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Jahrestagung der Gesellschaft für Medizinische Ausbildung (GMA)

19.09. - 22.09.2018, Wien, Österreich

Vermittlung ärztlicher Kompetenzen in Data Science als Herausforderung für medizinische Fakultäten [Bericht über Entwicklungsprozess]

Meeting Abstract

  • presenting/speaker M. Behrends - Medizinische Hochschule Hannover, Peter L Reichertz Institut für Medizinische Informatik, Hannover, Germany
  • B. Saalfeld - Medizinische Hochschule Hannover, Peter L Reichertz Institut für Medizinische Informatik, Hannover, Germany
  • P. Knaup-Gregori - Universitätsklinikum Heidelberg, Sektion Medizinische Informatik, Heidelberg, Germany
  • I. Kraus - Georg-August-Universität, Universitätsmedizin Göttingen, Institut für Medizinische Informatik, Göttingen, Germany
  • M. Marschollek - Medizinische Hochschule Hannover, Peter L Reichertz Institut für Medizinische Informatik, Hannover, Germany
  • O. Rienhoff - Georg-August-Universität, Universitätsmedizin Göttingen, Institut für Medizinische Informatik, Göttingen, Germany

Jahrestagung der Gesellschaft für Medizinische Ausbildung (GMA). Wien, 19.-22.09.2018. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2018. Doc43.2

doi: 10.3205/18gma175, urn:nbn:de:0183-18gma1757

Veröffentlicht: 19. September 2018

© 2018 Behrends et al.
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Gliederung

Text

Problemstellung/Ziele: Zur Verbesserung der Patientenversorgung und der medizinischen Forschung strebt die Medizininformatik-Initiative (http://www.medizininformatik-initiative.de/de) des Bundesministeriums für Bildung und Forschung eine stärkere Vernetzung von medizinischen Daten an. Dabei stellt sich auch die Frage, wie zukünftige Ärztinnen und Ärzte die notwendigen Kompetenzen erwerben können, um den Chancen und Herausforderungen bei der Erhebung, Analyse und Interpretation digitaler medizinischer Daten professionell zu begegnen.

Projektbeschreibung: Als Beitrag für die Weiterentwicklung des Curriculums der Humanmedizin werden im Projekt HiGHmed (http://www.highmed.org/) Unterrichtskonzepte entwickelt, in denen Studierende die Möglichkeiten der computergestützten Datenanalyse für Forschung und Diagnostik kennenlernen und gleichsam für mögliche Fehlerquellen sensibilisiert werden. Dazu erhalten sie eine Einführung in die Methoden des maschinellen Lernens und werten eigene Daten aus.

Ergebnisse: Aufbauend auf das Querschnittsfach Medizinische Informatik wurden ein Einführungsmodul zum wissenschaftlichen Arbeiten und ein Wahlpflichtmodul konzipiert. Mit Bezug zum Nationalen Kompetenzbasierten Lernzielkatalog Medizin (http://www.nklm.de) wurden Lernziele auf verschiedenen Kompetenzleveln beschrieben. Inhaltliche Themen sind die technologischen Grundlagen zur Erfassung und Speicherung von Daten, Anforderungen an das Datenmanagement, rechtliche und ethische Aspekte sowie die computerbasierte Datenanalyse mit Data-Mining-Verfahren. Das didaktische Konzept beinhaltet auch digitale Lernangebote und soll die Übertragung auf andere Fakultäten ermöglichen.

Diskussion/Schlussfolgerungen: Vor dem Hintergrund der Digitalisierung der Medizin sind medizinische Fakultäten gefordert, die medizinische Ausbildung an die neuen Herausforderungen anzupassen. Die Evaluation der Lehrangebote im Projekt HiGHmed und das Feedback der Studierenden werden daher wichtige Instrumente darstellen, um ein zukunftsweisendes Angebot zum Erwerb der erforderlichen Kompetenzen für eine digitale, datengetriebene Medizin zu entwickeln.