Cord Spreckelsen, Professor für Medizinische Informatik am Institut für Medizinische Statistik, Informatik und Datenwissenschaften (IMSID), Uniklinikum Jena. Themengebiet im Masterstudiengang: Medical Information Processing 4 (MIP4)/Leit- und Richtlinien: Biomedizinisches Wissen erwerben und operationalisieren/3. Semester

Was Sie in meinem Modul Leit- und Richtlinien: Biomedizinisches Wissen erwerben und operationalisieren erwartet
Evidenzbasierte Leitlinien sind eine tragende Säule qualitativ hochwertiger medizinischer Versorgung. Computerisierte Leitlinien fördern nachweislich die Leitlinienadhärenz und können die Patientenversorgung verbessern. Hier setzt das Modul an. Es vermittelt, wie Leitlinienwissen zur computerbasierten Entscheidungsunterstützung genutzt werden kann. Grundlage sind logikbasierte Ansätze der klassischen künstlichen Intelligenz und spezielle darauf aufbauende Leitlinienrepräsentationsformate.

Warum ist das Modul für Medical Data Scientists wichtig?
Maschinelles Lernen aus Daten ist – insbesondere in der Medizin – kein Allheilmittel. Ausnahmen, ethische Standards oder Normen lassen sich nicht einfach aus Datenmengen gewinnen. Die systematische empirische Überprüfung von Hypothesen und die Konsentierung von Empfehlungen sind unverzichtbar. Medical Data Scientists müssen logikbasierte Ansätze kennen: teils als Ziel, zu dem Datenanalysen beitragen, teils als komplementäre Ergänzung datengetriebener Ansätze.

Warum Sie den Master Medical Data Science in Aachen absolvieren sollten!
Die RWTH Aachen University verfügt über eine außergewöhnliche Forschungslandschaft im Schnittfeld von Hochleistungsmedizin und Hochtechnologie. Diese inspiriert den Studiengang, der maßgeblich von der Zusammenarbeit zwischen Uniklinik und der renommierten Informatik der RWTH getragen wird. Lehrende anderer Universitäten tragen spezifische Fachkompetenz bei. Das zukünftige Profil einer digitalen Medizin zeichnet sich vor diesem Hintergrund besonders gut ab. Genau das ermöglicht Ihnen eine zukunftsfähige Qualifikation als Medical Data Scientist.