HI-LONa - Benutzerbeiträge [de]

GR AOBK

2022-03-24T09:09:23Z

Darschaefer:

{{Modulbeschreibung
|Kurzbezeichnung=GR AOBK
|Name-DE=Leitlinien und Regeln: Erwerb und Operationalisierung von biomedizinischem Wissen
|Name-EN=Guidelines & Rules: Acquiring and Operationalizing Biomedical Knowledge
|Beschreibung-DE=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.
|Beschreibung-EN=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.
|Studiengang=MED-DS Aachen
}}

KlinForschung

2022-03-23T13:45:42Z

Darschaefer:

{{Modulbeschreibung
|Kurzbezeichnung=KlinForschung
|Name-DE=Regulatorische Aspekte der Klinischen Forschung
|Name-EN=Regulatory Aspects of Clinical Research
|Beschreibung-DE='''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.
|Beschreibung-EN='''Qualification goals''' After participating in the module, students will be able to name, explain and apply ethical and legal aspects. These include: regulatory requirements and data standards for medical research; policies, ethical and regulatory frameworks for handling information in healthcare; ethical aspects and security issues, including accountability of providers, managers and BMHI specialists, as well as confidentiality and security of patient data; essential principles of data protection, including DSGVO (the European Union's General Data Protection Regulation) and Cyber Security Act; the concepts of pseudonymized and anonymized patient data. '''Content''' The lecture "Regulatory Aspects of Clinical Research" deals with the legal basis of clinical research as well as its regulatory framework. The following topics are covered in the lecture "Regulatory Aspects of Clinical Research": Introduction to the legal framework and regulatory basis; data protection and concepts for data protection compliant implementation in clinical research; biomaterial banks; quality management according to AMG and MPG/MDR as well as implementation according to GAMP. In the section "Special Areas of Regulatory Aspects of Clinical Research", practitioners from various healthcare institutions will report on regulatory aspects (electronic signature, digital archiving, robotics, etc.) In the seminar, selected topics from the lectures will be deepened by the students in the context of group work with practical exercises and a concluding lecture.
|Studiengang=MSc MI (Leipzig)
}}

VS-PIN 4011

2022-03-22T12:56:02Z

Darschaefer:

{{Versionsschritt
|Änderung=ergänzt durch "informatischen"
|Autor=US/PV/SMITH-JET/Workshop HH
|Datum=2019/07/26
|Änderungskategorie=Major change
|Vorgänger-LZ=LZ-PIN 32017
}}

VS-PIN 4011

2022-03-22T12:54:02Z

Darschaefer: CSV-Import

{{Versionsschritt
|Änderung=ergänzt durch informatischen
|Autor=US/PV/SMITH-JET/Workshop HH
|Datum=26. Juli 2019
|Änderungskategorie=Major change
|Vorgänger-LZ=LZ-PIN 3201
}}

Takt. Mgmt

2022-03-17T15:21:37Z

Darschaefer:

{{Modulbeschreibung
|Kurzbezeichnung=Takt. Mgmt
|Name-DE=Taktisches Management von Informationssystemen in medizinischer Versorgung und Forschung (Projektmanagement)
|Name-EN=Tactical Management of Information Systems in Medical Care and Research (Project Management)
|Beschreibung-DE='''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.
|Beschreibung-EN='''Qualification goals''' After active participation in the module, students will be able to: explain tasks of tactical management of information systems in medical care and research; apply selected methods of system analysis and evaluation (e.g. process modeling, information system modeling) within a project on information systems in medical care and research; plan, implement and complete a project of tactical information management and present (interim) results of a project orally and in writing. '''Content of the lecture''' Management of information systems; reference model for projects of tactical management of information systems in health care; project management: methods of planning, controlling and monitoring projects for the introduction or change of components of an information system in medical care and research; methods for the project modules system analysis and assessment, system selection, system introduction and system evaluation. '''Exercise content''' Project planning tools; process modeling; information system modeling; conducting surveys; presentations; conducting a project with a healthcare client.
|Studiengang=MSc MI (Leipzig)
}}

Kommentar-396

2021-12-09T15:05:01Z

Darschaefer: Die Seite wurde neu angelegt: „{{Kommentar |Kommentartext=US/BS/DS: s.a. LZ-PIN 34132, LZ-ID 6.12 |Kommentarzeit=20211209150434 |Referenz=LZ-PIN 35083 |Status=Offen }}“

{{Kommentar
|Kommentartext=US/BS/DS: s.a. LZ-PIN 34132, LZ-ID 6.12
|Kommentarzeit=20211209150434
|Referenz=LZ-PIN 35083
|Status=Offen
}}

Kommentar-395

2021-12-09T15:04:05Z

Darschaefer: Die Seite wurde neu angelegt: „{{Kommentar |Kommentartext=US/BS/DS: siehe Artikel von Ammenwerth 2015 und 2017 zu Evidence based Health Informatics |Kommentarzeit=20211209150356 |Referenz=LZ…“

{{Kommentar
|Kommentartext=US/BS/DS: siehe Artikel von Ammenwerth 2015 und 2017 zu Evidence based Health Informatics
|Kommentarzeit=20211209150356
|Referenz=LZ-PIN 35079
|Status=Offen
}}

Kommentar-394

2021-12-09T15:03:28Z

{{Kommentar
|Kommentartext=US/BS/DS: siehe Artikel von Ammenwerth 2015 und 2017 zu Evidence based Health Informatics
|Kommentarzeit=20211209150319
|Referenz=LZ-PIN 35078
|Status=Offen
}}

Kommentar-393

2021-12-09T15:02:46Z

{{Kommentar
|Kommentartext=US/BS/DS: siehe Artikel von Ammenwerth 2015 und 2017 zu Evidence based Health Informatics
|Kommentarzeit=20211209150234
|Referenz=LZ-PIN 35077
|Status=Offen
}}

Kommentar-392

2021-12-09T15:01:37Z

Darschaefer: Die Seite wurde neu angelegt: „{{Kommentar |Kommentartext=US/BS/DS: s. a. Kommentar 178 |Kommentarzeit=20211209150129 |Referenz=LZ-PIN 35076 |Status=Offen }}“

{{Kommentar
|Kommentartext=US/BS/DS: s. a. Kommentar 178
|Kommentarzeit=20211209150129
|Referenz=LZ-PIN 35076
|Status=Offen
}}

Kommentar-391

2021-12-09T15:00:48Z

Darschaefer: Die Seite wurde neu angelegt: „{{Kommentar |Kommentartext=US/BS/DS: s. a. Kommentar 179 |Kommentarzeit=20211209150041 |Referenz=LZ-PIN 35074 |Status=Offen }}“

{{Kommentar
|Kommentartext=US/BS/DS: s. a. Kommentar 179
|Kommentarzeit=20211209150041
|Referenz=LZ-PIN 35074
|Status=Offen
}}

Kommentar-390

2021-12-09T14:59:29Z

Darschaefer: Die Seite wurde neu angelegt: „{{Kommentar |Kommentartext=US/BS/DS: s. a. Kommentar 179, siehe auch LZ-PIN 34109, LZ-ID 5.7 |Kommentarzeit=20211209145907 |Referenz=LZ-PIN 35073 |Status=Offe…“

{{Kommentar
|Kommentartext=US/BS/DS: s. a. Kommentar 179,
siehe auch LZ-PIN 34109, LZ-ID 5.7
|Kommentarzeit=20211209145907
|Referenz=LZ-PIN 35073
|Status=Offen
}}

Kommentar-389

2021-12-09T11:50:15Z

Darschaefer: Die Seite wurde neu angelegt: „{{Kommentar |Kommentartext=US/BS/DS: Dreiteilung in Recherche (hier), Forschung (hier) und Informationssysteme; s.a. Kommentare 15, 16, 170 |Kommentarzeit=202…“

{{Kommentar
|Kommentartext=US/BS/DS: Dreiteilung in Recherche (hier), Forschung (hier) und Informationssysteme;
s.a. Kommentare 15, 16, 170
|Kommentarzeit=20211209115003
|Referenz=LZ-PIN 35072
|Status=Offen
}}

Kommentar-388

2021-12-09T11:49:28Z

Darschaefer: Die Seite wurde neu angelegt: „{{Kommentar |Kommentartext=US/BS/DS: s. a. Kommentar 179 |Kommentarzeit=20211209114920 |Referenz=LZ-PIN 35071 |Status=Offen }}“

{{Kommentar
|Kommentartext=US/BS/DS: s. a. Kommentar 179
|Kommentarzeit=20211209114920
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}}

Kommentar-387

2021-12-09T11:48:43Z

Darschaefer:

{{Kommentar
|Kommentartext=US/BS/DS: s. a. Kommentare 43, 171,

was machen wir mit "Bibliotheksklassifikation und systematische gesundheitsbezogene Terminologien und deren Kodierung"???
|Kommentarzeit=20211209114810
|Referenz=LZ-PIN 35065
|Status=Offen
}}

Kommentar-387

2021-12-09T11:48:23Z

Darschaefer: Die Seite wurde neu angelegt: „{{Kommentar |Kommentartext=US/BS/DS: s. a. Kommentare 43, 171 was machen wir mit ""Bibliotheksklassifikation und systematische gesundheitsbezogene Terminolo…“

{{Kommentar
|Kommentartext=US/BS/DS: s. a. Kommentare 43, 171

was machen wir mit ""Bibliotheksklassifikation und systematische gesundheitsbezogene Terminologien und deren Kodierung""???
|Kommentarzeit=20211209114810
|Referenz=LZ-PIN 35065
|Status=Offen
}}

Kommentar-386

2021-12-09T11:47:26Z

Darschaefer: Die Seite wurde neu angelegt: „{{Kommentar |Kommentartext=US/BS/DS: Dreiteilung in Recherche (hier), Forschung (hier) und Informationssysteme s.a. Kommentare 15, 16, 170 |Kommentarzeit=2021…“

{{Kommentar
|Kommentartext=US/BS/DS: Dreiteilung in Recherche (hier), Forschung (hier) und Informationssysteme
s.a. Kommentare 15, 16, 170
|Kommentarzeit=20211209114714
|Referenz=LZ-PIN 35064
|Status=Offen
}}

Kommentar-385

2021-12-09T11:46:11Z

Darschaefer: Die Seite wurde neu angelegt: „{{Kommentar |Kommentartext=US/BS/DS: einsortieren in Gliederung Ask, acquire/access, appraise, apply (hier), assess (hier) was machen wir mit Kommentar 45…“

{{Kommentar
|Kommentartext=US/BS/DS: einsortieren in Gliederung Ask, acquire/access, appraise, apply (hier), assess (hier)

was machen wir mit Kommentar 45 -> in V5 LZ-ID 3.1 übernehmen
|Kommentarzeit=20211209114552
|Referenz=LZ-PIN 35070
|Status=Offen
}}

Kommentar-384

2021-12-09T11:45:10Z

Darschaefer: Die Seite wurde neu angelegt: „{{Kommentar |Kommentartext=US/BS/DS: einsortieren in Gliederung Ask, acquire/access, appraise (hier), apply, assess |Kommentarzeit=20211209114450 |Referenz=LZ-…“

{{Kommentar
|Kommentartext=US/BS/DS: einsortieren in Gliederung Ask, acquire/access, appraise (hier), apply, assess
|Kommentarzeit=20211209114450
|Referenz=LZ-PIN 35069
|Status=Offen
}}

Kommentar-383

2021-12-09T11:43:14Z

Darschaefer: Die Seite wurde neu angelegt: „{{Kommentar |Kommentartext=US/BS/DS: einsortieren in Gliederung ASK, acquire/access (hier), appraise, apply, assess was machen wir mit Kommentar 172 > in Ve…“

{{Kommentar
|Kommentartext=US/BS/DS: einsortieren in Gliederung ASK, acquire/access (hier), appraise, apply, assess

was machen wir mit Kommentar 172 > in Version 5 kommentieren!

Datenquellen explizit nennen?
|Kommentarzeit=20211209114236
|Referenz=LZ-PIN 35068
|Status=Offen
}}

Kommentar-382

2021-12-09T11:42:00Z

Darschaefer: Die Seite wurde neu angelegt: „{{Kommentar |Kommentartext=US/BS/DS: einsortieren in Gliederung ASK (hier eingefügt), acquire/access, appraise, apply, assess |Kommentarzeit=20211209114141 |R…“

{{Kommentar
|Kommentartext=US/BS/DS: einsortieren in Gliederung ASK (hier eingefügt), acquire/access, appraise, apply, assess
|Kommentarzeit=20211209114141
|Referenz=LZ-PIN 35067
|Status=Offen
}}

Kommentar-381

2021-12-09T11:40:46Z

Darschaefer: Die Seite wurde neu angelegt: „{{Kommentar |Kommentartext=US/BS/DS: Dreiteilung in Recherche (hier), Forschung und Informationssysteme |Kommentarzeit=20211209114035 |Referenz=LZ-PIN 35066 |S…“

{{Kommentar
|Kommentartext=US/BS/DS: Dreiteilung in Recherche (hier), Forschung und Informationssysteme
|Kommentarzeit=20211209114035
|Referenz=LZ-PIN 35066
|Status=Offen
}}

Kommentar-380

2021-12-09T11:39:45Z

Darschaefer: Die Seite wurde neu angelegt: „{{Kommentar |Kommentartext=US/BS/DS: als übergeordnetes LZ Join mit LZ-PIN 34065 siehe auch Artikel von Ammenwerth 2015 und 2017 zu Evidence based Health Inf…“

{{Kommentar
|Kommentartext=US/BS/DS: als übergeordnetes LZ Join mit LZ-PIN 34065
siehe auch Artikel von Ammenwerth 2015 und 2017 zu Evidence based Health Informatics
|Kommentarzeit=20211209113905
|Referenz=LZ-PIN 35063
|Status=Offen
}}

LZ-PIN 35077

2021-12-01T11:09:20Z

Darschaefer:

{{Lernziel
|LZ-PIN=LZ-PIN 35077
|LZ-ID=3.1.3
|Beschreibung-DE=Die Studierenden können die Grundlagen der Evidence based Health informatics (einschließlich deduktiver/induktiver sowie summativer/ formativer Evidenz)
|Beschreibung-EN=The basics of evidence-based health informatics (including deductive/inductive and summative/formative evidence).
|Kompetenzniveau in Level 1=Erläutern
|Kompetenzniveau in Level 2=Anwenden
|Katalog=BMHI-Version-5
|Domäne=D3
|Übergeordnetes Lernziel=LZ-PIN 35063
|Versionsschritt=VS-PIN-153
}}

LZ-PIN 35233

2021-12-01T11:06:21Z

Darschaefer:

{{Lernziel
|LZ-PIN=LZ-PIN 35233
|LZ-ID=8.4.3
|Beschreibung-DE=Die Studierenden können den Begriff personalisierte Medizin und medizinische Anwendungen von maschinellen Lernverfahren oder KI-Systemen, insbesondere im Kontext des Medizinproduktegesetzes
|Beschreibung-EN=The concept of personalized medicine and medical applications of machine learning or artificial intelligence systems, especially in the context of medical device law
|Kompetenzniveau in Level 1=Nennen & erläutern
|Katalog=BMHI-Version-5
|Domäne=D8
|Übergeordnetes Lernziel=LZ-PIN 35230
|Versionsschritt=VS-PIN-137
}}

LZ-PIN 35232

2021-12-01T11:06:13Z

Darschaefer:

{{Lernziel
|LZ-PIN=LZ-PIN 35232
|LZ-ID=8.4.2
|Beschreibung-DE=Die Studierenden können Beispiele für maschinelle Lernverfahren und die Grundprinzipien für deren Evaluation am Beispiel künstlicher Neuronaler Netze
|Beschreibung-EN=Examples of machine learning methods and the basic principles for their evaluation using artificial neural networks as an example.
|Kompetenzniveau in Level 1=Erläutern
|Kompetenzniveau in Level 2=Anwenden
|Katalog=BMHI-Version-5
|Domäne=D8
|Übergeordnetes Lernziel=LZ-PIN 35230
|Versionsschritt=VS-PIN-136
}}

LZ-PIN 35231

2021-12-01T11:06:06Z

Darschaefer:

{{Lernziel
|LZ-PIN=LZ-PIN 35231
|LZ-ID=8.4.1
|Beschreibung-DE=Die Studierenden können unterschiedliche Arten von wissensbasierten Systemen und medizinische Anwendungen von Clinical Decision Support Systems (CDSS) zur Optimierung der Krankenversorgung
|Beschreibung-EN=Different types of knowledge-based systems and medical applications of Clinical Decision Support Systems (CDSS) to optimise patient care.
|Kompetenzniveau in Level 1=Benennen
|Katalog=BMHI-Version-5
|Domäne=D8
|Übergeordnetes Lernziel=LZ-PIN 35230
|Versionsschritt=VS-PIN-135
}}

LZ-PIN 35227

2021-12-01T11:05:48Z

Darschaefer:

{{Lernziel
|LZ-PIN=LZ-PIN 35227
|LZ-ID=8.1.3
|Beschreibung-DE=Die Studierenden können Datengewinnung aus telemedizinischen und anderen Anwendungen
|Beschreibung-EN=Data extraction from telemedicine and other applications
|Kompetenzniveau in Level 1=Benennen & erläutern
|Katalog=BMHI-Version-5
|Domäne=D8
|Übergeordnetes Lernziel=LZ-PIN 35223
|Versionsschritt=VS-PIN-126
}}

LZ-PIN 35226

2021-12-01T11:05:41Z

Darschaefer:

{{Lernziel
|LZ-PIN=LZ-PIN 35226
|LZ-ID=8.1.4
|Beschreibung-DE=Die Studierenden können Anforderungen an die Informationsverarbeitung bei klinisichen Studien an EDC (Electronic Data Capture) z.B. aus Registern (deutsches Krebsregister)
|Beschreibung-EN=Requirements for information processing in clinical studies on EDC (Electronic Data Capture) e.g. from registries (German Cancer Registry)
|Kompetenzniveau in Level 1=Nennen & erklären
|Katalog=BMHI-Version-5
|Domäne=D8
|Übergeordnetes Lernziel=LZ-PIN 35223
|Versionsschritt=VS-PIN-125
}}

LZ-PIN 35225

2021-12-01T11:05:32Z

Darschaefer:

{{Lernziel
|LZ-PIN=LZ-PIN 35225
|LZ-ID=8.1.2
|Beschreibung-DE=Die Studierenden können Maßnahmen zur Sicherstellung einer hohen Datenqualität (auf Basis von FAIR-Prinzipien)
|Beschreibung-EN=Measures to ensure high data quality (based on FAIR principles)
|Kompetenzniveau in Level 1=Nennen & erklären
|Katalog=BMHI-Version-5
|Domäne=D8
|Übergeordnetes Lernziel=LZ-PIN 35223
|Versionsschritt=VS-PIN-124
}}

LZ-PIN 35224

2021-12-01T11:05:25Z

Darschaefer:

{{Lernziel
|LZ-PIN=LZ-PIN 35224
|LZ-ID=8.1.1
|Beschreibung-DE=Die Studierenden können bei gängigen Datenbanken Abfragen
|Beschreibung-EN=Queries on common databases
|Kompetenzniveau in Level 2=Durchführen
|Katalog=BMHI-Version-5
|Domäne=D8
|Übergeordnetes Lernziel=LZ-PIN 35223
|Versionsschritt=VS-PIN-123
}}

LZ-PIN 35222

2021-12-01T11:05:03Z

Darschaefer:

{{Lernziel
|LZ-PIN=LZ-PIN 35222
|LZ-ID=7.3.2
|Beschreibung-DE=Die Studierenden können Einsatzszenarien für telemedizinische Anwendungen und deren Rahmenbedingungen
|Beschreibung-EN=Application scenarios for telemedical applications and their framework conditions
|Kompetenzniveau in Level 1=Benennen & erläutern
|Katalog=BMHI-Version-5
|Domäne=D7
|Übergeordnetes Lernziel=LZ-PIN 35220
|Versionsschritt=VS-PIN-99
}}

LZ-PIN 35221

2021-12-01T11:04:56Z

Darschaefer:

{{Lernziel
|LZ-PIN=LZ-PIN 35221
|LZ-ID=7.3.1
|Beschreibung-DE=Die Studierenden können wichtige Standards der Medizinischen Informatik z.B. DICOM
|Beschreibung-EN=Important standards of medical informatics e.g. DICOM
|Kompetenzniveau in Level 1=Benennen & erläutern
|Katalog=BMHI-Version-5
|Domäne=D7
|Übergeordnetes Lernziel=LZ-PIN 35220
|Versionsschritt=VS-PIN-98
}}

LZ-PIN 35219

2021-12-01T11:04:37Z

Darschaefer:

{{Lernziel
|LZ-PIN=LZ-PIN 35219
|LZ-ID=7.1.8
|Beschreibung-DE=Die Studierenden können Biomedizinische Modellierung und Simulation
|Beschreibung-EN=Biomedical Modelling and Simulation
|Kompetenzniveau in Level 2=Planen & durchführen
|Katalog=BMHI-Version-5
|Domäne=D7
|Übergeordnetes Lernziel=LZ-PIN 35210
|Versionsschritt=VS-PIN-95
}}

LZ-PIN 35217

2021-12-01T11:04:19Z

Darschaefer:

{{Lernziel
|LZ-PIN=LZ-PIN 35217
|LZ-ID=7.1.7
|Beschreibung-DE=Die Studierenden können Grundprinzipien der Verarbeitung von Biosignal- und Bilddaten mittels Verfahren des maschinellen Lernens am Beispiel künstlicher neuronaler Netze (z.B Deep Learning, Convolutional Neural Networks (CNNs), Generative Adversarial Network (GAN))
|Beschreibung-EN=Basic principles of processing biosignal and image data by means of machine learning methods using the example of artificial neural networks (e.g. Deep Learning, Convolutional Neural Networks (CNNs), Generative Adversarial Network (GAN))
|Kompetenzniveau in Level 1=Nennen & erläutern
|Katalog=BMHI-Version-5
|Domäne=D7
|Übergeordnetes Lernziel=LZ-PIN 35210
|Versionsschritt=VS-PIN-93
}}

LZ-PIN 35216

2021-12-01T11:04:12Z

Darschaefer:

{{Lernziel
|LZ-PIN=LZ-PIN 35216
|LZ-ID=7.1.6
|Beschreibung-DE=Die Studierenden können Beispiele für medizinische Biosignale sowie Filterverfahren für Biosignale
|Beschreibung-EN=Examples of medical biosignals and filtering methods for biosignals
|Kompetenzniveau in Level 1=Nennen & erläutern
|Katalog=BMHI-Version-5
|Domäne=D7
|Übergeordnetes Lernziel=LZ-PIN 35210
|Versionsschritt=VS-PIN-93
}}

LZ-PIN 35215

2021-12-01T11:04:05Z

Darschaefer:

{{Lernziel
|LZ-PIN=LZ-PIN 35215
|LZ-ID=7.1.5
|Beschreibung-DE=Die Studierenden können verschiedene Visualisierungsverfahren von Biosignalen und Bilddaten und deren Eigenschaften und Eigenheiten (z.B. typische Artefakte)
|Beschreibung-EN=Different visualisation methods of biosignals and image data and their characteristics and peculiarities (e.g. typical artefacts)
|Kompetenzniveau in Level 1=Nennen & erklären
|Katalog=BMHI-Version-5
|Domäne=D7
|Übergeordnetes Lernziel=LZ-PIN 35210
|Versionsschritt=VS-PIN-92
}}

LZ-PIN 35214

2021-12-01T11:03:58Z

Darschaefer:

{{Lernziel
|LZ-PIN=LZ-PIN 35214
|LZ-ID=7.1.4
|Beschreibung-DE=Die Studierenden können grundlegende Verfahren zur Bildverarbeitung (z.B. Glättungsfillter, Kantenfilter, Fast-Fourier-Transformation (FFT))
|Beschreibung-EN=Basic image processing methods (e.g. smoothing fillers, edge filters, Fast Fourier Transform (FFT))
|Kompetenzniveau in Level 1=Nennen & erläutern
|Katalog=BMHI-Version-5
|Domäne=D7
|Übergeordnetes Lernziel=LZ-PIN 35210
|Versionsschritt=VS-PIN-91
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LZ-PIN 35213

2021-12-01T11:03:51Z

Darschaefer:

{{Lernziel
|LZ-PIN=LZ-PIN 35213
|LZ-ID=7.1.3
|Beschreibung-DE=Die Studierenden können Begriffe und Verfahren zur Registrierung und Segmentierung von medizinischen Bildern
|Beschreibung-EN=Terms and methods for registration and segmentation of medical images
|Kompetenzniveau in Level 1=Erläutern
|Kompetenzniveau in Level 2=Anwenden
|Katalog=BMHI-Version-5
|Domäne=D7
|Übergeordnetes Lernziel=LZ-PIN 35210
|Versionsschritt=VS-PIN-90
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LZ-PIN 35212

2021-12-01T11:03:42Z

Darschaefer:

{{Lernziel
|LZ-PIN=LZ-PIN 35212
|LZ-ID=7.1.2
|Beschreibung-DE=Die Studierenden können Beispiele für medizinische Bilder und deren Eigenschaften
|Beschreibung-EN=Examples of medical images and their properties
|Kompetenzniveau in Level 1=Nennen & erläutern
|Katalog=BMHI-Version-5
|Domäne=D7
|Übergeordnetes Lernziel=LZ-PIN 35210
|Versionsschritt=VS-PIN-89
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LZ-PIN 35211

2021-12-01T11:03:37Z

Darschaefer:

{{Lernziel
|LZ-PIN=LZ-PIN 35211
|LZ-ID=7.1.1
|Beschreibung-DE=Die Studierenden können Basisbegriffe und Methoden der biomedizinischen Bildgebung
|Beschreibung-EN=Basic terms and methods of biomedical imaging
|Kompetenzniveau in Level 1=Nennen
|Katalog=BMHI-Version-5
|Domäne=D7
|Übergeordnetes Lernziel=LZ-PIN 35210
|Versionsschritt=VS-PIN-88
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LZ-PIN 35209

2021-12-01T11:03:02Z

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{{Lernziel
|LZ-PIN=LZ-PIN 35209
|LZ-ID=6.2.2
|Beschreibung-DE=Die Studierenden können für BMHI (Biomedical and Health Informatics) wesentliche Theoreme und Verfahren auf der Basis grundlegender Kenntnisse (z.B. Analyse, Logik, numerische Mathematik, Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik, Kryptographie)
|Beschreibung-EN=Theorems and approaches based on fundamental knowledge (e.g., analysis, logic, numerical mathematics, probability theory and statistics, cryptography) essential for BMHI (Biomedical and Health Informatics)
|Kompetenzniveau in Level 1=Nennen & erläutern
|Kompetenzniveau in Level 2=Anwenden
|Katalog=BMHI-Version-5
|Domäne=D6
|Übergeordnetes Lernziel=LZ-PIN 35207
|Versionsschritt=VS-PIN-82
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LZ-PIN 35208

2021-12-01T11:02:55Z

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{{Lernziel
|LZ-PIN=LZ-PIN 35208
|LZ-ID=6.2.1
|Beschreibung-DE=Die Studierenden können Methoden der theoretischen Informatik, z.B. Komplexitätstheorie, Verschlüsselung/Sicherheit
|Beschreibung-EN=Methods of theoretical informatics/computer science, e.g. complexity theory, encryption/security.
|Kompetenzniveau in Level 1=Nennen & erläutern
|Kompetenzniveau in Level 2=Anwenden
|Katalog=BMHI-Version-5
|Domäne=D6
|Übergeordnetes Lernziel=LZ-PIN 35207
|Versionsschritt=VS-PIN-81
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LZ-PIN 35206

2021-12-01T11:02:35Z

Darschaefer:

{{Lernziel
|LZ-PIN=LZ-PIN 35206
|LZ-ID=6.1.6
|Beschreibung-DE=Die Studierenden können unterschiedliche Arten von wissensbasierten Systemen und medizinische Anwendungen von CDSS (Clinical decision support system) zur Optimierung der Krankenversorgung
|Beschreibung-EN=Different types of knowledge-based systems and medical applications of CDSS (clinical decision support system) to optimize patient care.
|Kompetenzniveau in Level 1=Benennen & erläutern
|Katalog=BMHI-Version-5
|Domäne=D6
|Übergeordnetes Lernziel=LZ-PIN 35200
|Versionsschritt=VS-PIN-79
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LZ-PIN 35205

2021-12-01T11:02:28Z

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{{Lernziel
|LZ-PIN=LZ-PIN 35205
|LZ-ID=6.1.5
|Beschreibung-DE=Die Studierenden können Darstellung von Entscheidungsunterstützung und deren Einfluss auf das Patientenmanagement, den Erwerb, die Darstellung und das Engineering von medizinischem Wissen; Aufbau und Nutzung von klinischen Pfaden und Leitlinien
|Beschreibung-EN=Representation of decision support and its impact on patient management, acquisition, representation, and engineering of medical knowledge; construction and use of clinical pathways and guidelines.
|Kompetenzniveau in Level 1=Nennen & erläutern
|Kompetenzniveau in Level 2=Umsetzen
|Kompetenzniveau in Level 3=Kritisch beurteilen
|Katalog=BMHI-Version-5
|Domäne=D6
|Übergeordnetes Lernziel=LZ-PIN 35200
|Versionsschritt=VS-PIN-78
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LZ-PIN 35204

2021-12-01T11:02:22Z

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{{Lernziel
|LZ-PIN=LZ-PIN 35204
|LZ-ID=6.1.4
|Beschreibung-DE=Die Studierenden können Methoden der praktischen Informatik, insbesondere zu Programmiersprachen, Software-Engineering, Datenstrukturen, Datenbankmanagementsysteme, Informations- und Systemmodellierungstools, Informationssystem-Theorie und -Praxis, Knowledge Engineering, (Konzept-) Darstellung und Beschaffung, Software-Architekturen
|Beschreibung-EN=Methods of practical informatics/computer science, especially on programming languages, software engineering, data structures, database management systems, information and system modelling tools, information systems theory and practice, knowledge engineering, (concept) representation and acquisition, software architectures
|Kompetenzniveau in Level 1=Nennen & erläutern
|Kompetenzniveau in Level 2=Anwenden
|Katalog=BMHI-Version-5
|Domäne=D6
|Übergeordnetes Lernziel=LZ-PIN 35200
|Versionsschritt=VS-PIN-77
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LZ-PIN 35203

2021-12-01T11:02:16Z

Darschaefer:

{{Lernziel
|LZ-PIN=LZ-PIN 35203
|LZ-ID=6.1.3
|Beschreibung-DE=Die Studierenden können Nomenklaturen, Vokabulare, Terminologien, Ontologien und Taxonomien im BMHI, z.B. SNOMED CT, LOINC
|Beschreibung-EN=Nomenclatures, vocabularies, terminologies, ontologies and taxonomies in BMHI, e.g. SNOMED CT, LOINC
|Kompetenzniveau in Level 2=Anwenden
|Kompetenzniveau in Level 3=Kritisch beurteilen
|Katalog=BMHI-Version-5
|Domäne=D6
|Übergeordnetes Lernziel=LZ-PIN 35200
|Versionsschritt=VS-PIN-76
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LZ-PIN 35202

2021-12-01T11:02:09Z

Darschaefer:

{{Lernziel
|LZ-PIN=LZ-PIN 35202
|LZ-ID=6.1.2
|Beschreibung-DE=Die Studierenden können (Bio-)medizinische Modellierung und Simulation
|Beschreibung-EN=(Bio-)medical modeling and simulation
|Kompetenzniveau in Level 2=Planen & durchführen
|Katalog=BMHI-Version-5
|Domäne=D6
|Übergeordnetes Lernziel=LZ-PIN 35200
|Versionsschritt=VS-PIN-75
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LZ-PIN 35201

2021-12-01T11:02:01Z

Darschaefer:

{{Lernziel
|LZ-PIN=LZ-PIN 35201
|LZ-ID=6.1.1
|Beschreibung-DE=Die Studierenden können Grundlagen der Datenrepräsentation und Datenanalyse von primären und sekundären Datenquellen , Prinzipien des Data Mining, Data Warehouses, Knowledge Management, (FAIR Prinzipien)
|Beschreibung-EN=Fundamentals of data representation and data analysis of primary and secondary data sources , principles of data mining, data warehouses, knowledge management, (FAIR principles).
|Kompetenzniveau in Level 1=Nennen & erläutern
|Kompetenzniveau in Level 2=Anwenden
|Katalog=BMHI-Version-5
|Domäne=D6
|Übergeordnetes Lernziel=LZ-PIN 35200
|Versionsschritt=VS-PIN-74
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LZ-PIN 35083

2021-12-01T11:01:16Z

Darschaefer:

{{Lernziel
|LZ-PIN=LZ-PIN 35083
|LZ-ID=3.1.4
|Beschreibung-DE=Die Studierenden können Methoden zur Entscheidungsunterstützung und deren Anwendung auf das Patientenmanagement, den Erwerb, die Darstellung und das Engineering von medizinischem Wissen; Aufbau und Nutzung von klinischen Pfaden und Leitlinien
|Beschreibung-EN=Decision support methods and their application to patient management, acquisition, presentation and engineering of medical knowledge; construction and use of clinical pathways and guidelines.
|Kompetenzniveau in Level 1=Nennen & erläutern
|Kompetenzniveau in Level 2=Umsetzen
|Katalog=BMHI-Version-5
|Domäne=D3
|Übergeordnetes Lernziel=LZ-PIN 35063
|Versionsschritt=VS-PIN-156
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