DDM (Aachen): Unterschied zwischen den Versionen
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|Beschreibung-DE=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. | |||
|Beschreibung-EN=Data play an important role in medicine: Intensive care relies on monitors presenting and analysing real-time patient data, medical imaging has become a domain of massive data processing, diagnostics rely on laboratory data, and the importance of data is ever increasing: Wearable sensors, mobile communication devices and respective apps will produce data streams, which support preventive measures in healthy individuals or allow screening as a basis for data-based prevention of diseases. Last but not least: molecular biology (e.g. by gene sequencing and gene expression analysis) introduces new biomarkers, which enable new minimally-invasive diagnostics and approaches to tailoring treatments based on individual characteristics of patients (precision medicine) - which would never be possible without sophisticated processing of huge amounts of data. Medical decision making in general will be markedly influenced by data processing and data analytics. Thus, we can expect data driven medicine to gain momentum in the nearer future. This course offers a project-oriented, multidisciplinary introduction to the basics of data driven medicine. Orientation, fundamental concepts, and methodological approaches are provided by lectures. In addition, the participants will also form small interdisciplinary teams including students of computer science as well as medical students in order to plan and implement an own project, which targets prediction or decision support generated from medical data. | |Beschreibung-EN=Data play an important role in medicine: Intensive care relies on monitors presenting and analysing real-time patient data, medical imaging has become a domain of massive data processing, diagnostics rely on laboratory data, and the importance of data is ever increasing: Wearable sensors, mobile communication devices and respective apps will produce data streams, which support preventive measures in healthy individuals or allow screening as a basis for data-based prevention of diseases. Last but not least: molecular biology (e.g. by gene sequencing and gene expression analysis) introduces new biomarkers, which enable new minimally-invasive diagnostics and approaches to tailoring treatments based on individual characteristics of patients (precision medicine) - which would never be possible without sophisticated processing of huge amounts of data. Medical decision making in general will be markedly influenced by data processing and data analytics. Thus, we can expect data driven medicine to gain momentum in the nearer future. This course offers a project-oriented, multidisciplinary introduction to the basics of data driven medicine. Orientation, fundamental concepts, and methodological approaches are provided by lectures. In addition, the participants will also form small interdisciplinary teams including students of computer science as well as medical students in order to plan and implement an own project, which targets prediction or decision support generated from medical data. | ||
|Studiengang=AF Inf. MSc (Aachen) | |Studiengang=AF Inf. MSc (Aachen) | ||
|Lernziel im Modul=LZ-PIN 34002, LZ-PIN 34021, LZ-PIN 34023, LZ-PIN 34026, LZ-PIN 34031, LZ-PIN 34032, LZ-PIN 34033, LZ-PIN 34035 | |||
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Aktuelle Version vom 6. Juli 2021, 11:52 Uhr
Short Name | DDM (Aachen) |
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Name (De) | Data Driven Medicine |
Name (En) | Data Driven Medicine |
Description (De) | 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. |
Description (En) | Data play an important role in medicine: Intensive care relies on monitors presenting and analysing real-time patient data, medical imaging has become a domain of massive data processing, diagnostics rely on laboratory data, and the importance of data is ever increasing: Wearable sensors, mobile communication devices and respective apps will produce data streams, which support preventive measures in healthy individuals or allow screening as a basis for data-based prevention of diseases. Last but not least: molecular biology (e.g. by gene sequencing and gene expression analysis) introduces new biomarkers, which enable new minimally-invasive diagnostics and approaches to tailoring treatments based on individual characteristics of patients (precision medicine) - which would never be possible without sophisticated processing of huge amounts of data. Medical decision making in general will be markedly influenced by data processing and data analytics. Thus, we can expect data driven medicine to gain momentum in the nearer future. This course offers a project-oriented, multidisciplinary introduction to the basics of data driven medicine. Orientation, fundamental concepts, and methodological approaches are provided by lectures. In addition, the participants will also form small interdisciplinary teams including students of computer science as well as medical students in order to plan and implement an own project, which targets prediction or decision support generated from medical data. |
Study Program(s) | AF Inf. MSc (Aachen) |
LO of the Module | LZ-PIN 34002, LZ-PIN 34021, LZ-PIN 34023, LZ-PIN 34026, LZ-PIN 34031, LZ-PIN 34032, LZ-PIN 34033, LZ-PIN 34035 |
external LO | |
Previous |
Learning Objectives of the Module
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