Aufbau und Inhalte
Aufbau der MII-Academy
In der MII-Academy bekommen Sie die Werkzeuge an die Hand die Sie brauchen, um an medizinische Daten für Ihr Forschungsprojekt zu kommen und diese auszuwerten. Die Lehr- und Lerneinheiten der MII-Academy sind in Module gegliedert, die themenspezifisch gruppiert sind. Aktuell werden vier Themenfelder abgedeckt.
Die Themenfelder bauen sukzessive aufeinander auf und die Komplexität der Lehr- und Lerneinheiten nimmt zu. Es steht Ihnen frei, auf welcher Ebene Sie beginnen möchten – je nachdem wie Sie Ihr eigenes Vorwissen einschätzen. Es gibt keine Festlegung, in welcher Reihenfolge die Themenfelder und Module zu durchlaufen sind. Sie können sich die Themen frei nach Ihren Interessen und Neigungen aussuchen. Wir empfehlen die Themenfelder und Module von links nach rechts und von oben nach unten zu durchlaufen.
Es gibt ferner keine Einschränkung und auch keine Nachverfolgung, wie oft Sie ein Modul bestritten haben. Sie können die Module so oft anhören, wie Sie möchten. Das soll Ihnen die Möglichkeit geben, die Module kurzfristig zur Auffrischung zu nutzen.
Im Folgenden finden Sie Informationen zu den vier Themenfeldern:
Info-Level
Im Info-Level werden Sie in die Welt des Teilens medizinischer Versorgungsdaten eingeführt. Es werden grundsätzliche Fragen geklärt, wie z. B. „Was ist ein Datenintegrationszentrum und wo finde ich es?“
Zudem bekommen Sie einen Einblick in die organisatorischen Rahmenbedingungen des Datenteilens und erhalten einen groben Überblick über die zu durchlaufenden Prozesse.
Themen sind unter anderem:
Die Medizininformatik-Initiative (MII) im Überblick | Prof. Dr. Markus Löffler
Weiterführende Informationen rund um die MII
Basis-Level
In diesem Themenfeld bekommen Sie die Werkzeuge an die Hand, mit denen Sie im Sinne der Eigenforschung Ihre eigenen Forschungsfragen und -arbeiten vorantreiben können. Medizinisches Personal darf der Landesgesetzgebung entsprechend die am eigenen Klinikum aus der Patientenversorgung erhobenen Daten für Forschungsprojekte verwerten. Dieser Kurs soll Sie dazu ermutigen, dafür die von der MII aufgebauten organisatorischen und technischen Infrastrukturen Ihrer lokalen Datenintegrationszentren bestmöglich zu nutzen. Die Inhalte im Basis-Level betreffen vor allem den Beantragungsprozess zu den benötigten Forschungsdaten, zu beachtende und ethische rechtliche Fragen, die relevanten und einzureichenden Unterlagen sowie an den Medizinischen Fakultäten potentiell verfügbare Unterstützungsangebote, die Ihnen bei der Durchführung Ihres anvisierten Datenauswertungsprojekts helfen können.
Themen sind unter anderem:
Vom Datenwunsch zur Datenbereitstellung | Dr. Thomas Wendt
Rechtliche und ethische Anforderungen der Datennutzung | Ronald Speer
Biometrische Unterstützungsangebote | Prof. Dr. André Scherag
Der Broad Consent, Alternativen und die daraus folgenden Konsequenzen
Advanced-Level
Nach der Forschung an und mit den Daten des eigenen Klinikums steht meistens eine Ausweitung der Datenbasis auf weitere Kliniken an. Um die Vielfalt und Variabilität sowie die statistische Aussagekraft der Ergebnisse zu untermauern, sollte die einzuschließende Patientenkohorte vergrößert werden. Das Deutsche Forschungsdatenportal für Gesundheit (FDPG) liefert die Möglichkeit, eine virtuelle Kohorte an Patientendaten aus verschiedenen Kliniken aufzubauen und für unterschiedliche Auswertungen zu verwenden. Im Advanced-Level der MII-Academy erhalten Sie den dafür notwendigen Überblick über medizinische Terminologien. Sie erfahren, wie die Terminologien in der klinischen Routine verwendet werden und wie Sie diese für Auswertungen nutzen können. Darüber hinaus lernen Sie, wie Sie zusätzlich weitere Daten, beispielsweise Bild- oder analoge Textbefunde, zu den Patientinnen und Patienten erfassen können.
Themen sind unter anderem:
Machbarkeitsanfragen mit dem Deutschen Forschungsdatenportal für Gesundheit (FDPG)
Das zentrale Antrags- und Transparenzportal des FDPG | Prof. Dr. Hans-Ulrich Prokosch
Standardterminologien in der Medizininformatik | Matthias Löbe
Abbildung von Laborparametern in LOINC: Grundlagen und Best Practices | Dr. Martin Federbusch
Aufnahme strukturierter Daten mit REDCap | Dr. Jan Gewehr
Dimensionen der Datenqualität und Methoden ihrer Messung | Prof. Dr. Carsten Oliver Schmidt
Spezialisierungs-Level
Aufbauend auf dem bereits vermittelten Wissensrepertoire der vorherigen Themenfelder finden Sie im Spezialisierungs-Level Themen, die für fortgeschrittene Analysen und Forschungsprojekte sinnvolle Alternativen darstellen. Dazu gehören die verteilte Datenanalyse, Methoden des Natural Language Processing zur Informationsextraktion aus (Befund-)Texten, oder Methoden der Analyse von MRT- und CT-Daten.
Themen sind unter anderem:
TOP: Ein Ontologie-basiertes Framework zur Spezifikation von Scores | Dr. Alexandr Uciteli
Verteilte Analysen – ein Überblick | Prof. Dr. Fabian Prasser
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