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Data Mining in der Medizin (MEDMINING)5 ECTS (englische Bezeichnung: Data Mining in Medicine)
Modulverantwortliche/r: Dennis Toddenroth Lehrende:
Dennis Toddenroth, Stefan Kraus
Startsemester: |
SS 2016 | Dauer: |
1 Semester | Turnus: |
jährlich (SS) |
Präsenzzeit: |
60 Std. | Eigenstudium: |
90 Std. | Sprache: |
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Lehrveranstaltungen:
Inhalt:
Der zunehmende Umfang elektronisch vorliegender medizinischer Daten erweitert die Möglichkeiten, diese auch zur automatisierten Analyse bisher unentdeckter medizinischer Zusammenhänge zu verwenden. Derartige Auswertungen hängen oft nicht von einzelnen Fragestellungen oder Hypothesen ab; insofern unterscheiden sich die angewendeten explorativen Methoden auch von entsprechend etablierten statistischen Verfahren. Diese Veranstaltung thematisiert die Anwendung solcher automatisierter Auswertungsmethoden auf medizinische Daten. Nach einem vergleichenden Überblick über das übliche Vorgehen zur Generierung medizinischen Wissens (biometrische Grundlagen u. Studientypen) werden Grundprinzipien und Gemeinsamkeiten unterschiedlicher Data-Mining-Methoden behandelt; anschließend werden einzelne Methoden und Anwendungsbeispiele vertieft. Innerhalb der Veranstaltung wird eine praktische Einführung in die Programmiersprache R vermittelt (http://www.r-project.org/). Die Teilnehmer sollen sich dabei in praktischen Übungen auch selbständig in einzelne Data-Mining-Verfahren einarbeiten, um diese dann auf medizinische Beispieldatensätze praktisch anzuwenden und die so erzeugten Beobachtungen kritisch zu interpretieren.
Verwendbarkeit des Moduls / Einpassung in den Musterstudienplan: Das Modul ist im Kontext der folgenden Studienfächer/Vertiefungsrichtungen verwendbar:
- Informatik (Master of Science)
(Po-Vers. 2010 | TechFak | Informatik (Master of Science) | Wahlpflichtbereich | Säule der anwendungsorientierten Vertiefungsrichtungen | Vertiefungsmodul Medizinische Informatik)
- Informatik (Master of Science)
(Po-Vers. 2010 | TechFak | Informatik (Master of Science) | Nebenfach | Nebenfach Medizin | Schwerpunkt Informationssysteme im Gesundheitswesen | Data Mining in der Medizin)
Studien-/Prüfungsleistungen:
Benoteter Schein zu Data Mining in der Medizin (Prüfungsnummer: 29901)
(englischer Titel: Credit: Data Mining in Medicine)
- Prüfungsleistung, mündliche Prüfung, Dauer (in Minuten): 20, benotet, 5 ECTS
- Anteil an der Berechnung der Modulnote: 100.0 %
- Erstablegung: SS 2016, 1. Wdh.: WS 2016/2017
1. Prüfer: | Dennis Toddenroth |
- Termin: 03.08.2017, 14:00 Uhr, Ort: 1.020 - Seminarraum (Wetterkreuz 13)
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