Suche mittels Attribut

Diese Seite stellt eine einfache Suchoberfläche zum Finden von Objekten bereit, die ein Attribut mit einem bestimmten Datenwert enthalten. Andere verfügbare Suchoberflächen sind die Attributsuche sowie der Abfragengenerator.

Liste der Ergebnisse

• LZ-PIN 78  + (Beschaffungsprozesse (Leistungsverzeichnisse, Lasten- und Pflichtenhefte) und Ausschreibungsverfahren)
• LZ-PIN 70031  + (Beschreibt Grundbegriffe, Methoden und Instrumente des digitalen Qualitäts- und Risikomanagements im Gesundheitswesen und ordnet sie dem Kontext der digitalen Prozesse in der Hebammenversorgung zu.)
• LZ-PIN 70042  + (Beschreibt Schutzanforderungen für die Vertraulichkeit von Forschungsdaten und benennt geeignete Maßnahmen zu deren Umsetzung.)
• LZ-PIN 70010  + (Beschreibt den Begriff der personalisierten Medizin und erläutert medizinische Anwendungen von maschinellen Lernverfahren.)
• LZ-PIN 70043  + (Beschreibt den Nutzen von zentralen digitalen Datensammlungen und -verwaltungen für Forschung und Versorgung im Hebammenwesen.)
• LZ-PIN 70028  + (Beschreibt den Unterschied zwischen pseudonymisierten und anonymisierten Patient:innendaten, bewertet deren jeweilige Einsatzmöglichkeit und leitet daraus datenschutzkonforme Handlungsoptionen für die Hebammenarbeit ab.)
• LZ-PIN 70007  + (Beschreibt den Zweck, die Struktur, die Nutzung und Speicherung der ePA (der TI) und veranschaulicht deren Rolle für eine kontinuierliche Versorgung im Rahmen der Hebammenbetreuung.)
• LZ-PIN 70026  + (Beschreibt die Chancen und Risiken telemedizinischer Verfahren für die Hebammenarbeit sowie deren Auswirkungen auf Produktivität und Ressourcen und erläutert die grundlegenden organisatorischen und personellen Voraussetzungen.)
• LZ-PIN 70004  + (Beschreibt die Aufgaben eines Gesundheitsi … Beschreibt die Aufgaben eines Gesundheitsinformationssystems für die klinische und außerklinische Arbeit und benennt die wichtigsten Komponenten (z.B. Patientenverwaltungssystem, Medizinisches Dokumentations- und Anwendungssystem, Bildarchivierungs- und Kommunikationssystem).darchivierungs- und Kommunikationssystem).)
• LZ-PIN 70053  + (Beschreibt die Bedeutung des Internet of Medical Things (IoMT) und Wearables in der Hebammenversorgung und erklärt deren Potenzial für das Selbstmanagement von Schwangeren und Wöchner:innen.)
• LZ-PIN 70003  + (Beschreibt die Entwicklung der Nursing / Midwifery Informatics, erklärt den Zusammenhang mit der Digitalisierung des Gesundheitswesens und beurteilt dessen Auswirkungen auf die eigene Berufspraxis sowie damit verbundene Chancen und Herausforderungen.)
• LZ-PIN 70048  + (Beschreibt relevante technologische Entwicklungen (z.B. eMutterpass, eU-Heft, Videosprechstunde, Wearables) und erklärt deren grundsätzliches Einsatzgebiet in der Hebammenversorgung.)
• LZ-PIN 70016  + (Beschreibt und bewertet Datenintegrität und Datenqualität und benennt Maßnahmen zu deren Sicherstellung.)
• LZ-PIN 70029  + (Beschreibt, was sensible Gesundheits-IT-Datensätze sind und nennt die geltenden Schutzanforderungen (z.B. DSGVO), benennt relevante IT-Sicherheitsrichtlinien und setzt diese eigenverantwortlich um)
• LZ-PIN 50183  + (Bias-Quellen bei der Schätzung der Sensitivität und Spezifität)
• LZ-PIN 21014  + (Biomedizinische Modellierung und Simulation)
• LZ-PIN 21027  + (Computer, Textverarbeitungs- und Tabellenkalkulationssoftware, einfach zu bedienende Datenbankmanagementsysteme)
• LZ-PIN 60098  + (Confounding von Effektmodifikation und Intermediärvariablen)
• D6  + (Darstellung und Modellierung medizinischer Informationen und medizinischen Wissens (inkl. Ontologien))
• D-PIN 21  + (Darstellung und Modellierung medizinischer Informationen und medizinischen Wissens (inkl. Ontologien))
• MSc UDG Montenegro  + (Das MSc-Programm in Health Information Man … Das MSc-Programm in Health Information Management zielt darauf ab, Experten auszubilden, die das Gesundheitssystem effektiver und effizienter gestalten, d.h. die Gesundheit aller Bürger verbessern und erhalten; auf die Erwartungen und Anforderungen der Bürger an die Gesundheitsversorgung reagieren und einen fairen finanziellen Beitrag für alle Bürger sicherstellen. Nach Abschluss des MSc-Studiums "Information healthcare management" werden die Studierenden einen systematischen Ansatz zur Erforschung, Analyse und Bewertung des nationalen Gesundheitssystems lernen, um in der Lage zu sein, vergleichende Analysen der Leistungsfähigkeit des nationalen Gesundheitssystems mit Fokus auf Finanzierung und Leistungserbringung durchzuführen. Die Studierenden werden auch das Wissen und die Fähigkeiten erwerben, um die Gesundheitspolitik internationaler und nationaler Organisationen zu vergleichen, deren Reichweite und Grenzen abzuschätzen, sowie die Entwicklung von Politiken mit Verhandlungs- und Advocacy-Fähigkeiten zu interpretieren. Sie lernen, wie man mit Veränderungen im Gesundheitssystem Konflikte in Gesundheitseinrichtungen löst und die Qualität der erbrachten Leistungen kontrolliert. Sie erwerben das notwendige Wissen, um Finanzpläne und Budgets zu erstellen, Projekte durchzuführen und die Bedeutung von Daten zu nutzen, damit die Leistungen und die Qualität der Leistungen im Gesundheitswesen verbessert werden.gen im Gesundheitswesen verbessert werden.)
• LZ-PIN 185  + (Das grundsätzliche Vorgehen bei der Datenmodellierung erklären.)
• DDM (Aachen)  + (Daten spielen in der Medizin eine wichtige … Daten spielen in der Medizin eine wichtige Rolle: Die Intensivmedizin ist auf Monitore angewiesen, die Patientendaten in Echtzeit darstellen und auswerten, die medizinische Bildgebung ist zu einer Domäne der massiven Datenverarbeitung geworden, die Diagnostik ist auf Labordaten angewiesen und die Bedeutung von Daten nimmt immer mehr zu: Wearable-Sensoren, mobile Kommunikationsgeräte und entsprechende Apps werden Datenströme produzieren, die präventive Maßnahmen bei Gesunden unterstützen oder ein Screening als Basis für datenbasierte Prävention von Krankheiten ermöglichen. Last but not least: Die Molekularbiologie (z. B. durch Gensequenzierung und Genexpressionsanalyse) führt neue Biomarker ein, die neue minimal-invasive Diagnostik und Ansätze für maßgeschneiderte Behandlungen auf Basis individueller Merkmale von Patient/innen (Präzisionsmedizin) ermöglichen - was ohne ausgeklügelte Verarbeitung riesiger Datenmengen niemals möglich wäre. Die medizinische Entscheidungsfindung im Allgemeinen wird durch Datenverarbeitung und Datenanalytik deutlich beeinflusst werden. Es ist also zu erwarten, dass die datengetriebene Medizin in naher Zukunft an Dynamik gewinnen wird. Dieser Kurs bietet eine projektorientierte, multidisziplinäre Einführung in die Grundlagen der datengetriebenen Medizin. Orientierung, grundlegende Konzepte und methodische Ansätze werden durch Vorträge vermittelt. Darüber hinaus bilden die Teilnehmenden kleine interdisziplinäre Teams aus Informatik- und Medizinstudierenden, um ein eigenes Projekt zu planen und umzusetzen, das die Vorhersage oder Entscheidungsunterstützung aus medizinischen Daten zum Ziel hat.zung aus medizinischen Daten zum Ziel hat.)
• LZ-PIN 40077  + (Datenmanagement in der Bioinformatik)
• LZ-PIN 60150  + (Datenquellen für ausgewählte Teilgebiete)
• LZ-PIN 60152  + (Datenquellen für unterschiedliche Forschungsfragen)

• D-PIN 35  + (Datenschutz und Datensicherheit)
• K5  + (Datenschutz und Datensicherheit)

• Kapitel 6  + (Datenschutz und regulatorische Anforderungen)
• LZ-PIN 70012  + (Definiert das Medizinische Informationsmanagements und beschreibt dessen zentralen Aufgaben anhand von hebammenspezifischen Beispielen.)
• LZ-PIN 70002  + (Definiert und unterscheidet zentrale Begriffe der medizinischen Informatik (z.B. Informationen, Wissen, Daten, Interoperabilität) und wendet sie in fachlichen Kontexten des Hebammenwesens korrekt an.)
• BMHI-Version-5  + (Der BMHI-Lernzielkatalog wurde vom Joint E … Der BMHI-Lernzielkatalog wurde vom Joint Expertise Centre for Teaching SMITH-JET des SMITH-Konsortiums (Förderkennzeichen: 01ZZ1803-V) im Rahmen der Medizininformatik-Initiative des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) von 2018 - 2022 entwickelt. Heute steht der BMHI-Lernzielkatalog unter dem Dach der Task Force Aus-, Fort- und Weiterbildung der Medizininformatik-Initiative. Version 5 ist eine komplett überarbeitete Fassung mit einheitlicher Vergabe der Lernziel-IDs, Zusammenfassung identischer Lernziele und inhaltlicher Überarbeitung insbesondere der Domänen D3, D4 und D5.ng insbesondere der Domänen D3, D4 und D5.)
• MED-DS Aachen  + (Der privatrechtlich organisierte, postgrad … 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. Integration“ oder „Data Analytics“ statt.)
• LZ-PIN 33145  + (Die Studierenden können wichtige Standards der Medizinischen Informatik z.B. DICOM)
• AF Inf. BSc (Aachen)  + (Die Ausbildung im Anwendungsfach zielt auf … Die Ausbildung im Anwendungsfach zielt auf die praktische Anwendung statistischer und informatischer Methoden im Berufsfeld Medizin. Das Studium im Anwendungsfach Medizin ist ganz bewusst nicht als kleines Medizinstudium konzipiert. Es soll kein medizinisches Fachwissen vermittelt, sondern prinzipielle Einblicke in Terminologie, Methodik und Problemstellungen der Medizin geben, um so die Naturwissenschaftler:innen zu kompetenten Gesprächspartner:innen für Mediziner:innen und Gesundheitspersonal auszubilden. Die Naturwissenschaftler:innen sollen in die Lage versetzt werden, medizinische Probleme zu erfassen und mit Hilfe der Informatik und Statistik bearbeiten zu können.rmatik und Statistik bearbeiten zu können.)
• AF Inf. MSc (Aachen)  + (Die Ausbildung im Anwendungsfach zielt auf … Die Ausbildung im Anwendungsfach zielt auf die praktische Anwendung statistischer und informatischer Methoden im Berufsfeld Medizin. Das Studium im Anwendungsfach Medizin ist ganz bewusst nicht als kleines Medizinstudium konzipiert. Es soll kein medizinisches Fachwissen vermittelt, sondern prinzipielle Einblicke in Terminologie, Methodik und Problemstellungen der Medizin geben, um so die Naturwissenschaftler:innen zu kompetenten Gesprächspartner:innen für Mediziner:innen und Gesundheitspersonal auszubilden. Die Naturwissenschaftler:innen sollen in die Lage versetzt werden, medizinische Probleme zu erfassen und mit Hilfe der Informatik und Statistik bearbeiten zu können.rmatik und Statistik bearbeiten zu können.)
• LZ-PIN 21000  + (Die Entwicklung der Informatik als Disziplin und als Beruf)
• LZ-PIN 82  + (Die Lernenden benennen relevante Richtlinien für den Zugriff, die Erfassung, die Eingabe, den Abruf und die Speicherung von Patient:innendaten und wenden diese an.)
• LZ-PIN 126  + (Die Lernenden beteiligen sich an der Bewertung und Auswahl von Systemanbietern für Gesundheits-IT/eHealth-Systeme.)
• LZ-PIN 142  + (Die Lernenden erkennen fehlerhafte Daten und veranlassen bei Bedarf Korrekturmaßnahmen.)
• LZ-PIN 165  + (Die Lernenden fördern eine effektive Kommunikation innerhalb ihrer Organisation und bleiben über technologische Fortschritte informiert, die die Leistungserbringung und Kommunikation optimieren.)
• LZ-PIN 180  + (Die Lernenden halten die Richtlinien und Verfahren für die Eingabe und Nutzung von Gesundheitsdaten in primären und sekundären Gesundheitsdatenquellen und Datenbanken ein.)
• LZ-PIN 156  + (Die Lernenden kennen elektronische Verschreibungssysteme und veranschaulichen, wie diese Systeme den Prozess der Medikamentenabgabe bzw. Therapiemaßnahmen und Hilfsmittel unterstützen.)
• LZ-PIN 124  + (Die Lernenden können Arbeitsblätter, Diagramme und Grafiken der Gesundheitsinformations- und -unterstützungssoftware verwenden und mitgestalten.)
• LZ-PIN 181  + (Die Lernenden können Berichte (u.a. Leistungsberichte), die von nationalen, regionalen und anderen Aufsichtsbehörden verlangt werden, erstellen und vervollständigen.)
• LZ-PIN 179  + (Die Lernenden können Daten aus der ePA ver … Die Lernenden können Daten aus der ePA verwenden und analysieren. Sie haben Kenntnisse über die Analyse, Erstellung und Mitwirkung an Berichten, z.B. Leistungs-, Arbeitsablauf-, Qualitäts-, und Managementberichten. Sie verstehen die zu deren Erstellung verwendeten Tools.die zu deren Erstellung verwendeten Tools.)
• LZ-PIN 176  + (Die Lernenden können Dienste voneinander abgrenzen, die es den Patient:innen ermöglichen, ihre gesundheitsbezogenen Unterlagen einzusehen und zu bearbeiten, z.B. elektronische Gesundheitsakten, Patient:innen-portale.)
• LZ-PIN 160  + (Die Lernenden können Gesundheitsinformationssysteme zur Koordinierung der Patient:innenversorgung nutzen.)
• LZ-PIN 177  + (Die Lernenden können Gesundheitsinformationssysteme identifizieren und verwenden, die eine patient:innen - zentrierte Versorgung unterstützen und gleichzeitig die Patient:innen einbeziehen und den Zugang verbessern.)
• LZ-PIN 131  + (Die Lernenden können Informationen über Patient:innen in der elektronischen Akte unter Beachtung der fachlichen Richtlinien und methodisch korrekt aufzeichnen.)
• LZ-PIN 120  + (Die Lernenden können Kenntnisse über die Verwendung von Instrumenten zur Erfassung von Gesundheitsdaten (z. B. Eingabemasken, Tastenkombinationen, Dokumentvorlagen) demonstrieren)
• LZ-PIN 125  + (Die Lernenden können Komponenten für die Auswahl von Gesundheits-IT/eHealth-Systemen beschreiben.)