| INFMW Digital Health | SG | INF | |
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| Dozent : |
Prof. Dr. Thomas Schrader
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Semester | 1 |
| Einordnung : | Master Informatik (Winter-Immatrikulation), Vertiefung Medizininformatik | SWS | 4 |
| Sprache : | Deutsch | Art | VÜS |
| Prüfungsart : | PL | Credits | 6 |
| Prüfungsform : | Belegarbeit mit mdl. Prüfungsgespräch | ||
| Voraussetzungen : | |||
| Querverweise : | |||
| Vorkenntnisse : | |||
| Hilfsmittel und Besonderheiten : | Studien- und Prüfungsleistungen: Semesterbegleitende Leistungen können in die Bewertung einbezogen werden. | ||
| Lehrziele : | Die Studierenden können medizinische Prozess- und Gesundheitsdaten auswerten, deren Datenqualität bewerten und Vorschläge entwickeln zur Verbesserung der Datenqualität. Sie können digitale medizinische Daten in unterschiedliche Kontexte einbetten und in verschiedenen Anwendungsszenarien verwenden: z.B. im Rahmen des Disaster Managements, mit Geo-Daten, mit Pflege-, Bewegungs- und Therapiedaten. Die Studierenden können die grundlegenden Konzepte und Anforderungen aus dem Bereich der Pflegeinformatik erklären und umsetzen. Sie können digitale Anwendungskonzepte für die Medizin entwickeln und umsetzen. | ||
| Lehrinhalte : | Einführung medizinische Datenanalyse & personalisierte Medizin, Medizindaten und Geoinformationen, | ||
| Literatur : | 1. Internet ngs andof Big Data Technologies for Next Generation Healthcare (Studies in Big Data (23)). 1st ed. 2017. Springer; 2017:398. 2. Handbook of Data Quality: Research and Practice_. 2013th ed. Springer; 2013:450. 3. Edmunds Margo, Hass Christopher, Holve Erin. Consumer Informatics and Digital Health: Solutions for Health and Health Care. 1st ed. 2019. Springer; 2019:427. 4. Haring R. Gesundheit Digital: Perspektiven Zur Digitalisierung Im Gesundheitswesen. Springer | ||