| Short Name
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MED-DS (Aachen)
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| Name (De)
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Medical Data Science
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| Name (En)
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Medical Data Science
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| Description (De)
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Der privatrechtlich organisierte, postgraduale und berufsbegleitende Studiengang „Medical Data Science“ wurde im Kontext der Medizininformatik-Initiative und des SMITH-Konsortiums konzipiert. Der Studiengang wird seit dem Wintersemester 2020/21 angeboten. Er wird von der Medizinischen Fakultät der RWTH Aachen in Zusammenarbeit mit der RWTH International Academy angeboten. Dieser kosten¬pflichtige Masterstudiengang hat einen Umfang von 90 Credit Points (ECTS) bei einer Studiendauer von 4 Semestern. Er schließt mit einem »Master of Science« der RWTH Aachen ab und berechtigt zur Promotion. Didaktisch folgt der Studiengang einem Blended-Learning-Ansatz. Inhaltlich startet der Studiengang mit einer komplementären Einführung für Studie¬rende mit jeweils unterschiedlichem, entweder medi¬zinischem oder informatischem (oder vergleichbarem) Hintergrund. Im 3. Semester findet wahlweise eine Spezialisierung in Richtung „Data Integration“ oder „Data Analytics“ statt.
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| Description (En)
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The postgraduate and part-time study program "Medical Data Science", organized under private law, was designed in the context of the Medical Informatics Initiative and the SMITH Consortium. The study program is offered since the winter semester 2020/21. It is offered by the Medical Faculty of RWTH Aachen University in cooperation with the RWTH International Academy. This master's program, which is not free, has a total of 90 credit points (ECTS) and a duration of 4 semesters. It concludes with a "Master of Science" from RWTH Aachen University and entitles the student to a doctorate. Didactically, the program follows a blended learning approach. In terms of content, the program starts with a complementary introduction for students with different backgrounds in either medicine or computer science (or comparable). In the 3rd semester, students can choose to specialize in "Data Integration" or "Data Analytics".
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| Institution (De)
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RWTH International Academy Aachen
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| Institution (En)
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RWTH International Academy Aachen
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| Homepage
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https://www.master-medical-data-science.de/
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| Qualifikation
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Master of Science
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| Previous
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Modules of the Study Program
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| Module | Name(De) | Name(En) | Description(De) | Description(En) | LO of this module | Previous |
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| GR AOBK | Leitlinien und Regeln: Erwerb und Operationalisierung von biomedizinischem Wissen | Guidelines & Rules: Acquiring and Operationalizing Biomedical Knowledge | Regulatorische Anforderungen und die Notwendigkeit einer transparenten, erklärbaren Wissensverarbeitung fördern die Rolle von symbolischen, logikbasierten Ansätzen als unverzichtbare Ergänzung zu subsymbolischen Techniken (z.B. künstliche neuronale Netze). Computergestützte klinische Leitlinien sind ein bedeutendes Anwendungsgebiet für die medizinische Wissenserfassung und -verarbeitung. Das Modul führt in das Konzept der klinischen Leitlinien ein und begründet den positiven Effekt der Leitlinienbefolgung. Die systematische Leitlinienentwicklung wird skizziert, einschließlich der Prinzipien evidenzbasierter Leitlinien, der Evidenzstufen, der formalen Konsensverfahren und der relevanten Institutionen. Etablierte Ansätze zur formalen Darstellung von Leitlinien (proprietäre Repräsentationssprachen vs. allgemeine Workflow-Darstellung) werden dargestellt und anhand von Workflow-Darstellungsmustern verglichen. Das Modul umreißt die Unterscheidung zwischen Leitlinien und klinischen Pfaden und stellt Implementierungsansätze für elektronische Pfade vor. Das Modul befasst sich mit Prozessmodellen und Methodiken der medizinischen Wissenserfassung im Allgemeinen. Klassische Repräsentationsformate wie Regeln und Constraints werden aufgrund ihrer praktischen Relevanz im Kontext der medizinischen Wissensrepräsentation auf Basis einer Reflexion ihrer formalen Logikgrundlage betrachtet. Die Rolle von semantischen Tripeln wird erläutert und mit biomedizinischen Ontologien verknüpft, wie sie in den Modulen BL6 und BL7 vorgestellt werden. Das Modul stellt relevante Standards in diesem Bereich vor, nämlich HL7 Arden Syntax und die Clinical Quality Language. Das Modul skizziert die Anwendung dieser Ansätze in klinischen Entscheidungsunterstützungssystemen (Clinical Decision Support Systems, CDSS), indem es eine Typologie von CDSS vorstellt und wichtige empirische Daten zur Bewertung von CDSS und zu den soziotechnischen Auswirkungen von CDSS präsentiert. | Regulatory requirements and the need of transparent, explainable knowledge processing foster the role of symbolic, logic based approaches as an indispensable complement to subsymbolic techniques (e.g. artificial neural networks). Computerized clinical guidelines are a high-impact field of application for medical knowledge acquisition and processing. The module introduces the concept of clinical guidelines, and motivates the beneficial effect of guidelines adherence. Systematic guideline development is outlined, including the principles of evidence based guidelines, evidence levels, formal consensus procedures, and relevant institutions. Established approaches for formal guideline representation (proprietary representation languages vs. general purpose workflow representation) are represented and compared using workflow representation patterns. The module outlines the distinction between guidelines and clinical pathways and presents implementation approaches of electronic pathways. The module addresses process models and methodologies of medical knowledge acquisition in general. Due to their practical relevance classical representation formats like rules and constraints are considered in the context of medical knowledge representation based on a reflection of their formal logics foundation. The role of semantic triples is explained and linked to biomedical ontologies as introduced in modules BL6 and BL7. The module presents relevant standards in the field, namely HL7 Arden syntax and the Clinical Quality Language. The module outlines application of these approaches in Clinical Decision Support Systems (CDSS) by giving a typology of CDSS and presenting important empirical data concerning CDSS evaluation and sociotechnical effects of CDSS. | | | | ISMCR AM | Informationssysteme für die medizinische Versorgung und Forschung: Architektur und Management | Information Systems for Medical Care and Research: Architecture and Management | Informationssysteme gewährleisten die Informations- und Wissenslogistik in medizinischen Einrichtungen, d.h. sie versorgen das medizinische und wissenschaftliche Fachpersonal mit der richtigen Information zur richtigen Zeit, am richtigen Ort und in der richtigen Form. Aufgrund ihrer Komplexität und der ständig wachsenden Anforderungen aus der Patientenversorgung und der medizinischen Forschung müssen Informationssysteme langfristig geplant, gesteuert und überwacht werden. Der Kurs stellt das Metamodell 3LGM² (3-Layer Graph-based Metamodell) zur Planung, Modellierung und Bewertung von Informationssystem-Architekturen vor. Spezielle Anforderungen an Informationssystem-Architekturen (z.B. Integrationsarten und -techniken, Datenmanagement und Datenadministration, Strukturqualität, Prozessqualität und Ergebnisqualität, regulatorische Aspekte) werden vertieft diskutiert. Die Themen des strategischen, taktischen und operativen Managements von Informationssystemen werden anhand ausgewählter Beispiele (Strategische Planung und Überwachung von Informationssystemen, Phasen und Methoden des IT-Projektmanagements, IT Service Management) erklärt und diskutiert. | Information systems guarantee the information and knowledge logistics in medical facilities, i.e. they provide medical and research professionals with the right information and knowledge at the right time, in the right place and in the right form. Due to their complexity and constantly growing requirements from patient care and medical research, information systems must be planned, directed and monitored on a long-term basis. The course introduces the metamodel 3LGM² (3-layer graph-based metamodel) for planning, modeling and assessing information system architectures. Special requirements for information system architectures (e.g. integration types and techniques, data management and data stewardship, structural quality, process quality and quality of results, regulatory aspects) are discussed in depth. The topics of strategic, tactical and operational management of information systems are explained and discussed using selected examples (strategic planning and monitoring of information systems, phases and methods of IT project management, IT service management). | | |
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Administration of Study Programs