gms | German Medical Science

Jahrestagung der Gesellschaft für Medizinische Ausbildung (GMA)

15.09. - 17.09.2022, Halle (Saale)

Digitalisierung im Kontext klinischer Forschung und Lehre: Vermittlung von Methodenkompetenzen zum Umgang mit „Daten der realen Welt“ zur Erforschung neurodegenerativer Krankheitsbilder

Meeting Abstract

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  • presenting/speaker Jannis Achenbach - Ruhr-Universität Bochum, Medizinische Fakultät, Zentrum für Medizinische Lehre, Bochum, Deutschland
  • Teresa Kleinz - Ruhr-Universität Bochum, Medizinische Fakultät, Zentrum für Medizinische Lehre, Bochum, Deutschland
  • Thorsten Schäfer - Ruhr-Universität Bochum, Medizinische Fakultät, Zentrum für Medizinische Lehre, Bochum, Deutschland

Gemeinsame Jahrestagung der Gesellschaft für Medizinische Ausbildung (GMA) und des Arbeitskreises zur Weiterentwicklung der Lehre in der Zahnmedizin (AKWLZ). Halle (Saale), 15.-17.09.2022. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2022. DocP-03-12

doi: 10.3205/22gma184, urn:nbn:de:0183-22gma1845

Veröffentlicht: 14. September 2022

© 2022 Achenbach et al.
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Gliederung

Text

Fragestellung/Zielsetzung: Digitalisierung ist als Bestandteil des modernen Gesundheitssystems sowie im Kontext des Medizinstudiums in der Lehre allgegenwärtig. An der Ruhr-Universität Bochum konnten thematisch entsprechende Lehrkonzepte, die sich mit der Vermittlung von Methodenkompetenzen und der praktischen Anwendung in Bezug auf die Patientenversorgung befassten, initiiert und erfolgreich umgesetzt werden [1]. Wesentliche Veränderungen ergaben sich mit der Digitalisierung von Prozess- und Forschungsstrukturen auch in Bezug auf die klinische Forschung. Entsprechend der Fragestellung, inwieweit die von späteren Mediziner*Innen für den Umgang benötigten Kompetenzen im Studium der Humanmedizin ausreichend abgebildet sind, wurde ein Innovationsprojekt entwickelt.

Methoden: In Form eines neu zu etablierenden, klinischen Wahlfachs zum Aspekt der Digitalisierung in Bezug auf Anwendungsmöglichkeiten und den Nutzen in der klinischen Forschung, sollen Sensibilisierungsansätze für Studierende geschaffen werden. Das Pilotprojekt soll Schnittstelle zwischen Lehre in Bezug auf den Umgang mit Daten, sowie der Digitalisierung unter besonderer Betrachtung der klinischen Forschung sein. Anhand der Darstellung konkreter Forschungsergebnisse und -vorhaben soll ein Beitrag zum Heranführen an das klinische Forschen in Bezug auf neurodegenerative Krankheitsbilder und benötigter Methodenkompetenzen vermittelt werden.

Ergebnisse: Der Einsatz digitaler Biomarker in Form von „Smart Devices“ innerhalb der klinischen Forschung ermöglicht die Gewinnung skalierbarer Erkenntnisse zur Beschreibung von Krankheitsverläufen auf individueller Patientenebene [2]. Neben digitalen Biomarkern ergeben sich Aspekte der Digitalisierung in Bezug auf die Erforschung komplexer, seltener Erkrankungen mit heterogener Symptomatik. Die Analyse von Zusammenhängen und klinischer Ausprägungsmuster ergibt sich dabei nicht primär aus der hypothesenbasierten Untersuchung einzelner Patienten, sondern aus der Erfassung systemischer Daten mit verschiedenen Beurteilungsparametern. Grundlage hierfür können datenbasierte, prospektive Registerstudien sein, die im Wahlfach vorgestellt und ausgewertet werden.

Diskussion/Ausblick: Zur Analyse systemischer Datenmengen und realer Effekte, sowie für den Umgang mit den sich daraus ergebenden Erkenntnissen benötigt es einer frühzeitigen Schulung von Methodenkompetenzen sowie ersten Heranführung bereits innerhalb des Medizinstudiums.

Als Ideengeber für eigene Forschungsprojekte kann das Wahlfach dem Zugang zu Methoden der Beantragung, Auswertung, Präsentation und kritischen Diskussion sowie wissenschaftlichen Publikation dienen.


Literatur

1.
Hoffmann F, Achenbach J, Joswig M, Peters T. „Digitalisierung in der medizinischen Lehre- Erfahrungen und Beispiele von der Ruhr-Universität Bochum. Health Care Manage. 2020;3:66-67.
2.
Torous J, Rodriguez J, Powell A. The New Digital Divide For Digital BioMarkers. Digit Biomark. 2017;1(1):87-91. DOI: 10.1159/000477382 Externer Link