Modul 39-Inf-BDS Biomedical Data Science for Modern Healthcare Technology

Fakultät

Modulverantwortliche*r

Turnus (Beginn)

Jedes Wintersemester

Leistungspunkte und Dauer

10 Leistungspunkte

Die Angaben zur Moduldauer finden Sie bei den Studiengängen, in denen das Modul verwendet wird.

Kompetenzen

Non-official translation of the module descriptions. Only the German version is legally binding.

The lecture puts the emphasis on data science techniques that are of actual relevance in biomedicine and health care. Important examples are the efficient administration of great amounts of patient data and their safe sharing, the involvement of of individual genetic patient records in clinical decision support processes, or the clinically effective evaluation of wearables. The seminar focuses on understanding, interpreting and evaluating scientific literature relating to topics treated in the lecture: the identification of issues that are critical in terms of data science, understanding how solutions can be developed, and understanding the (likely tricky) solutions themselves; last, gauging the range of open questions that remain. In the presentation, we will train presentation techniques (e.g. ‘why-what-how’), how to reach the audience, and how to deliver take-home messages that the audience can keep in mind. Writing a scientific report is meant to practice how to draft text that complies with scientific and ethical standards. A relevant aspect in that is reproducibility.

Lehrinhalte

Contents of the lecture and the seminar touch upon topics that are rooted in data science (such as ‘deep learning’, ‘blockchain’ or graph databases) that play an ever more crucial, if not decisive role in modern biomedicine and healthcare.
Further examples are artificial intelligence, and here in particular (deep) machine learning for targeted clinical decision support, the aforementioned blockchain techniques (which, in other words, reflect bitcoin techniques applied for safe and efficient sharing of ethically critical patient data), genomics, internet of things, robotics, graph databases, ambient computing and visualization. For actual reasons, epidemiological methodology for analysis and control of epidemics can play an important role as well.

Empfohlene Vorkenntnisse

English version basic knowledge of algorithms, data structures and artificial intelligence are required. Moreover, depending on the particular topics covered, basic knowledge of machine learning, big data analysis, DNA/RNA sequencing and fundamental statistics are useful.

Notwendige Voraussetzungen

Erläuterung zu den Modulelementen

The examination can also be ungraded in some degree programmes. A determination must be made; subsequent changes are excluded. If 'ungraded', the module cannot be included in the overall grade calculation.

Modulstruktur: 1 SL, 0-1 bPr, 0-1 uPr 1

Veranstaltungen

Selected lecture
Art lecture
Turnus WiSe&SoSe
Workload5 60 h (30 + 30)
Selected seminar or project
Art project o. seminar
Turnus WiSe&SoSe
Workload5 120 h (30 + 90)
LP 4 [SL]
Tutorial (in connection with lecture/seminar)
Art exercise
Turnus WiSe&SoSe
Workload5 60 h (30 + 30)
LP 2

Studienleistungen

Zuordnung Prüfende Workload LP2
Lehrende der Veranstaltung Selected seminar or project (project o. seminar)

Presentation (20-45min) or practical work and seminar paper (8-15 pages)

siehe oben siehe oben

Prüfungen

portfolio with final examination
Zuordnung Prüfende Lehrende der Veranstaltung Selected lecture (lecture)
Gewichtung unbenotet
Workload 60h
LP2 2

Portfolio with final examination
(Description see below)

portfolio with final examination
Zuordnung Prüfende Lehrende der Veranstaltung Selected lecture (lecture)
Gewichtung 1
Workload 60h
LP2 2

Portfolio with final examination

Portfolio of homework assignments accompanying the lecture, usually given weekly, and final written exam (90 min) or oral exam (15-25 min). The assignments complement and deepen the content of the lecture. Participation in the exercises (explaning solutions of assignments twice upon request). The lecturer may replace parts oft he homework assignments by attendance
assignments. Proof of a sufficient amount of correctly solved assignments (usually 50% of the maximum total score in the semester). The final exam covers the content of the lecture and the assignments, and serves for grading. The lecturer announces at the beginning oft he lecture whether the module is concluded by a written or an oral exam.

Weitere Hinweise

The module can be recognised in the following compulsory optional subject areas (WP):
- WP in the subject Bioinformatics and Genome Research (Bachelor)
- WP in Bioinformatics and Genome Research (Master)
- StruktErg in KF Informatics (Bachelor)
- WP in KF Computer Science, Bioinformatics profile
- WP in NF Computer Science, Practical Computer Science profile
- WP in Informatics in the Natural Sciences (Master)

In diesen Studiengängen wird das Modul verwendet:

Studiengang Variante Profil Empf. Beginn 3 Dauer Bindung 4
Bioinformatics and Genome Research / Bachelor of Science [FsB vom 30.09.2016 mit Änderungen vom 15.09.2017, 02.05.2018, 01.07.2019 und 16.08.2021] Bachelor with One Core Subject (Academic) 5. o. 6. ein oder zwei Semes­ter Wahl­pflicht
Bioinformatics and Genome Research / Master of Science [FsB vom 30.09.2016 mit Änderungen vom 15.09.2017, 02.05.2018, 04.06.2020 und 31.03.2023] 1. o. 2. ein oder zwei Semes­ter Wahl­pflicht
Data Science / Master of Science [FsB vom 06.04.2018 mit Änderungen vom 01.07.2019, 02.03.2020, 21.03.2023 und 10.12.2024] Variante 1 3. o. 4. ein oder zwei Semes­ter Wahl­pflicht
Data Science / Master of Science [FsB vom 06.04.2018 mit Änderungen vom 01.07.2019, 02.03.2020, 21.03.2023 und 10.12.2024] Variante 2 3. o. 4. ein oder zwei Semes­ter Wahl­pflicht
Courses offered for the Individual Subsidiary Subjects / Individueller Ergänzungsbereich im Bachelor Technische Fakultät 3. o. 5. ein oder zwei Semes­ter Wahl­pflicht
Informatics / Bachelor of Science [FsB vom 04.06.2020 mit Änderung vom 15.12.2021] Major Subject (Academic) Bioinformatics 5. o. 6. ein oder zwei Semes­ter Wahl­pflicht
Informatics / Bachelor of Science [FsB vom 04.06.2020 mit Änderung vom 15.12.2021] Major Subject (Academic) Strukturierte Ergänzung des Profils Bioinformatik KF (fw) 5. o. 6. ein oder zwei Semes­ter Wahl­pflicht
Informatics / Bachelor [FsB vom 04.06.2020 mit Änderung vom 15.12.2021] Minor Subject (Academic), 60 CPs Practical Informatics 5. o. 6. ein oder zwei Semes­ter Wahl­pflicht
Informatics for the Natural Sciences / Master of Science [FsB vom 30.09.2016 mit Berichtigung vom 10.01.2017 und Änderungen vom 15.09.2017, 02.05.2018, 04.06.2020 und 31.03.2023] 1. o. 2. ein oder zwei Semes­ter Wahl­pflicht
Faculty of Technology - Courses offered for the Individual Subsidiary Subjects / Individueller Ergänzungsbereich im Bachelor 3. o. 5. ein oder zwei Semes­ter Wahl­pflicht

Automatische Vollständigkeitsprüfung

In diesem Modul kann eine automatische Vollständigkeitsprüfung vom System durchgeführt werden.


Legende

1
Die Modulstruktur beschreibt die zur Erbringung des Moduls notwendigen Prüfungen und Studienleistungen.
2
LP ist die Abkürzung für Leistungspunkte.
3
Die Zahlen in dieser Spalte sind die Fachsemester, in denen der Beginn des Moduls empfohlen wird. Je nach individueller Studienplanung sind gänzlich andere Studienverläufe möglich und sinnvoll.
4
Erläuterungen zur Bindung: "Pflicht" bedeutet: Dieses Modul muss im Laufe des Studiums verpflichtend absolviert werden; "Wahlpflicht" bedeutet: Dieses Modul gehört einer Anzahl von Modulen an, aus denen unter bestimmten Bedingungen ausgewählt werden kann. Genaueres regeln die "Fächerspezifischen Bestimmungen" (siehe Navigation).
5
Workload (Kontaktzeit + Selbststudium)
SoSe
Sommersemester
WiSe
Wintersemester
SL
Studienleistung
Pr
Prüfung
bPr
Anzahl benotete Modul(teil)prüfungen
uPr
Anzahl unbenotete Modul(teil)prüfungen
Diese Leistung kann gemeldet und verbucht werden.