Der Umgang mit Daten ist nicht nur für forschende, sondern für alle Mediziner*innen sehr relevant und sollte erlernt werden: Um neue Forschungserkenntnisse einzuordnen, Konsequenzen für die eigene klinische Praxis herzuleiten oder selbst zu forschen – es gibt immer mehr medizinisch-relevanten Daten und mit diesen sollen Mediziner*innen souverän umgehen können. Im Rahmen der Summerschool wird ganz praktisch gelernt und gezeigt, wie mit großen und kleinen Datenmengen gearbeitet wird, welche Visualisierungsmöglichkeiten es gibt, was der Unterschied zwischen Kausalität und Assoziation ist und wie dies untersucht werden kann und wie mit Unsicherheiten in Daten umgegangen werden kann. Grundbegriffe der Statistik werden wiederholt und ihre praktische Anwendung mit der frei verfügbaren Analysesoftware R (RStudio, tidyverse) erprobt und geübt. Dabei werden wir gemeinsam konkrete klinische Forschungsbeispiele (z.B. Entwicklung eines Vorhersagemodells von Mortalität beim Brustkrebs) nutzen, um die Software auszuprobieren, einen statistischen Analyseplan aufzustellen und vorhandene Daten gemeinsam zu analysieren. Die Inhalte der Summerschool lassen sich gut für eigene geplante Promotionsvorhaben (quantitative Datenauswertungen) oder andere Forschungsprojekte anwenden. Es wird eine digitale Lernplattform erstellt, über die die Inhalte der Summerschool auch nach Beendigung dieser aufrufbar sein werden.

Das Angebot richtet sich an Medizinstudierende (Wahlpflichtbereich; science track advanced). Interessierte anderer Fachrichtungen können sich gerne auch melden, wenn Kapazitäten vorhanden sind.

Bei Fragen zum Lehrangebot melden Sie sich gerne bei: Jun. Prof. Dr. Nora Tabea Sibert

Die Digitalisierung im Gesundheitswesen wird auch in Deutschland derzeit vorangetrieben. Was braucht es dafür? Was ist die ePA (elektronische Patientenakte), was sind DIGAs (digitale Gesundheitsanwendungen auf Rezept), wie kann künstliche Intelligenz die Gesundheitsversorgung verbessern? Im Rahmen der Summerschool werden wir uns damit beschäftigen, wie digitale Anwendungen die klinische Versorgung verbessern können, welche Nutzen und Risiken dabei relevant sind und welche neuen Trends wichtig werden (können). Auch die Nutzung von Daten aus der Versorgung („big data“) wird beleuchtet. Neben den klinischen Anwendungsfällen schauen wir auch auf die rechtlichen und sozialen Aspekte von Digitalisierungsprozessen und wie diese beforscht werden können. Zusätzlich wird in einem hands-on Teil gezeigt und ausprobiert, wie kleinere Apps selbst programmiert werden können, um beispielsweise patient*innen-individuelle Vorhersagen über Therapieerfolge vorhersagen zu können.

Das Angebot richtet sich an Medizinstudierende (Wahlpflichtbereich). Interessierte anderer Fachrichtungen können sich gerne auch melden, wenn Kapazitäten vorhanden sind.

Bei Fragen zum Lehrangebot melden Sie sich gerne bei: Jun. Prof. Dr. Nora Tabea Sibert