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Personalisierte Medizin live erleben

In: Zeig mir Health Data Science!

Author

Listed:
  • Franziska Bathelt

    (Technische Universität Dresden, Institut für Medizinische Informatik und Biometrie, Medizinische Fakultät Carl Gustav Carus)

  • Michéle Kümmel

    (Technische Universität Dresden, Institut für Medizinische Informatik und Biometrie, Medizinische Fakultät Carl Gustav Carus)

  • Sven Helfer

    (Technische Universität Dresden, Institut für Medizinische Informatik und Biometrie, Medizinische Fakultät Carl Gustav Carus)

  • Mirko Gruhl

    (Technische Universität Dresden, Institut für Medizinische Informatik und Biometrie, Medizinische Fakultät Carl Gustav Carus)

  • Martin Sedlmayr

    (Technische Universität Dresden, Institut für Medizinische Informatik und Biometrie, Medizinische Fakultät Carl Gustav Carus)

Abstract

Zusammenfassung Die Medizinische Informatik ist eine schnell wachsende Disziplin der Informatik, die sich nicht nur mit den Prozessen der Digitalisierung im Gesundheitswesen, sondern mit allen Aspekten der Nutzung von Informationstechnologie im Gesundheitsbereich beschäftigt. Die Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie (GMDS) definiert Medizinische Informatik als „die Wissenschaft der systematischen Erschließung, Verwaltung, Aufbewahrung, Verarbeitung und Bereitstellung von Daten, Informationen und Wissen in der Medizin und im Gesundheitswesen. Sie ist von dem Streben geleitet, damit zur Gestaltung der bestmöglichen Gesundheitsversorgung beizutragen.“ (Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik 2020) Um dieses Ziel zu erreichen spielt insbesondere die Datenaufbereitung und damit Nutzbarmachung von in der medizinischen Versorgung erhobenen Daten eine wesentliche Rolle (sog. Sekundärnutzung). Daneben strebt die Medizinische Informatik eine Verbesserung des Datenaustausches durch verbesserte Harmonisierung an. Zuletzt sollen die so bereitgestellten Daten einen klinischen Nutzen entfalten. Ein klassisches Anwendungsgebiet hierfür sind medizinische Entscheidungsunterstützungssysteme. Wir stellen ein Lehrkonzept vor, das Studierenden die Möglichkeit bietet, sich die Problematik der Sekundärnutzung von Abrechnungsdaten für die Implementierung eines Entscheidungsunterstützungssystems weitestgehend selbstständig zu erarbeiten. Dazu erhalten die Studierenden einen synthetisch generierten Datensatz, der die Struktur von Krankenhausabrechnungsdaten abbildet (sog. §-21-Daten, nach § 21 KHEntgG) (GKV-Spitzenverband 2020). Dieser Datensatz wird in Projektarbeit durch die Studierenden zunächst in ein internationales Datenformat überführt. In einem weiteren Schritt entwickeln die Studierenden eine Anwendung zur klinischen Entscheidungsunterstützung, beispielsweise zur Erkennung von Druckgeschwüren. Die gesamte Projektarbeit verläuft selbstständig unter konstanter, bedarfsgerechter Betreuung durch die Lehrenden. Festgelegte Termine zu Beginn und im Verlauf des Semesters dienen der Wissensvermittlung und Klärung offener Fragen sowie der Sicherstellung des Fortschritts der Studierenden und damit der Vermeidung von Frustrationserlebnissen. Am Schluss des Seminars steht die Präsentation des Projektergebnisses mit Benotung.

Suggested Citation

  • Franziska Bathelt & Michéle Kümmel & Sven Helfer & Mirko Gruhl & Martin Sedlmayr, 2021. "Personalisierte Medizin live erleben," Springer Books, in: Carolin Herrmann & Ursula Berger & Christel Weiß & Iris Burkholder & Geraldine Rauch & Jochen Kruppa (ed.), Zeig mir Health Data Science!, chapter 0, pages 13-27, Springer.
  • Handle: RePEc:spr:sprchp:978-3-662-62193-6_2
    DOI: 10.1007/978-3-662-62193-6_2
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