gms | German Medical Science

Einleitung: Grundlegende Programmierkenntnisse können Medizinstudierenden, aber auch Klinikern/-innen und Biologen/-innen helfen, Standardanalysen schneller und ohne Flüchtigkeitsfehler durchzuführen. Weiterhin stellt die personalisierte Medizin seit 2021 ein Lernziel des Medizinstudiums dar [1].

Zahlreiche Anfragen an unsere Bioinformatik haben gezeigt, dass das Interesse an Weiterbildungen im Bereich Data Science groß ist, das Angebot sich jedoch oft auf Standard-Programmierkurse beschränkt (z.B. [2]).

Methodik: Wir haben ein semesterbegleitendes Seminar entwickelt, das praxisorientierte Programmierung in den Fokus rückt. An 14 je 2-stündigen Kurstagen lernen die Teilnehmer/-innen alltägliche Arbeiten zu identifizieren, die sich durch Programmierung vereinfachen und beschleunigen lassen. Weiterhin soll die Teilnahme an dem Seminar dazu befähigen, diese Programmierung mit Hilfe der Programmiersprache R selbstständig durchzuführen.

Die Kursinhalte verteilen sich auf fünf Themengebiete: Grundlagen, Visualisierung, R und Excel, Biomedizinische Informatik, interaktive Webanwendungen.

Um den Praxisbezug unseres Seminars sicherzustellen und einen maximalen Lerneffekt zu erzielen, nehmen praktische Programmieraufgaben und bereitgestellte echte Datensätze aus dem klinischen Alltag (z.B. Mutationsdaten) eine zentrale Stellung ein. Zu jedem Kurstag werden Präsenzaufgaben und Hausaufgaben, bestehend aus Basic- und optionalen Erweiterungsaufgaben, von den Teilnehmern/-innen eigenständig bearbeitet und in der Gruppe besprochen. Zu den Lösungen erhält jeder Teilnehmer/-in zusätzlich individuelles Feedback.

Zur Evaluation füllen Teilnehmer/-innen zum Beginn und zum Ende des Seminars einen Fragebogen zur Selbsteinschätzung aus.

Ergebnisse: Aktuell bieten wir den Kurs im dritten Semester an (n=30). Die Evaluation durch die bisherigen Teilnehmer/-innen hat gezeigt, dass sich die Programmierkenntnisse in Bezug auf R von durchschnittlich 1.53 (Skala von 1 bis 5) auf 3.45 verbessert haben. Dies zeigt auch eine einfache Testaufgabe (vor dem Kurs: 37% richtig; nach dem Kurs: 100%).

Für alle Anwendungsfelder von R, die im Seminar behandelt werden, steigt die Bereitschaft zur Nutzung der Programmiersprache deutlich: mathematische Operationen von 16% auf 82%; Prozessieren von Daten in Tabellen-Form von 16% auf 100%; Erstellung wissenschaftlicher Abbildungen von 16% auf 100%; Recherchen zu Genen und Mutationen von 5% auf 82%.

Die Evaluation eines anonymen Feedback-Fragebogens zeigt, dass alle Teilnehmer/-innen die Kursinhalte als hilfreich für ihr Studium oder ihren Beruf bewerten würden (60% stimme zu, 40% stimme eher zu). Auch die Übungsaufgaben werden trotz des damit verbundenen Zeitaufwands als positiv für das Verständnis der Kursinhalte bewertet (80%/20%). Alle Teilnehmer/-innen würden den Kurs weiterempfehlen (90%/10%). Zahlreiche Teilnehmer/-innen gaben an, gerne auch an einem fortgeschrittenen Kurs mit erweiterten Inhalten teilnehmen zu wollen.

Diskussion: Mit Hilfe eines semesterbegleitenden Seminars haben wir eine Weiterbildungsmöglichkeit für Mediziner/-innen im Bereich Data Science geschaffen. Grundlegende Programmierkenntnisse werden am Beispiel der statistischen Programmiersprache R vermittelt. Durch zahlreiche verfügbare Pakete ist die Möglichkeit gegeben, alltägliche bioinformatische Analysen vereinfacht durchzuführen.

Der Fokus unseres Seminars liegt stets auf dem Praxisbezug. Es ist weder möglich noch erstrebenswert Medizinstudierende innerhalb eines Semesters zu Informatikern/-innen auszubilden. Für komplexe bioinformatische Analysen ist eine Kooperation zwischen Medizinern/-innen und Bioinformatikern/-innen optimal. Doch von gut ausgebildeten Medizinern/-innen, die in der Lage sind kleinere Analysen selbstständig durchzuführen, profitieren beide Seiten.

Schlussfolgerung: Das positive Feedback, sowie die Fortschritte der Teilnehmer/-innen zeigen, dass unter Medizinern/-innen ein klares Interesse besteht, sich mit Informatik zu beschäftigen und selbst Programmieren zu lernen. Unser Seminar unterstützt sie dabei.

Die Autoren geben an, dass kein Interessenkonflikt besteht.

Die Autoren geben an, dass kein Ethikvotum erforderlich ist.