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Neuer Studiengang

Master of Science (M.Sc.) in Medical Data Science der RWTH Aachen

Kursstart SEPTEMBER 2020!

Die Medizinische Fakultät der RWTH Aachen mit dem Institut für medizinische Informatik unter der Leitung von Professor Dr. med. R. Röhrig und die RWTH International Academy bieten den neu entwickelten Studiengang „Master of Science in Medical Data Science (M.Sc.)“ an.

Renommierte Wissenschaftler und Wissenschaftlerinnen aus Medizin und Informatik der RWTH sowie Einrichtungen aus dem SMITH-Konsortium lehren praxisorientiert auf höchstem Niveau.

Digitalisierung in der Medizin

Große Datenmengen aus Medizin und Gesundheitsversorgung warten darauf, für eine zugeschnittene Diagnostik und individuelle Therapie nutzbar gemacht zu werden. Hierfür brauchen wir Medical Data Sciencists, d.h. Menschen die sich darauf spezialisieren, medizinische- und Gesundheitsdaten zu extrahieren, zu managen, zu analysieren und Wissen zu entwickeln sowie an der disziplinären Schnittstelle von Medizin und Informatik integrativ zu wirken. Ebenso wichtig ist es, ethische, rechtliche und sozio-technische Bedingungen zu berücksichtigen, damit Medical Data Science der nachhaltigen medizinischen, pflegerischen und therapeutischen Versorgung und Forschung dienen wird.

Der datengetriebene Ansatz zukünftiger medizinischer Versorgung und biomedizinischer  Forschung beeinflusst auch nachhaltig die Geschäftsprozesse- und –modelle aller beteiligten Akteure im Gesundheitswesen. Dies belegen die Diskussionen um die digitale Patientenakte, Gesundheits-Apps, die Nutzung von virtuellen Unterstützungssystemen bei Diagnostik und Therapie und die Genomforschung zum besseren Verständnis von Erkrankungen und spezialisierten Therapieansätzen.

Kliniken, Versicherer und Gesundheitsdienstleister sowie produzierende und vertreibende Unternehmen aus dem Pharmabereich und der Medizintechnik suchen bereits jetzt Expertinnen und Experten an der Schnittstelle von Medizin und Informatik, die diese Entwicklungen gestalten und managen können.

Quick-Facts

  • Vorkenntnisse: Erster akademischer Abschluss z.B. Bachelor of Science (B.Sc.) oder abgeschlossenes Medizinstudium

  • Berufserfahrung: Mindestens 1 Jahr relevante Erfahrung

  • Sprachkenntnisse: Ausreichende Beherrschung der deutschen und englischen Sprache

  • Abschluss: Master of Science (M.Sc.) in Medical Data Science (RWTH Aachen)

  • Start: 29. September 2020

  • Dauer: Vier Semester, weiterbildend, berufsbegleitend

  • Credit Points: 90 ECTS / CP

  • Sprache: Deutsch mit Modulen in Englisch

  • Teilnahmegebühren: 6.650€ zzgl. Sozialbeitrag der RWTH Aachen / Semester

Nutzen

Absolventinnen und Absolventen

Als medizininformatische Expertin/medizininformatischer Experte stellen sie die Basis für innovative, datengetriebene Diagnostik und Therapie zur Verfügung (Datenintegration) oder nutzen bzw. entwickeln Verfahren der Analyse großer Datenmengen sowie des Maschinellen Lernens (Datenanalyse) im medizinischen Kontext.

Erfolgreiche Absolventinnen und Absolventen des Masterstudiengangs „Medical Data Science“ …

  • erwerben Fähigkeiten und Kompetenzen, die sie befähigen, medizinische Daten aus unterschiedlichsten Quellen zu gewinnen, zusammenzuführen und zu bereinigen.
  • verfügen sowohl über grundlegendes medizinisches als auch informationstechnisches Fachwissen, um medizinische Entscheidungen für Diagnostik und Therapie vorzubereiten
  • ermöglichen eine verbesserte Patientenversorgung und zukunftsweisende medizinische Forschung.
  • sind vertraut mit Architektur und Management komplexer Informationssysteme mit dem Ziel einer hochwertigen Informationsverarbeitung
  • bedenken ethische, rechtliche und soziale Aspekte der Medizininformatik, reflektieren ihre eigene Rolle und ihre berufliche Entwicklung und verfügen über fundiertes Wissen aus dem Bereich des Projekt- und Changemanagement in interprofessionellen Kontexten.

In der Gestaltung digitalisierter Abläufe im Gesundheitswesen bieten sich für Medical Data Scientists vielfältige Möglichkeiten der persönlichen Entwicklung und der Übernahme von Verantwortung in einem interdisziplinären Arbeitsumfeld.

Unternehmen im Gesundheitssektor

Der zukünftige Erfolg aller Unternehmen im Gesundheitssektor wird nicht zuletzt von der Umsetzung bestehender und Schaffung neuer Geschäftsprozesse hinsichtlich der Digitalisierung determiniert. Die frühe Integration von ausgewiesenen Spezialisten in Medical Data Science an relevanten Schnittstellen bietet einen unmittelbaren und wertvollen Nutzen für die Etablierung zukünftiger Diversifikationsstrategien und nachhaltiger Geschäftsmodelle, welche aus der Nutzbarkeit großer Datenmengen entstehen.

Neben einer Innovations- und Qualitätsführerschaft neuer Prozesse können Kosteneinsparungen durch Optimierung bestehender Abläufe maßgeblich zum langfristigen Unternehmenserfolg beitragen.

Akademische und Forschungseinrichtung

Einrichtungen aus Academia und Forschung zielen auf eine Steigerung der akademischen Qualität der Arbeits- und Forschungsschwerpunkte und können durch eine Intensivierung der Chancen, welche die Digitalisierung in der Medizin bietet, die Verzahnung von Forschung und Patientenversorgung weiter vorantreiben. Optimierte Integration und Analysen medizinischer Versorgungsdaten führen durch den medizinischen Erkenntnisgewinn unmittelbar zu einer Verbesserung der Patientenversorgung.

Mit einer Steigerung von Forschungs- und Ergebnisqualität erhöhen sich Attraktivität bzgl. nationaler und internationaler Fördermaßnahmen sowie gesamtheitlich das Renommee der akademischen bzw. der forschenden Einrichtung.

Curriculum

Studienaufbau

Die Studiendauer beläuft sich auf vier Semester. Im ersten und dritten Semester sind die Lerninhalte in jeweils vier Module eingeteilt. Eine Anwesenheitszeit von i.d.R. drei Tagen pro Modul wird in bis zu drei Präsenzblöcken über das Semester verteilt. Im zweiten Semester erfolgt zusätzlich wahlweise die Erstellung einer Projektarbeit oder die Ableistung eines Praktikums. Während des Semesters finden wöchentlich zwei Online-Seminare außerhalb der regulären Arbeitszeiten statt. Die moderne Lernplattform der RWTH unterstützt das Lernen mit interaktiven Inhalten. Das vierte Semester ist der Erstellung der Masterarbeit vorbehalten.

Die Präsenzphasen des ersten Semesters sind wie folgt geplant:
Wintersemester 2020/21 (1. Semester)

  1. Präsenzphase: Dienstag, 29.09.2020 – Samstag, 03.10.2020
  2. Präsenzphase: Mittwoch, 02.12.2020 – Samstag, 05.12.2020
  3. Präsenzphase Mittwoch, 24.02.2021 – Freitag, 26.02.2021

Im Sommersemester 2021 (2. Semester) werden 2 Präsenzphasen stattfinden, in diesem Semester ist auch die Projektarbeit angedacht. Im Wintersemester 2021/22 (3. Semester) werden ebenfalls wieder 3 Präsenzphasen stattfinden (in einem ähnlichen Zeitraum wie im 1. Semester). Im Sommersemester 2022 (4. Semester) finden regulär keine Veranstaltungen mehr statt, das letzte Semester ist der Masterarbeit vorenthalten.

Studieninhalte

Basierend auf den jeweiligen Vorkenntnissen der Teilnehmer und Teilnehmerinnen erfolgt ein Einstieg in einen der beiden Starting Tracks „Medical Aspects“ oder „Computer Science Aspects“. Diese beiden Tracks bestehen aus jeweils zwei Modulen. Hierdurch wird sichergestellt, dass alle Bewerber und Bewerberinnen sowohl über medizinische und informatische Grundlagenkenntnisse verfügen und ein gemeinsamer Verständigungsrahmen geschaffen wurde. Im dritten Semester können alle Teilnehmer und Teilnehmerinnen zwischen den zwei Specialisation Tracks „Data Integration“ oder „Data Analytics“ mit je zwei Modulen wählen.

Starting Tracks

Medical Aspects (10CP)

CI-M 1   Medizinische Terminologie
(Medizinische Grundlagen und Strukturen des Gesundheitssystems)
CI-M 2  Medizinische Methodologie
(Menschliche Anatomie und Physiologie und Ablauf klinischer Entscheidungsprozesse)

oder

Computer Science Aspects (10CP)

CI-C 1    Datenstrukturen & Algorithmen
(Konzepte grundlegender Algorithmen und Datenstrukturen)
CI-C 2      Einführung in die Programmierung
(Grundlegende Verfahren der formalen Modellierung)

Medical Information Processing 1 (5CP)

MIP 1 Lernetappen in Biomedical and Health Informatics (BMHI) (Anwendungsszenarien verbreiteter relevanter Datenbanktechnologien)

Concepts and Methods 1 (5CP)

CM 1 Angewandte Softwareentwicklung (Methodiken zur systematischen und arbeitsteiligen Softwareentwicklung)

Total 20 CP

Medical Information Processing 2 (5CP)

MIP 2 Medizinsche Informationssysteme: Architektur und Management (Methoden und Werkzeuge klinischer Informationssysteme (KIS)

Concepts and Methods 2 (5CP)

CM 2 Statistik & Evidenzbasierte Medizin (Grundlagen medizin-statistischer Verfahren und methodische Ansätze der evidenzbasierten Medizin)

Medical Information Processing 3 (5CP)

MIP 3 Ethische, rechtliche & gesellschaftliche Dimensionen von BMHI Projekten (Orientierung in nicht-technischen Rahmenbedingungen medizininformatischer Projekte)

Biomedical and Health Informatics 1 (10CP)

BMHI-I Praktikum oder Projektarbeit (Anwendungsbezugs im Kontext klinischer Informationsverarbeitung)

Total 25 CP

Medical Information Processing 4 (5CP)

MIP 4 Leit- & Richtlinien: Biomedizinisches Wissen erwerben und operationalisieren (Anwendbarkeit grundlegender Algorithmen logikbasierter Wissensverarbeitung)

Concepts and Methods 3 (5CP)

CM 3 Datenmanagement und Data Science (Methoden und Werkzeuge eines systematischen Datenmanagements mit semistrukturierten oder unstrukturierten Daten)

Specialisation Tracks

Data Integration (10CP)

DI 1 Semantiken und Ontologien biomedizinischer Daten (Nutzung  von semantische Standards und Verfahren zur Entwicklung und Konsentierung semantischer Schnittstellen)
DI 2 Klinische Datenintegration & Interoperabilität (Standards zur Dokumentation, Datenintegration und Interoperabilität)

oder

Data Analytics (10CP)

DA 1 Big Data Processing in der Biomedizin (Verfahren zu Sequenzanalyse und –vergleich und Methoden der prädiktiven Analyse und der Signalverarbeitung)
DA 2 Prädiktive Analysen & Maschinelles Lernen (Anwendungskriterien für relevante Verfahren des maschinellen Lernens)

Total 20 CP

Masterarbeit (25CP)

Total 25 CP

Download Curriculum

Zum Studienstart im Wintersemester 2020/2021 werden die folgenden Stipendienangebote ausgeschrieben:

  • 2 Stipendien zur Nachwuchsförderung
  • 4 Stipendien für Angestellte und Projektmitarbeiter/innen innerhalb des SMITH Konsortiums/an SMITH Institutionen
  • 2 Stipendien für Angestellte/Studierende der RWTH und des Uniklinikums der RWTH

Über den Umfang und die Auswahlkriterien beraten wir Sie gern. Bitte kontaktieren Sie uns.

Bewerbungsfrist: 30. Juni 2020

Für weitere Informationen stehen wir gern zu Verfügung:

Frau Jana Drexelius
Studiengangskoordinatorin

mds@academy.rwth-aachen.de
+49 241 80-27610

Campus-Boulevard 30
52074 Aachen

SMITH

Smart Medical Information Technology for Healthcare (SMITH)

Gefördert wird die Digitalisierung der Medizin durch die Medizininformatik-Initiative des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF). In der Medizininformatik-Initiative des Bundesministeriums für Bildung und Forschung werden die universitätsmedizinischen Standorte Leipzig, Aachen, Jena, Hamburg, Bonn, Essen und Halle gefördert. Ihr Ziel ist es, im Rahmen des Verbundes SMITH eine innovative Struktur zur einrichtungsübergreifenden Vernetzung und dem Austausch von Forschungs- und Versorgungsdaten zwischen den Standorten und über das Konsortium hinaus zu entwickeln.

ZIELE

  1. Integration von Versorgung und klinischer Forschung
  2. Verbesserung der individuellen Patientenversorgung durch innovative medizintechnische Lösungen und neue Möglichkeiten der Datenverarbeitung auf der Basis von Standards
  3. Förderung einer neuen Kultur des „Data Sharing“
  4. Befähigung von Patienten, sich aktiv an Versorgung und Forschung zu beteiligen
  5. Anpassung bestehender Curricula an die neuen Herausforderungen (M.Sc. Medical Data Science im postgradualen Bereich)

SMITH-Konsortium