Master of Science in Gesundheitsdatenwissenschaft für angewandte Präzisionsmedizin

In diesem Kurs sind Studierende mit biomedizinischem oder computerwissenschaftlichem Hintergrund sowie Mediziner, Angehörige verwandter Gesundheitsberufe und klinische Wissenschaftler herzlich willkommen. Sie lernen, wie Big Data (einschließlich Genomik, Biomarker und klinischer Bildgebung) und elektronische Patientenakten im Rahmen der Präzisionsmedizin eingesetzt werden können, um die Gesundheitsversorgung von Einzelpersonen und Bevölkerungsgruppen zu verbessern. Die Präzisionsmedizin gewinnt weltweit für Gesundheitsorganisationen rasant an Bedeutung. Es integriert Big Data im Gesundheitswesen, um sicherere und effektivere Behandlungen für einzelne Patienten zu entwickeln.

Das Verständnis dafür, warum sich Menschen in ihrer Anfälligkeit für Krankheiten und ihrem Ansprechen auf Behandlungen unterscheiden, und die Möglichkeit, die Behandlung präziser auf den einzelnen Patienten abzustimmen, bietet klare Vorteile sowohl für Patienten als auch für Gesundheitseinrichtungen, wie die globale COVID-19-Pandemie verdeutlicht hat.

„Unsere Erfahrung hat gezeigt, dass die Entwicklung und Bereitstellung von Lösungen für die Präzisionsmedizin häufig die Zusammenarbeit verschiedener Disziplinen und Fachrichtungen erfordert. Wir haben daher in diesen Kurs Teamübungen integriert, in denen Ihre spezifischen Fähigkeiten und Kenntnisse durch die Zusammenarbeit mit anderen aus verschiedenen Disziplinen erweitert werden.“

Dr. Alexander Doney, Kursleiter

In diesem Kurs verwenden Sie anonymisierte, reale Gesundheitsdaten, die mit Genom- und klinischen Bilddaten verknüpft sind.

Sie werden von renommierten biomedizinischen Wissenschaftlern und Ärzten unterrichtet, die die Prinzipien der Präzisionsmedizin in ihrer klinischen Praxis anwenden. Dadurch erhalten Sie ein umfassendes Spektrum an relevanten angewandten Fähigkeiten, Erkenntnissen und Wissen.Im gesamten Kurs lernen Sie durch praktisches Tun. Dies umfasst:

• Untersuchung der Prinzipien und der aktuellen Praxis der Präzisionsmedizin und ihrer klinischen Vorteile
• Erwerb von Kompetenzen im Datenmanagement und in der Datengovernance für die Forschung mit medizinischen Daten sowie die Anwendung der Statistiksoftware R in einer vertrauenswürdigen Forschungsumgebung
• Entwicklung von Kenntnissen und Erfahrungen in verschiedenen Bioinformatik-Techniken
• Erforschung der Epidemiologie und Populationsgenetik sowie des Einflusses von Genen auf die Arzneimittelwirkung und Nebenwirkungen (Pharmakogenetik)
• Verständnis der Grundlagen der Anwendung von Künstlicher Intelligenz und Deep Learning in der klinischen Bildgebung
• Erstellung eines Prototyps für einen Förderantrag sowie Konzeption, Durchführung, Interpretation und Berichterstattung einer systematischen Übersichtsarbeit
• Durchführung eines abschließenden Forschungsprojekts, das auf den im Kurs erworbenen Fähigkeiten, Techniken und Erkenntnissen aufbaut und Ihnen hilft, Ihre Data-Science-Kompetenzen zu festigen.