Tabelle aller in HI-LONa erfassten Modulbeschreibungen
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| Kurzbezeichnung | Modulname | Beschreibung | gehört zu Studiengängen | Lernziele des Moduls | Vorgänger |
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| CompAssChir | Computerassistierte Chirurgie | Qualifikationsziele Studierende können Grundbegriffe und Methoden der Computerassistierten Chirurgie, technische und strukturelle Grundlagen diskutieren, Verfahren und Methoden der Simulation, Planung und intraoperativer Umsetzung im medizinischen Umfeld, konkreter Systeme. Vermittlung eines grundlegenden methodischen Verständnisses chirurgieunterstützender Systeme, Entwicklung der Fähigkeit eigene Systeme zu konzipieren.
Inhalt Grundlagen der Bilddatenakquisition, Bildaufbereitung und Segmentierung; Registrierung; Grafische und funktionelle Modellierung; Workflowmodellierung und -visualisierung in der Chirurgie; Anwendung in konkreten Systemen; Gerätetechnik (intraoperative) Bildgebung; Chirurgische Navigationssysteme; Chirurgische Assistenz-Robotersysteme; Telemanipulatoren; Mechatronik in der Chirurgie; Augmented Reality; Chirurgische Gerätetechnik; Evaluation und klinische Überprüfung von chirurgischen Systemen, Medizinproduktegesetz. | MSc MI (Leipzig) | | | | DDM (Aachen) | Data Driven Medicine | 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. | AF Inf. MSc (Aachen) | LZ-PIN 34002
LZ-PIN 34031
LZ-PIN 34026
LZ-PIN 34021
LZ-PIN 34032
LZ-PIN 34035
LZ-PIN 34033
LZ-PIN 34023 | | | Data Warehouses | Data Warehouses für medizinische Versorgung und Forschung | Inhalt Die Vorlesung „Data Warehouses für medizinische Versorgung und Forschung“ vermittelt die Grundlagen der Datengewinnung, des Datenzugriffs und der Datenanalyse von primären und sekundären Datenquellen in der klinischen Studienforschung und der Versorgung. Es werden gängige Methoden und Werkzeuge eingeführt (Electronic Data Capture, Anforderungsanalyse, Konzeption und Validierung von Studiendatenbanken, Biomaterialdatenbanken, Data Dictionaries, Standard Operating Procedures, automatische Generierung von Reports, Data Mining in klinischen Anwendungssystemen). Während der Übungen werden die Inhalte aus den Vorlesungen an konkreten Applikationen und praxisnahen Szenarien angewandt. Dabei werden die jeweiligen Softwarewerkzeuge zuerst näher vorgestellt und anhand komplexer Beispiele demonstriert. Im Anschluss lösen die Studenten selbstständig Aufgaben, wie sie typischerweise an Medizininformatiker herangetragen werden. Die vollständige Lösung der Aufgaben ist Teil des Selbststudiums.
Qualifikationsziele· Die Studierenden können Grundlagen der Datenrepräsentation und Datenanalyse von primären und sekundären Datenquellen, Prinzipien des Data Mining, Data Warehouses, Knowledge Management, (FAIR Prinzipien) erläutern. · Die Studierenden können bei gängigen Datenbanken Abfragen durchführen. · Die Studierenden können Maßnahmen zur Sicherstellung einer hohen Datenqualität (auf Basis von FAIR-Prinzipien) nennen / erklären. · Die Studierenden können Anforderungen an die Informationsverarbeitung bei klinischen Studien an EDC (Electronic Data Capture) nennen / erklären, z.B. aus Registern (deutsches Krebsregister). | MSc MI (Leipzig) | LZ-PIN 30150
LZ-PIN 34152
LZ-PIN 34155
LZ-PIN 34153
LZ-PIN 34154 | | | Einf Med Inf (Aachen) | Einführung in die Medizinische Informatik | Zentrale Anwendungsbereiche und Methoden der Medizinischen Informatik kennen. Medizinspezifische Anforderungen und Probleme der rechnergestützten Informationsverarbeitung identifizieren. Forschungstrends der Medizinischen Informatik einschätzen. | AF Inf. MSc (Aachen) | | | | FvSL (Leipzig) | Informationssysteme in medizinischer Versorgung und Forschung (International Frank - van Swieten Lectures) | Inhalt Die Studierenden sollen, vorrangig am Beispiel von Krankenhausinformationssystemen, vertiefte Kenntnisse über die Methoden zur Modellierung, den Aufbau bzw. die Architektur sowie die Qualität und Evaluation von Informationssystemen im Gesundheitswesen erwerben. Durch Teilnahme an den internationalen Frank-van Swieten Lectures lernen die Studierenden Stärken und Schwächen unterschiedlicher Informationssystemarchitekturen in englischer Sprache zu diskutieren. Vorlesung "Informationssystemen medizinischer Versorgung und Forschung": Mit dem Begriff Krankenhausinformationssystem wird das System der Informationsverarbeitung in einem Krankenhaus umschrieben. Es steht in enger Wechselwirkung mit den Informationssystemen anderer Einrichtungen des Gesundheitswesens (z.B. Arztpraxen, andere Krankenhäuser, Pflegedienste, Krankenkassen) und ist damit Teil eines transinstitutionellen Informationssystems der Gesundheitsversorgung. Ausgehend von Krankenhausinformationssystemen werden im einzelnen folgende Themen behandelt: • Modellierung von Informationssystemen • Informationsverarbeitende Aufgaben in Einrichtungen des Gesundheitswesens • Architekturtypen von Informationssystemen im Gesundheitswesen • Integrationsanforderungen und Integrationstechniken • Elektronische Patientenakte • Standards in der Medizinischen Informatik • Struktur-, Prozess- und Ergebnisqualität von Informationssystemen im Gesundheitswesen • Evaluation und Vergleiche von Informationssystemen Übung "Informationssysteme in medizinischer Versorgung und Forschung" : Anhand einer Abteilung eines Krankenhauses werden informationsverarbeitende Aufgaben, Architekturtypen und Qualitätskriterien analysiert. Die Ergebnisse werden bei den internationalen Frank-van Swieten Lectures vorgestellt. Einzelne Lehreinheiten werden durch externe Referenten und teilweise in Form von e-learning gestaltet. Im Seminar werden ausgewählte Themen der Vorlesungen nach einer Literaturanalyse in Form einer Posterpräsentation aufbereitet.
Qualifikationsziele Nach der aktiven Teilnahme am Modul sind die Studierenden in der Lage, Aufgaben und Methoden des strategischen Managements von Informationssystemen und der IT Governance im Gesundheitswesen zu erläutern (BMHI 5.1.3). Aufgaben und Methoden des operativen Managements von Informationssystemen und des IT Service Managements zu erläutern (BMHI 5.1.5) und deren Anwendung anhand von Fallbeispielen kritisch zu beurteilen; ein wissenschaftliches Thema der Medizininformatik anhand von Literatur zu ergründen und in Form einer Posterpräsentation aufzubereiten. Die ethischen Leitlinien der GMDS anzuwenden. | MSc MI (Leipzig) | | | | GR AOBK | Leitlinien und Regeln: Erwerb und Operationalisierung von biomedizinischem Wissen | 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. | MED-DS Aachen | | | | GeshSys (Aachen) | Gesundheitssysteme | Die Studierenden kennen den Aufbau von Gesundheitssystemen in Deutschland und Umgebung sowie die rechtlichen und ökonomischen Grundlagen. Ein Vergleich mit anderen Gesundheitssystemen sowie eine Einführung zur Geschichte des deutschen Gesundheitssystems und die wesentlichen Steuerungsmerkmale. Darüber hinaus lernen die Studierenden die Systematik der wesentlichen Organisation und Finanzierung des Systems, indem die beiden Akteure Krankenversicherung (Payer) und Krankenhaus (Player) näher beleuchtet werden. Zudem werden aktuelle gesundheitspolitische Diskussionen aufgezeigt und das Thema Wettbewerb und (digitale) Trends im Megamarkt Gesundheit betrachtet. | AF Inf. BSc (Aachen) | | | | ISMCR AM | Informationssysteme für die medizinische Versorgung und Forschung: Architektur und 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. | MED-DS Aachen | | | | KlinForschung | Regulatorische Aspekte der Klinischen Forschung | Qualifikationsziele Nach der Teilnahme am Modul sind die Studierenden in der Lage, ethisch und rechtliche Aspekte zu nennen, zu erläutern und anzuwenden. Dazu gehören: regulatorische Anforderungen und Datenstandards für die medizinische Forschung; Ethische, politische und regulatorische Rahmenbedingungen für den Umgang mit Informationen im Gesundheitswesen; ethische Aspekte und Sicherheitsfragen, einschließlich der Rechenschaftspflicht von Leistungserbringern, Managern und BMHI-Spezialisten sowie Vertraulichkeit und Sicherheit von Patientendaten; wesentliche Grundsätze des Datenschutzes, auch DSGVO (Datenschutz-Grundverordnung der Europäischen Union) und IT-Sicherheitsgesetz; die Begriffe pseudonymisierter und anonymisierter Patientendaten.
Inhalt Die Vorlesung „Regulatorischen Aspekte der Klinischen Forschung“ beschäftigt sich mit den rechtlichen Grundlagen der klinischen Forschung sowie deren regulatorischen Rahmenbedingungen. Im Rahmen der Vorlesung „Regulatorischen Aspekte der Klinischen Forschung“ werden folgende Themen behandelt: Einführung in die rechtlichen Rahmenbedingungen und gesetzlichen Grundlagen; Datenschutz und Konzepte zur datenschutzkonformen Umsetzung in der klinischen Forschung; Biomaterialbanken; Qualitätsmanagement gemäß AMG und MPG/MDR sowie Umsetzung entsprechend GAMP.
In dem Abschnitt „Spezielle Gebiete der Regulatorischen Aspekte der Klinischen Forschung“ berichten Praktiker aus verschiedenen Einrichtungen des Gesundheitswesens zu Fragen der regulatorischen Aspekte (elektronische Signatur, Digitale Archivierung, Robotik, etc.) Im Seminar werden ausgewählte Themen der Vorlesungen durch die Studierenden im Rahmen von Gruppenarbeit mit praktischen Übungen und einem abschließenden Vortrag vertieft. | MSc MI (Leipzig) | | | | Med Inf Sys (Aachen) | Medizinische Informationssysteme | Einsatzbereiche medizinischer Informationssysteme kennen. Relevante Standards und Systeme kennen. Klinische Informationssysteme modellieren. Anforderungen an Datenschutz und -sicherheit berücksichtigen können. Zentrale methodische Ansätze zum Management klinischer Informationssysteme verstehen. | AF Inf. MSc (Aachen) | LZ-PIN 34070
LZ-PIN 34069
LZ-PIN 34114
LZ-PIN 34087
LZ-PIN 34076
LZ-PIN 34080
LZ-PIN 34115
LZ-PIN 34088
LZ-PIN 34093 | | | Medizin für MI-ler | Grundlagen der Medizin für Medizininformatiker | Lernziele Nach aktiver Teilnahme am Modul können die Studierenden ausgewählte Grundlagen der Anatomie und Physiologie und auf dieser Basis wichtige Krankheitsbilder in ihren Grundzügen benennen und erklären; einschätzen, in welcher Weise der Arzt bei seinen Aufgaben durch Methoden und Werkzeuge der Medizinischen Informatik unterstützt werden kann; anhand ausgewählter Beispiele die diagnostische und therapeutische Vorgehensweise des Arztes nennen und in den Kontext des Gesundheitsversorgungssystems einordnen. Inhalte Grundlegende Kenntnisse in der Anatomie und Physiologie; Einführung in Prinzipien der Medizin; systematische Darstellung wichtiger Krankheitsbilder (Herzinfarkt, Diabetes mellitus, Adipositas, Nierenversagen, endokrinologische Regelkreise, pneumologische Erkrankungen); Einführung in die Viszeralchirurgie; Terminologie und Controlling in der Medizin; medizinische Querschnittsfächer (Radiologie, Mikrobiologie, Virologie, Klinische Chemie, Genetik, Psychiatrie, Infektiologie) | MSc MI (Leipzig) | LZ-PIN 35046
LZ-PIN 35048
LZ-PIN 40124
LZ-PIN 40122
LZ-PIN 40148
LZ-PIN 40013
LZ-PIN 40136
LZ-PIN 40135
LZ-PIN 40123
LZ-PIN 40147
LZ-PIN 40146
LZ-PIN 40126 | | | MethMed4MINT (Aachen) | Methodologie der Medizin für Naturwissenschaftler | Die Vorlesung vermittelt Orientierungswissen zum ärztlichen Vorgehen, zum Kontext medizinischen Handelns (zeitliche, organisatorische, juristische und ökonomische Vorgaben bzw. Restriktionen) sowie zu den charakteristischen Besonderheiten klinischer Entscheidungsfindung und medizinischen Wissens. Die Studierenden lernen, medizinspezifische Herausforderungen an typischen Szenarien zu identifizieren und auf eigene (z.B. informationstechnische) Projekte zu beziehen. Spätere Kommunikations- und Orientierungsschwierigkeiten von Naturwissenschaftler*innen in der medizinischen Domäne werden reduziert. | AF Inf. BSc (Aachen) | | | | OS und MDok | Ordnungssysteme in der Medizin und Genetik und Grundlagen der Medizinischen Dokumentation | Inhalt Medizinische Dokumentation ist das Sammeln, Erschließen, Ordnen und Aufbewahren von Information und Wissen in der Medizin. Sie ist Voraussetzung sowohl für die Medizinische Versorgung, die Forschung als auch für Management und Abrechnung. Informationen und Wissen werden in Form von Begriffen dokumentiert. Ordnungssysteme und Ontologien sind für die semantische Integration erforderlich und stellen sicher, dass die Begriffe weiterverwendet und verarbeitet werden können. Inhalte der Vorlesung „Ordnungssysteme in der Medizin und Genetik und Grundlagen der Medizinische Dokumentation“: · Ziele der Dokumentation und der multiplen Verwendbarkeit von Daten, · Arten von Dokumentationssystemen und Patienten-/Gesundheitsakten, · Register, · Medizinischen Ordnungssysteme, insbesondere Klassifikationen und Nomenklaturen, · Diagnosen- und therapieorientierte Fallgruppensysteme zur Abrechnung, · rechtliche Grundlagen der Medizinischen Dokumentation. · Phänotyp-Ontologien · Ontologien für molekulare Faktoren und Prozesse Inhalte der Übung: · Anwendung von Kodierungswerkzeugen in der medizinischen Praxis. · Anwendung von Klassifikationen (ICD, ICPM, Kodierungsregeln). · Anwendung von Nomenklaturen (z. B. SNOMED, MESH, LOINC) und praktische Übungen zur Kodierung. · Realisierung eines Dokumentationssystems für ein bestimmtes Auswertungsziel. · Exkursionen zu Einrichtungen der medizinischen Dokumentation, Biobanken und zu genetischen Forschungslabors. Einzelne Lehreinheiten werden durch externe Referenten und teilweise in Form von e-learning gestaltet.
Qualifikationsziele Nach der aktiven Teilnahme am Modul können die Studierenden, · die gesetzlichen Grundlagen der Medizinischen Dokumentation, (einschl. DSGVO und IT-Sicherheitsgesetz) erklären (BMHI 0.1.1). · den Bedarf medizinischer und pflegerischer Dokumentation an Beispielen erläutern. (BMHI 1.1.1) · die verschiedenen Arten medizinischer Dokumentation, ihre Struktur und Einsatzbereiche, insbesondere die Basisdokumentation von Krankenhäusern und Arztpraxen erklären (BMHI 1.1.2) · Vor‐ und Nachteile der elektronischen Dokumentation, deren Unterschiede zur Papierdokumentation und die Probleme von Medienbrüchen nennen (BMHI 1.1.3) · Aufgaben und Funktion der unterschiedlichen Arten elektronischer Patientenakten (ärztlich initiiert, einrichtungsbezogen oder einrichtungsübergreifend) sowie der elektronischen Gesundheitsakte (vom Patienten initiiert) erklären. (BMHI 1.1.6) · die Klassifikation von Diagnosen mittels der aktuellen Version des ICD‐GM (Internationale statistische Klassifikation der Krankheiten und verwandter Gesundheitsprobleme, German Modification) für den stationären und ambulanten Bereich erklären und beispielhaft anwenden. (BMHI 1.3.1) · die Kodierung von Maßnahmen, Eingriffen und Prozeduren mittels OPS erklären und beispielhaft anwenden. (BMHI 1.3.2) · das DRG‐System, die zur Ermittlung einer DRG erforderlichen Informationen und Werkzeuge, sowie die mit dem DRG‐System verbundenen Kennzahlen, auch Entgeltsystem und Zusatzerlöse erklären (BMHI 1.3.3) · Nomenklaturen, (kontrollierte) Vokabulare, Terminologien, Ontologien und Taxonomien für die Medizin erläutern, (z.B. SNOMED CT, LOINC; für die Pflege ICNP, NANDA und NIC und NOC, LEP und für die Genetik Gene-Ontology (GO) (BMHI 1.4) · die Bedeutung von Begriffsordnungen für die Medizin allgemein erläutern. (BMHI 1.4.1) · medizinische Klassifikationen und Terminologien und deren Aufbau und Einsatzgebiet nennen und erläutern. (BMHI 1.4.2) | MSc MI (Leipzig) | LZ-PIN 34002
LZ-PIN 34031
LZ-PIN 34026
LZ-PIN 34021
LZ-PIN 34032
LZ-PIN 34036
LZ-PIN 34035
LZ-PIN 34033
LZ-PIN 34022
LZ-PIN 34023 | | | Strat Mgmt | Strategisches Management von Informationssystemen in medizinischer Versorgung und Forschung | Inhalt Das Informationsmanagement in medizinischer Versorgung und Forschung beschäftigt sich mit der Planung, Steuerung und Überwachung von Informationssystemen im Gesundheitswesen. Im Rahmen der Vorlesung „Strategisches Management von Informationssystemen in medizinischer Versorgung und Forschung“ werden folgende Themen behandelt: strategische Rahmenplanung, strategische Überwachung und Steuerung, strategisches Management in Gesundheitsversorgungsnetzwerken, IT Service Management, IT Governance, Berichte von Praktikern aus verschiedenen Einrichtungen des Gesundheitwesens zu Themen des strategischen Informationsmanagements. Einzelne Lehreinheiten werden durch externe Referenten und teilweise in Form von e-learning gestaltet. Im Seminar werden ausgewählte Themen der Vorlesungen nach einer Literaturanalyse in Form einer Posterpräsentation aufbereitet.
Qualifikationsziele Nach der aktiven Teilnahme am Modul sind die Studierenden in der Lage, Aufgaben und Methoden des strategischen Managements von Informationssystemen und der IT Governance im Gesundheitswesen zu erläutern (BMHI 5.1.3); Aufgaben und Methoden des operativen Managements von Informationssystemen und des IT Service Managements zu erläutern (BMHI 5.1.5); deren Anwendung anhand von Fallbeispielen kritisch zu beurteilen; ein wissenschaftliches Thema der Medizininformatik anhand von Literatur zu ergründen und in Form einer Posterpräsentation aufzubereiten; die ethischen Leitlinien der GMDS anzuwenden. | MSc MI (Leipzig) | | | | Takt. Mgmt | Taktisches Management von Informationssystemen in medizinischer Versorgung und Forschung (Projektmanagement) | Qualifikationsziele Nach der aktiven Teilnahme am Modul sind die Studierenden in der Lage: Aufgaben des taktischen Managements von Informationssystemen in medizinischer Versorgung und Forschung zu erklären; ausgewählte Methoden der Systemanalyse und -bewertung (z. B. Prozessmodellierung, Informationssystemmodellierung) innerhalb eines Projektes zu Informationssystemen in medizinischer Versorgung und Forschung anzuwenden; ein Projekt des taktischen Informationsmanagements zu planen, durchzuführen und abzuschließen und (Zwischen-)Ergebnisse eines Projektes mündlich und schriftlich zu präsentieren.
Inhalt der Vorlesung Management von Informationssystemen; Referenzmodell für Projekte des taktischen Managements von Informationssystemen im Gesundheitswesen; Projektmanagement: Methoden der Planung, Steuerung und Überwachung von Projekten zur Einführung bzw. Veränderung von Komponenten eines Informationssystems in medizinischer Versorgung und Forschung; Methoden für die Projektmodule Systemanalyse und -bewertung, Systemauswahl, Systemeinführung und Systemevaluation.
Inhalt der Übung Projektplanungswerkzeuge; Prozessmodellierung; Informationssystemmodellierung; Durchführung von Befragungen; Präsentationen; Durchführung eines Projekts mit einem Auftraggeber aus dem Gesundheitswesen. | MSc MI (Leipzig) | | |
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