Vorlesung

Assistierende Gesundheitstechnologien A WiSe 2018/19

Lehrveranstaltung:	Assistierende Gesundheitstechnologien A [4217157]
Dozent(in):	Prof. Dr. Thomas Deserno
Typ der Lehrveranstaltung:	Übung (Lehre)
Veranstaltungstermine:	Do. 13:15 - 14:45 (wöchentlich) - Hauptveranst.
Erster Termin:	Do., 25.10.2018 13:15 - 14:45, Ort: (Raum 4103.04.443 - IZ 443: I²G-Übungsraum, Gebaeude Mühlenpfordtstraße 23 (4103): BS 4 / Informatikzentrum)
Stud.IP-Link	Assistierende Gesundheitstechnologien A

Inhalt:

Zur Vertiefung der Vorlesungsinhalte werden praktische Experimente im Labor durchgeführt. Dabei wird die Open Source Datenanalysesoftware ?R? eingesetzt.

Inhalte:
- Experimente mit Beschleunigungssensorik
- Annotieren und Aggregieren der Sensordaten
- Klassifikation von Alltagsaktivitäten
- Darstellung von Sensormessungen
- Auswertung und Interpretation von Daten aus der Realität

Literatur: - Ligges U. Programmieren mit R. Statistik und ihre Anwendungen. Springer-Verlag Berlin, 3. Auflage 2008; ISBN-10: 3540799974, ISBN-13: 978-3540799979

- Wollschläger D. Grundlagen der Datenanalyse mit R: Eine anwendungsorientierte Einführung. Springer-Verlag, Berlin, 3. Auflage 2015; ISBN-10: 3662455064, ISBN-13: 978-3662455067

- Beckerman AP, Childs DZ, Petchey OL. Getting Started with R: An Introduction for Biologists. Oxford University Press, 2. Edition 2017; ISBN-10: 0198787847, ISBN-13: 978-0198787846

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Vorlesung

Lehrveranstaltung:	[]
Dozent(in):
Typ der Lehrveranstaltung:	Vorlesung (Lehre)
Veranstaltungstermine:
Stud.IP-Link

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Vorlesung

Biomedizinische Signal- und Bildanalyse WiSe 2018/19

Lehrveranstaltung:	Biomedizinische Signal- und Bildanalyse [4217036]
Dozent(in):	Prof. Dr. Thomas Deserno
Typ der Lehrveranstaltung:	Vorlesung (Lehre)
Veranstaltungstermine:	Mi. 09:45 - 11:15 (wöchentlich) - Hauptveranst.
Erster Termin:	Mi., 17.10.2018 09:45 - 11:15, Ort: (Raum 4103.04.404 - IZ 404: Bibliothek, Gebaeude Mühlenpfordtstraße 23 (4103): BS 4 / Informatikzentrum)
Stud.IP-Link	Biomedizinische Signal- und Bildanalyse

Inhalt:

Der Übungstermin wird in der Vorlesung bekannt gegeben.

Beim Studium der Studienrichtung Medizinische Informatik wird empfohlen, das Nebenfach Medizin auszuwählen.

QUALIFIKATIONSZIELE:
Nach erfolgreichem Abschluss des Moduls sind die Studierenden in der Lage, digitale Bilder und Signale des menschlichen Körpers zu klassifizieren und zu vergleichen. Auch können sie lineare und nichtlineare Filter unterscheiden und vergleichen sowie EKG Signale analysieren und deren Komponenten bestimmen. Zudem sind sie befähigt, Biomedizinische Bilder zu segmentieren, zu klassifizieren und zu quantifizieren sowie modellbasierte Verfahren der Bildanalyse anzuwenden und zu beurteilen.

INHALTE:
- Bildqualität und Bildverbesserung
- Verfahren zur Bildregistrierung
- Textur und Formmerkmale medizinischer Objekte
- Bildsegmentierung und Objektklassifikation
- Computer-aided Diagnosis (CAD)
- Management medizinischer Bilder im klinischen Workflow
- Das Digital Imaging and Communications in Medicine (DICOM) Protokoll
- Evaluation von CAD mit und ohne Ground Truth
- Der STAPEL Algorithmus in der medizinische Signal- und Bildverarbeitung

Literatur: - Lehmann, T.M., Oberschelp, W., Pelikan, E., Repges, R.(1997): Bildverarbeitung für die Medizin: Grundlagen, Modelle, Methoden, Anwendungen. Springer-Verlag, Berlin. ISBN-13: 978-3540614586.

- Deserno, T.M. (Ed) (2011): Biomedical Image Processing. Springer-Verlag Berlin Heidelberg. ISBN-13: 978-3642267307.

- Handels, H.(2009): Medizinische Bildverarbeitung: Bildanalyse, Mustererkennung und Visualisierung für die computergestützte ärztliche Diagnostik und Therapie. 2. Auflage. Vieweg & Teubner Verlag. ISBN-13: 978-3835100770.

- Süße, H., Rodner, E. (2014): Bildverarbeitung und Objekterkennung: Computer Vision in Industrie und Medizin. Springer Vieweg. ISBN-13: 978-3834826053.

- Dougherty, G. (2009): Digital Image Processing for Medical Applications. Cambridge University Press. ISBN-13: 978-0521181938.

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Vorlesung

Einführung in die Medizinische Informatik WiSe 2018/19

Lehrveranstaltung:	Einführung in die Medizinische Informatik [4217170]
Dozent(in):	Prof. Dr. Reinhold Haux
Typ der Lehrveranstaltung:	Vorlesung (Lehre)
Veranstaltungstermine:	Mo. 15:00 - 16:30 (wöchentlich) - Hauptveranst.
Erster Termin:	Mo., 22.10.2018 15:00 - 16:30, Ort: (Raum 4103.01.161 - IZ 161: Seminarraum MP 23.4, Gebaeude Mühlenpfordtstraße 23 (4103): BS 4 / Informatikzentrum)
Stud.IP-Link	Einführung in die Medizinische Informatik

Inhalt:

Beim Studium des Nebenfachs Medizin wird empfohlen, das Wahlpflichtfach Medizinische Informatik auszuwählen.

Unsere Gesellschaft wird immer mehr durch moderne Informations- und Kommunikationstechnik geprägt. Die Medizin und das Gesundheitswesen sind hiervon nicht ausgeschlossen und haben schon jetzt in erheblichem Maße von dieser Entwicklung profitiert. Umgekehrt ist das Gesundheitswesen als bedeutender Teil unserer Gesellschaft und als Wirtschaftsfaktor seit langem eines der wichtigsten Anwendungsgebiete für die Informatik-Forschung und für die Informatik-Industrie. In dieser Vorlesung soll in das Fach Medizinische Informatik eingeführt werden. Verschiedene Teilgebiete, Problemstellungen und Lösungsansätze sollen anhand von Beispielen vorgestellt werden. Der Bezug zu anderen Unterrichtsveranstaltungen, insbesondere der Medizinischen Informatik und des Nebenfaches Medizin, soll aufgezeigt werden.

Literatur: - Dugas, Martin (2017). Medizininformatik. Berlin: Springer Vieweg
- Seroussi, Brigitte (Hrsg.). IMIA Yearbook of Medical Informatics. Stuttgart: Schattauer. Erscheint jährlich.

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Vorlesung

Gesundheitssysteme WiSe 2018/19

Lehrveranstaltung:	Gesundheitssysteme [4217179]
Dozent(in):	Dr. Doris Lowes
Typ der Lehrveranstaltung:	Vorlesung (Lehre)
Kreditpunkte:	3
Veranstaltungstermine:	Di. 11:30 - 13:00 (wöchentlich) - Hauptveranst., Termine am Freitag. 16.11.18 11:30 - 13:00
Erster Termin:	Di., 23.10.2018 11:30 - 13:00, Ort: (Raum 4103.04.443 - IZ 443: I²G-Übungsraum, Gebaeude Mühlenpfordtstraße 23 (4103): BS 4 / Informatikzentrum)
Stud.IP-Link	Gesundheitssysteme

Inhalt:

Gesundheitssysteme im internationalen Vergleich und Organisation von Gesundheitssystemen, Einrichtungen des Gesundheitswesens, Finanzierungsformen. Vergleichende Typisierung von Gesundheitssystemen.

Literatur: - Nagel, E. (Hrsg) 2013: Das Gesundheitswesen in Deutschland ?
Struktur, Leistungen, Weiterentwicklung, Deutscher Ãrzteverlag,
Köln

- Busse, R., Blümel, M. 2013: Das deutsche Gesundheits-
system - Akteure, Daten, Analysen, MVV Verlag, Berlin

- Rosenbrock, R., Gerlinger T. 2014: Gesundheitspolitik ?
Eine systematische Einführung, Hans Huber Verlag, Bern

- Thielscher, Chr. (Hrsg) 2012: Medizinökonomie Band 1:
Das System der medizinischen Versorgung, Gabler Verlag
-Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH.

- Amelung, V.; Eble, S. ; Hildebrandt, H. (2011): Innovatives
Versorgungsmanagement. MWV Verlag, Berlin.

- Amelung, V.; Volker, E. (2012): Managed Care. Gabler Verlag,
Hannover.

- Dugas, Martin (2017). Medizininformatik. Berlin: Springer
Vieweg.

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Vorlesung

Medizin 1 WiSe 2018/19

Lehrveranstaltung:	Medizin 1 [4217017]
Dozent(in):	Dr. Thomas Bartkiewicz
Typ der Lehrveranstaltung:	Vorlesung (Lehre)
Kreditpunkte:	3
Veranstaltungstermine:	Mi. 08:00 - 09:30 (wöchentlich) - Hauptveranst., Termine am Montag. 29.10.18, Montag. 03.12.18 08:00 - 09:30
Erster Termin:	Mi., 17.10.2018 08:00 - 09:30, Ort: (Raum 4103.01.161 - IZ 161: Seminarraum MP 23.4, Gebaeude Mühlenpfordtstraße 23 (4103): BS 4 / Informatikzentrum)
Stud.IP-Link	Medizin 1

Inhalt:

Bei der Vergabe der Plätze werden bei Überbelegung vorrangig Studierende mit Schwerpunkt mit ´Medizinische Informatik´ sowie mit Schwerpunkt ´Medizin´ berücksichtigt.

Die Studierenden kennen morphologische, funktionelle und psychosoziale Grundlagen des gesunden Menschen, die Grundlagen der medizinischen Terminologie und Anatomie sowie die Grundlagen der funktionellen Organisation des Körpers, der Organsysteme und des Stoffwechsels. Sie erhalten Einblicke in den Aufbau und in die Funktion des eigenen Körpers.

Literatur: - Schwegler, J. (Hrsg.); Lucius, R. Der Mensch. Anatomie und Physiologie. 5. Aufl. 2011.

- Speckmann, E.-J., Wittkowski, W. (2006): Bau und Funktion des menschlichen Körpers. Elsevier Verlag, München.

- Haller, A. (2008): Der Körper des Menschen: Einführung in Bau und Funktion. Thieme Verlag, Stuttgart.

- Mutschler, E. (2007): Anatomie, Physiologie, Pathophysiologie des Menschen. WVG-Verlag, Stuttgart.

- Dugas, Martin (2017): Medizininformatik. Springer Vieweg, Berlin.

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Vorlesung

Medizinische Dokumentation WiSe 2018/19

Lehrveranstaltung:	Medizinische Dokumentation [4217004]
Dozent(in):	Prof. Dr. Reinhold Haux
Typ der Lehrveranstaltung:	Vorlesung (Lehre)
Veranstaltungstermine:	Mo. 09:45 - 11:15 (wöchentlich) - Hauptveranst.
Erster Termin:	Mo., 22.10.2018 09:45 - 11:15, Ort: (Raum 4103.04.404 - IZ 404: Bibliothek, Gebaeude Mühlenpfordtstraße 23 (4103): BS 4 / Informatikzentrum)
Stud.IP-Link	Medizinische Dokumentation

Inhalt:

Einführung in die Medizinische Dokumentation. Kenntnisse über gängige Dokumentations- und Ordnungssysteme sowie Wissensrepräsentationsformen in der Medizin. Kenntnisse im Klassieren und Indexieren, insb. bei Diagnosen. Kennen lernen und analysieren von typischen medizinischen Dokumentationen. Einordnung des Erlernten in aktuelle gesundheitspolitische Erörterungen (z.B. Gesundheitskarte, elektronische Krankenakte).

Literatur: Leiner F, Gaus W et al. (2012): Medizinische Dokumentation, 6. Auflage. Stuttgart: Schattauer

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Vorlesung

Methodologie der Klinischen Forschung WiSe 2018/19

Lehrveranstaltung:	Methodologie der Klinischen Forschung [4217026]
Dozent(in):	Prof. Dr. Thomas Deserno
Typ der Lehrveranstaltung:	Vorlesung (Lehre)
Kreditpunkte:	5
Veranstaltungstermine:	Di. 09:45 - 11:15 (wöchentlich) - Hauptveranst.
Erster Termin:	Di., 23.10.2018 09:45 - 11:15, Ort: (Raum 4103.04.404 - IZ 404: Bibliothek, Gebaeude Mühlenpfordtstraße 23 (4103): BS 4 / Informatikzentrum)
Stud.IP-Link	Methodologie der Klinischen Forschung

Inhalt:

Der Übungstermin wird in der Vorlesung bekannt gegeben. Beim Studium des Nebenfachs Medizin wird empfohlen, das Wahlpflichtfach Medizinische Informatik auszuwählen.

Die Wirksamkeit neuer Therapien (z.B. Medikamente) muss mit klinischen Prüfungen nachgewiesen werden. Dies gilt seit kurzem auch für Medizinprodukte. Eine klinische Studie wird daher sorgfältig geplant und nach strengem Protokoll durchgeführt. Demgegenüber stehen oftmals Forschungsarbeiten der (medizinischen) Informatik, in denen Algorithmen entwickeln und mit eher zufällig entstandenen Experimenten ?validiert? werden. Es werden somit Methoden vermittelt, die in allen Forschungsbereichen zur Anwendung kommen sollten. Die Inhalte sind: - Paradigmen der Medizinischen Forschung und deren Rahmenbedingungen (Good Clinical Practice, GCP) - Arten der Klinischen Prüfung und Klinische Studien am Menschen - Studiendesign, Beteiligte und deren Rollen, und Durchführung - IT-Unterstützung bei der Studiendurchführung - Randomisierung mit und ohne IT Unterstützung - Serious Adverse Events und IT-Unterstützung bei deren Bearbeitung - Studienauswertung und Publikation

Literatur: Roos-Pfeuffer B. Klinische Prüfung von Medizinprodukten: Ein Kommentar zu DIN EN ISO 14155. Beuth Verlag, 2015, ISBN-10: 3410241531, ISBN-13: 978-3410241539

Schumacher M. Methodik Klinischer Studien: Methodische Grundlagen der Planung, Durchführung und Auswertung (Statistik und ihre Anwendungen). Springer Verlag 2008, ISBN-10: 3540851356, ISBN-13: 978-3540851356

Gaus W, Chase D. Klinische Studien: Regelwerke, Strukturen, Dokumente, Daten. DVMD Verlag 2008, ISBN-10: 3833472227, ISBN-13: 978-3833472220

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Vorlesung

Repräsentation und Analyse medizinischer Daten WiSe 2018/19

Lehrveranstaltung:	Repräsentation und Analyse medizinischer Daten [4217029]
Dozent(in):	Prof. Dr. Reinhold Haux
Typ der Lehrveranstaltung:	Vorlesung (Lehre)
Veranstaltungstermine:	Mo. 09:45 - 11:15 (wöchentlich) - Hauptveranst.
Erster Termin:	Mo., 22.10.2018 09:45 - 11:15, Ort: (Raum 4103.04.404 - IZ 404: Bibliothek, Gebaeude Mühlenpfordtstraße 23 (4103): BS 4 / Informatikzentrum)
Stud.IP-Link	Repräsentation und Analyse medizinischer Daten

Inhalt:

QUALIFIKATIONSZIELE:
Die Studierenden besitzen Kenntnisse über gängige Dokumentations- und Ordnungssysteme in der Medizin. Sie sind mit den Methoden des Klassierens und Indexierens vertraut und können diese anwenden, insb. bei Diagnosen. Sie sind der Lage, typische medizinische Dokumentationen zu analysieren sowie diese in aktuelle gesundheitspolitische Erörterungen einzuordnen. Sie sollen medizinische Dokumentations- und Ordnungssysteme konstruieren können.

INHALTE:
- Einführung
- Grundbegriffe zu medizinischen Dokumentations- und Ordnungssystemen
- wichtige medizinische Ordnungssysteme
- Typische medizinische Dokumentationen
- Nutzen und Gebrauch medizinischer Dokumentationssysteme
- Planung medizinischer Dokumentations- und Ordnungssysteme
- Dokumentation in Krankenhausinformationssystemen
- Dokumentation bei klinischen Studien

Literatur: - Leiner, F; Gaus, W et al (2012): Medizinische Dokumentation, 6. Auflage. Stuttgart: Schattauer Verlag

- IMIA Yearbook of Medical Informatics [erscheint jährlich]

- Dugas, Martin (2017). Medizininformatik. Berlin: Springer Vieweg.

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Vorlesung

Ringvorlesung Medizinische Informatik WiSe 2018/19

Lehrveranstaltung:	Ringvorlesung Medizinische Informatik [4217045]
Dozent(in):	Prof. Dr. Thomas Deserno
Typ der Lehrveranstaltung:	Colloquium (Lehre)
Veranstaltungstermine:	Di. 13:15 - 14:45 (zweiwöchentlich, ab 30.10.2018) - Hauptveranst.
Erster Termin:	Di., 30.10.2018 13:15 - 14:45, Ort: (Raum 4103.04.404 - IZ 404: Bibliothek, Gebaeude Mühlenpfordtstraße 23 (4103): BS 4 / Informatikzentrum)
Stud.IP-Link	Ringvorlesung Medizinische Informatik

Inhalt:

Durchschnittlich zweiwöchentlich findet eine 90-minütige Veranstaltung statt, die von den Studierenden über die Semester hinweg akkumuliert werden können. Die einzelnen Vorträge des Kolloquiums werden in Form eines Seminars reflektiert.

Deutsch, teilweise werden die Vorträge auch auf Englisch gehalten.


Beim Studium des Nebenfachs Medizin wird empfohlen, das Wahlpflichtfach Medizinische Informatik auszuwählen.

QUALIFIKATIONSZIELE:
Nach erfolgreichem Abschluss dieses Moduls, kennen die Studierenden neue Entwicklungen im Bereich der Medizinischen Informatik und können diese bewerten. Sie sind in der Lage, Zusammenhänge und Gemeinsamkeiten der einzelnen Themenfelder der Medizinischen Informatik und ihrer Nachbardisziplinen zu konstruieren und zu finden. Die Studierenden können Forschungstrends analysieren und im Bezug zum State-of-the-Art reflektieren.

INHALTE:
? Unintended Consequences: New Problems and New Solutions
? Patient-Centered Care Coordination
? Big Data - Smart Health Strategies
? Evidence-based Health Informatics
? Personal Health Informatics
? Towards Health Informatics 3.0
? Biomedical Informatics: Building Capacity Worldwide
? Closing the Loops in Biomedical Informatics
? Access to Health Information
? Biomedical Informatics for Sustainable Health Systems
? Assessing Information Technologies for Health
? Ubiquitous Health Care Systems
? Towards Clinical Bioinformatics
? Quality of Health Care: The Role of Informatics
? Digital Libraries and Medicine
? Patient-centered Systems
? Health Informatics and the Internet
? Computing and Collaborative Care
? Integration of Information for Patient Care
? Computer-based Patient Record
? Advanced Communications in Health Care
? Sharing Knowledge and Information
? Advances in Interdisciplinary Science

Literatur: ? Lehmann CU, Séroussi B, Jaulent MC (Eds). Unintended Consequences of Health Information Technology. IMIA Yearbook on Medical Informatics 2016. Schattauer-Verlag 2016; URL: https://imia.schattauer.de/contents/archive/issue/2422
? Séroussi B, Jaulent MC, Lehmann CU (Eds). Patient-Centered Care Coordination. IMIA Yearbook on Medical Informatics 2015. Schattauer-Verlag 2015; URL: https://imia.schattauer.de/contents/archive/issue/2242
? Séroussi B, Jaulent MC, Lehmann CU (Eds). Big Data: Smart Health Strategies. IMIA Yearbook on Medical Informatics 2014. Schattauer-Verlag 2014; URL: https://imia.schattauer.de/contents/archive/issue/1973

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Vorlesung

Lehrveranstaltung:	[]
Dozent(in):
Typ der Lehrveranstaltung:	Vorlesung (Lehre)
Veranstaltungstermine:
Stud.IP-Link

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Vorlesung

Lehrveranstaltung:	[]
Dozent(in):
Typ der Lehrveranstaltung:	Vorlesung (Lehre)
Veranstaltungstermine:
Stud.IP-Link

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