover (MHH)

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 Wiederverwendung medizinischer Daten in klinischer Forschung und Gesundheitsversorgung. Vor diesem Hintergrund ermöglicht das Modul Studierenden der Humanmedizin den Erwerb notwendiger Datenkompetenzen für ihr wissenschaftliches Arbeiten.

Zielgruppe: Das Modul richtet sich an Medizinstudierende zwischen dem dritten und fünften Studienjahr.

Lernziele: Das Modul greift die fünf Hauptthemen der Data Literacy auf und definiert Kompetenzen, die für eine erfolgreiche und sichere Arbeit mit Daten erforderlich sind. Ausgehend von realistischen Beispielen für die Verwendung medizinischer Daten wird ein konzeptioneller Rahmen mit relevanten Begriffen und Konzepten definiert und diskutiert. Bei der Datensammlung werden verschiedene Quellen medizinischer Daten wie Register, Wearables, Omics-Datenbanken usw. identifiziert. Die Studierenden messen mit Sensoren ihre eigenen Aktivitätsdaten und sammeln Erfahrungen bezüglich möglicher Probleme bei der Messung und Dokumentation. Zudem werden sie eingeführt in die Anforderungen an das medizinische Datenmanagement während eines Datenlebenszyklus (z. B. FAIR-Data-Prinzipien, Leitlinie zum Management von Forschungsdaten). Darüber hinaus lernen die Studierenden die Funktionalitäten eines Data Warehouses, die Aufgaben von Datenintegrationszentren sowie Ansätze zur Datenmodellierung kennen. Der Abschnitt über die Datenevaluierung gibt - in Kombination mit praktischen Übungen - einen Einblick in verschiedene computergestützte Formen der Datenanalyse sowie unterschiedliche Visualisierungs- und Klassifikationsansätze. Im Rahmen der Datenanwendung sind administrative Aufgaben zu berücksichtigen, wie z.B. die Erstellung eines Ethikantrags (inklusive Studienprotokoll und Verfahrensbeschreibung). In diesem Zusammenhang werden auch Aspekte des Datenschutzes und der Privatsphäre diskutiert.

Konzept: Das Modul ist als Blended Learning Angebot konzipiert. Drei Präsenzveranstaltungen (zu Beginn, in der Mitte und am Ende des Moduls) werden durch fünf kooperative E-Learning-Phasen ergänzt. Um die oben genannten Themen interessant und attraktiv zu gestalten, wird das von Expert*innen der Medizin und Medizininformatik entwickelte Unterrichtsmaterial in verschiedenen Formen angeboten, z.B. als Videos oder wissenschaftliche Artikel. Darüber hinaus sollen die Lernenden durch aktivierende Lernaufgaben eine Forschungsgemeinschaft (Community of Inquiry) bilden.

Einbettung: Das Wahlpflichtmodul umfasst 28 Stunden und ist in den Modellstudiengang HannibaL (“Hannoversche integrierte berufsorientierte adaptive Lehre“) integriert. 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.