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Medical Data Science – ein berufsbegleitender interprofessioneller Masterstudiengang an der Schnittstelle von Medizin und Informatik
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Ulrike Schemmann
- Uniklinik RWTH Aachen, Institut für Medizinische Informatik, Aachen, Deutschland
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Cord Spreckelsen
- Uniklinik RWTH Aachen, Institut für Medizinische Informatik, Aachen, Deutschland
| Published: | September 20, 2019 |
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Einleitung: Mit der Digitalisierung des Gesundheitssektors wächst der Personalbedarf an der Schnittstelle von Medizin und Informatik. Gesucht werden Personen, die in beiden Professionskulturen sprach- und kommunikationsfähig sind, d.h. die Expertise sowohl in Data Science als auch in interprofessioneller Kommunikation in der Gesundheitsforschung und -versorgung haben. Die Medizinische Fakultät der RWTH Aachen und die RWTH International Academy bereiten aktuell einen berufsbegleitenden Masterstudiengang Medical Data Science MSc vor. Er entsteht im Kontext des durch die Medizininformatik-Initiative [https://www.medizininformatik-initiative.de/] des BMBF (Bundesministerium für Bildung und Forschung) geförderten SMITH Projektes [http://www.smith.care/] (Smart Medical Information Technology for Healthcare).
Material und Methode: Der Studiengang adressiert Personen mit medizinischem (Approbation) oder informatischem (BSc) Hintergrund und medizininformatischer Berufserfahrung (1 bzw. 1,5 Jahre).
Mit einem von Workload 90 CP/ECTS zielt er auf berufsbegleitende Studierbarkeit. Die Präsenzzeiten umfassen 25% des Workloads. Darauf zugeschnitten ist ein Blended Learning Konzept.
Die interprofessionelle Sprach- und Kommunikationsfähigkeit bildet sich im Curriculum ab. Es orientiert sich an dem von SMITH konsentierten Biomedical and Health Informatics (BMHI) Curriculum und am Nationalen longitudinalen Mustercurriculum Kommunikation in der Medizin [1].
Modulverantwortliche und Dozierende aus (Medizin)-Informatik und Medizin stimmen regelmäßig Ziele, Inhalte und Methodik der Module ab. Die Lehrqualität wird durch die Systemakkreditierung und das Qualitätsmanagement der RWTH Aachen sichergestellt. Angebote für Dozierende zum interprofessionellen Lernen sowie regelmäßige Evaluationen und curriculare Weiterentwicklung sind geplant.
Ergebnis: Die Konzeption und die interfakultäre Abstimmung des Studiengangs sind abgeschlossen. Im Gremienprozess liegen positive Voten vor.
Das Curriculum startet mit einer komplementären berufsspezifischen Einführung, um eine fachliche und kommunikative Basis zu schaffen. Gemeinsam werden die Module zum „Medical Information Processing“ und zu „Concepts and Methods“ studiert. Eine fachliche Spezialisierung auf Data Integration oder Data Analytics im 3. Semester ist explizit professionsübergreifend gestaltet. Das didaktische Konzept sieht im gesamten Studienverlauf Methoden zur Stärkung interprofessioneller Kooperation vor (u.a. Lerntandems, fallbasiertes und problemorientiertes Lernen) und evaluiert die entsprechenden Kompetenzen durch angemessene Prüfungsformate. Begleitende Forschung zu den Fragen der interprofessionellen Kommunikation an der Schnittstelle von Informatik und Medizin sind konzipiert.
Schlussfolgerung: Interprofessionelle Teams in der Gesundheitsversorgung werden zukünftig auch Medical Data Scientists integrieren. Dies hat theoretische, methodische und inhaltlich curriculare Implikationen, die im Zuge der digitalen Transformation des Gesundheitssektors zu wichtigen Forschungsfelder werden.
