Basics of Medical Data Science
Das Wahlfach „Basics of Medical Data Science“ richtet sich an Studierende der Vorklinik und Klinik, die ihre Kompetenzen im Umgang mit medizinischen Daten gezielt ausbauen möchten. Der Kurs umfasst 24 Unterrichtseinheiten (UE) und wird im Sommersemester 2026 angeboten. Er bietet eine praxisnahe Einführung in die medizinische Datenanalyse – eine Schlüsselkompetenz für Forschung, Promotion und evidenzbasierte Patientenversorgung.
Inhalte
Medizinische Daten begegnen Ihnen überall – im Labor, in klinischen Studien, im PJ oder in der eigenen Doktorarbeit. Doch wie lassen sich solche Datensätze jenseits von Excel sinnvoll auswerten ohne Datenverlust oder fehleranfällige manuelle Auswertung?
In diesem Wahlfach erlernen Sie, medizinische Daten strukturiert, reproduzierbar und effizient zu verarbeiten. Ziel ist es, Ihnen ein solides Fundament im Datenmanagement zu vermitteln und gleichzeitig ein praktisches Verständnis für datengetriebene Fragestellungen zu entwickeln.
Was Sie erwartet:
- Praxisnahes Arbeiten: Mit der Programmiersprache R erarbeiten Sie grundlegende Methoden zur Datenaufbereitung, Analyse und Visualisierung.
- Eigenes Mini‑Projekt: Sie wählen einen Datensatz, formulieren eine Forschungsfrage, führen die Analyse selbstständig durch und präsentieren Ihre Ergebnisse auf einem wissenschaftlichen Poster.
- Selbstständiges Lernen: Der Kurs liefert Ihnen eine strukturierte Einführung, Leitfäden und persönliche Betreuung – das eigenständige Üben, Nachvollziehen und Anwenden ist jedoch ausdrücklich Teil des Konzepts und die zentrale Lernerfahrung.
Erste Programmiererfahrungen sind hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich. Wir starten „von Null“. Neugier und Interesse an wissenschaftlichem Arbeiten stehen im Vordergrund.
Warum das wichtig ist?
Auch in einer Ära von KI‑gestützter und automatisierter Code‑Generierung bleibt das eigene Verständnis von R‑Code unverzichtbar: Nur so können Sie beurteilen, ob erzeugter Code korrekt ist und exakt das tut, was er soll.
Themen
- Grundlagen des medizinischen Datenmanagements
- Strategien zur Vermeidung von Datenverlust und Versionsproblemen
- Praktisches Arbeiten mit Excel und R
- Explorative Datenanalyse und Visualisierung
- Wissenschaftliche Kommunikation: Wie lassen sich Daten überzeugend präsentieren?
Der Kurs kombiniert vier Vorlesungseinheiten (je 2 UE) mit zwei vierstündigen Workshops, in denen Sie unter Anleitung an Ihrem eigenen Projekt arbeiten. Die Einarbeitung in R erfolgt während und nach den inhaltlichen Inputs fortlaufend im Rahmen der Workshops. Den Abschluss bildet eine gemeinsame Präsentation der Ergebnisse.
Das erste Treffen wird am 29. April 2026 um 17 Uhr als Präsenzveranstaltung im Haus 105, SR 3.448/449 stattfinden.
Ansprechpartner: Thomas Zerjatke, Lars Thielecke, Prof. Dr. Ingmar Glauche
Verantwortliche Hochschullehrer: Prof. Ingo Röder und Prof. Martin Sedlmayr