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Dies ist ein Attribut des Datentyps Text.
L
Studierende kennen die wichtigsten diagnostischen Verfahren der Neurophysiologie deren grundlegenden technischen Prinzipien, deren typisches Indikationsspektrum sowie resultierende Datenformate und Bearbeitungsverfahren. +
Studierende kennen die wesentlichen Standards und Standardisierungsinitiativen im Kontext bildgebender und signalverarbeitender Diagnostik und können diese anwenden. +
Studierende kennen die wesentlichen Anforderungen, die sich aus dem Medizinproduktegesetz bzw. der Europäischen Medizingeräteverordnung für die Entwicklung von Medizingeräten ergeben. +
Die Studierenden können Signaldaten auswerten, präsentieren und bezüglich der Qualität und der inhaltlichen Informationen beurteilen. Sie sind in der Lage, relevante Informationen in den Daten zu identifizieren. +
Studierende können die grundlegenden Prinzipien des Aufbaus medizinischer Geräte praktisch in Testumgebungen anwenden. +
Studierende können einfache sensorbasierte Messsysteme für die Aufnahme von Biosignaldaten entwickeln. Sie sind konzeptionell in der Lage, ein Medizingeräte-Entwicklungsprojekt gemäß den Bestimmungen und Anforderungen des Medizinproduktegesetzes aufzusetzen. +
Studierende kennen die typischen, technischen Integrations- und Architekturkonzepte für Medizingeräte in Informationssysteme des Gesundheitswesens. +
Studierende kennen die typischen Datenübertragungsstandards und semantischen Bezugssysteme für die Integation von Medizingeräten und können diese anwenden. +
Studierende kennen die Funktionsweise eines Kommunikationsservers und können diesen für Integrationsaufgaben konfigurieren. +
Studierende kennen die organisatorischen und regulatorischen Anforderungen an die Integration von Medizingeräten im Spannungsfeld von Verantwortlichkeit, Technik, Organisation, Arbeitsabläufe/Betrieb und Sicherheit und können ein Integrationsprojekt aufsetzen. +
Die Studierenden erläutern rechtliche Aspekte gesundheitsunterstützender Technik im Sinne der Medical Device Regulation und der Datenschutzgesetzgebung und nehmen eine Einordnung geplanter Vorhaben vor. +
Die Studierenden können raumfeste und mobile bzw. tragbare Sensoren über Schnittstellen in Informationssysteme einbinden und die Qualität des Datenstroms bewerten. +
Die Studierenden erläutern Definition, Einsatzszenarien und technische Ansätze für Ambient Assisted Living (AAL) und AAL Systeme (AALS). +
Die Studierenden erläutern Ansätze für das Management und die Analyse großer Echtzeitdatenströme. +
Die Studierenden begründen die Relevanz von Interprofessionalität und die Notwendigkeit sowie die Probleme intersektoraler Kommunikation. +
Studierende können einen Überblick über aktuell in der Medizin verwendete Robotersysteme geben und typische Krankheitsbilder und Versorgungsszenarien und deren Behandlung bzw. Unterstützung mit Robotersystemen erläutern. +
Studierende kennen die besonderen Anforderungen an die Umgebung und das System für eine roboterassistierte Operation und können Bedingungen für eine roboterassistierte Operation und notwendige Vorbereitungsmaßnahmen benennen. +
Studierende können die Anwendung eines Robotersystems im Operationssaal anhand typischer Szenarien erläutern und entsprechende Workflows für einen robotergestützten Eingriff entwerfen. +
Studierende kennen die technischen Aspekte des Einsatzes eines Robotersystems und können diese zur Entwicklung roboterbasierter Systeme anwenden. +
Die Studierenden kennen die wesentlichen* datenbezogenen Geschäftsprozesse der Klinischen Forschung von der Erhebung der Daten an den Studienzentren über die Verifikation und Validierung bis hin zur Aufbereitung der Daten für die biometrische Auswertung. Sie kennen Gesetze und Regularien sowie Standards* die national sowie international die Anforderungen an das Datenmanagement in klinischen Forschungsprojekten definieren. +