Säule 1 „Digitale Medizin“
verantwortlich
Prof. Dr. med. Daniel Gotthardt
Prof. Dr. med, Dr. rer. nat Jens Kleesiek
Dr. phil. nat. Kai Ueltzhöffer
Im Fokus steht die Vermittlung "digitaler" Kompetenzen. Es werden sowohl notwendige Einblicke in den klinischen Alltag geboten als auch darüber hinausgehende Erkenntnisse, um sich als Ärzt:in einzubringen und die digitale Transformation aktiv mitzugestalten. Es werden theoretische Grundlagen und praktische Übungen zu „intelligenten“ Werkzeugen angeboten, die das ärztliches Handeln bereits bzw. in Zukunft noch tiefgreifender unterstützen und beeinflussen werden. Um einen interdisziplinären Austausch zu ermöglichen, ist der Kurs offen für Studierende aller Studiengänge. Die Doziernden sind interdisziplinär ausgewählt und es wird Wert gelegt auf eine medizindidaktisch ansprechende Lehre, z.B. durch Gamifikation und peer-teaching und somit den Studierenden eine spannende, umfassende und tiefgehende Darstellung der Thematik ermöglicht.
Es werden u.a. folgende Themen behandelt:
- Wie sieht die Medizin der Zukunft aus?
- Was ist für die klinisch tätige Ärzt:in wichtig?
- Was ist bei der Betreuung von Patient:innen wichtig?
- Wie kann die digitale Arzt-Patienten-Beziehung aussehen?
- Wie kann ich die Entwicklung mitbeeinflussen? Welche Risiken bringt die digitale Transformation mit sich? Wie kann man medizinische Entscheidungen im Zeitalter der Digitalisierung besser treffen?
- Was sind „smarte“ medizinische Systeme? Was sind die Regularien zu Bewertung von medizinischer Software und Medizinprodukten?
- Inwieweit können Apps und Algorithmen den Ärzt:in ersetzen und Ressourcen schonen? Einführung in App- und Internet-gestützte Prävention/Therapie und Nachsorge
- Was ist hinsichtlich Datenschutz und Ethik zu beachten?
- Was ist Maschinelles Lernen? Was ist Deep Learning? - Einführung in Methoden des Maschinellen Lernens / der Künstlichen Intelligenz anhand interaktiver Beispiele.
- Wie schwer ist es, einen Chatbot zu programmieren? Was verbirgt sich hinter ist die Blockchain-Technologie und Chatbot-Programmierung?
- Einführung in die Python-Programmierung für Mediziner
Verständnis von Künstlichen neuronalen Netzen zum maschinellen Lernen, Analyse und Modellierung... - Wie kommuniziert man digital am besten und wird den Bedürfnissen schwerpunktmäßig von infektiologischen und onkologischen Patienten gerecht?
- Wie lernt man spielend, gestaltet Tele-OSCEs und Videokonsultationen? Ausprobieren von neuen Gerontotechnologien
Säule 2 „Künstliche Intelligenz und Digitale Gesundheit“
verantwortlich
Prof. Dr. rer. nat. Christoph Dieterich,
Jun. Prof. Dr. Sc. hum. Sandy Engelhardt,
Prof. Dr. Ing. Julio Saez-Rodriguez
Die Säule „Künstliche Intelligenz und Digitale Gesundheit“ soll den Studierenden die grundlegenden Prinzipien vermitteln, die sie brauchen, um neue Entwicklungen in der Digitalen Gesundheit verstehen zu können. In der Zukunft werden diese vermutlich eine zentrale Bedeutung für die tägliche Praxis der Medizin haben.
Durch die interdisziplinäre Aufstellung der Kursleiter werden verschiedene Aspekte der Digitalen Gesundheit gelehrt. Die Lehrangebote bestehen aus strukturierten und auf sich aufbauenden Veranstaltungen zu den jeweiligen Themen der Digitalen Gesundheit. Neben der Vermittlung von Grundlagenwissen, der intuitiven Einführung relevanter Konzepte und praktischen einfachen Programmierübungen ist die Verknüpfung zu aktuellen Anwendungen aus der Forschung von zentraler Bedeutung. Diese decken verschiedene Disziplinen der Digitalen Medizin ab, von der medizinischen Informatik über Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen bis hin zur Bioinformatik. Konkret werden verschiedene Formen von Daten diskutiert, visualisiert und deren spezifische Eigenschaften besprochen. Zudem sollen ethische Aspekte der digitalen Medizin durch ausgewiesene Experten vermittelt und diskutiert werden. (Block I)
Im 2. Semester wird die Vorlesung durch Präsentationen von Experten aus den verschiedenen Bereichen der Digitalen Medizin ergänzt, die anhand aktueller Beispiele die Anwendungen der digitalen Medizin zur Behandlung klinischer Fragestellungen aufzeigen. (Block II)
Zudem findet ein Projektarbeitskurs statt, in dem die Studierenden ein eigenständiges Forschungsprojekt durchführen. Der Plan ist es, interdisziplinäre Teams mit Masterstudierenden des Studiengangs Medizinische Informatik und Medizinstudierenden zu bilden. Gemeinsam werden sie Projekte durchführen, die die aktuellen Herausforderungen der digitalen Medizin widerspiegeln: von der Datenaufnahme, über die Anforderungsanalyse bis hin zur Umsetzung einer Visualisierung oder eines Maschinellen Lernverfahrens. (Block III)
Schematische Trackstruktur:
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