Komplexpraktikum Medizinische Informatik SoSe 24

In diesem Kurs erhalten Studierende eine umfassende Einführung in das Feld der “Medical Data Science”. Der Kurs konzentriert sich auf die Verarbeitung, Analyse und Visualisierung großer medizinischer Datenmengen unter Verwendung der MIMIC-Datenbank, die umfangreiche klinische Informationen enthält. Studierende werden in die Grundlagen des Machine Learning und Explainable Machine Learning eingeführt, um medizinische Datensätze zu analysieren und relevante Erkenntnisse, speziell im Bereich der Intensivmedizin, zu gewinnen. 

Organisatorisches

Das Komplexpraktikum findet in Präsenz statt. Das Komplexpraktikum findet immer donnerstags von 14:50 bis 16:20 statt (APB/E010/U).

Lernziele

Die Studierenden … 

• sind in der Lage, im Rahmen einer interdisziplinären Zusammenarbeit mit medizinischem Personal KI-Modelle zu erzeugen, die an die Bedürfnisse der Endnutzenden angepasst sind (KI-Modellentwicklung im realen Szenario der Intensivstation am Universitätsklinikum Dresden).
• sind in der Lage, die grundsätzlichen Probleme medizinischer Datenverarbeitung zu beschreiben und methodisch an realen Daten zu analysieren (Data Science).
• kennen Grundlagen medizinischer Dokumentationssysteme (SQL Datenbanken).
• können basierend auf gegebenen Daten und Literatur Vorschläge erarbeiten, wie spezielle Patientengruppen oder Umgebungsfaktoren anhand bestimmter Parameter erkannt werden können (Explorative Datenanalyse).
• sind in der Lage, aufbereitete Daten in eine für medizinisches Personal geeignete Darstellung zu übertragen (Usability/ User-centered Design).
• lernen ihre Ergebnisse in Form eines web-basierten Dashboards zu übertragen (Datenvisualisierung)

Inhalte

Im Rahmen des Komplexpraktikums der Medizinischen Informatik werden die Studierenden mit einer großen Menge von anonymisierten medizinischen Daten (MIMIC) arbeiten. Da es sich hierbei um echte Daten handelt, ist der Zugang zu diesem Datensatz reguliert und setzt die Absolvierung eines Online-Kurses (Data or Specimens only research) voraus. Dieser Kompakt-Kurs ist ein Bestandteil des Komplexpraktikums. Der MIMIC Datensatz wird den Studierenden anschließend in einer cloudbasierten Umgebung zur Verfügung gestellt. Basierend auf einer KI-basierten Datenanalyse soll mit Unterstützung der Tutor:innen und Ärzten der Universitätsklinik Dresden eine nutzerzentriertes, medizinisches Diagnoseunterstützungssystem als Prototyp entwickelt werden. Dabei liegt der Fokus gleichermaßen auf der Datenanalyse und der Visualisierung zur kontinuierlichen Vorhersage von akutem Nierenversagen auf der Intensivstation. Das Ergebnis des Komplexpraktikums wird dabei in einer 5-8-seitigen Dokumentation in Form eines wissenschaftlichen Artikels.

In den ersten Veranstaltungen werden die folgenden medizinischen und technischen Aspekte vermittelt:

• Einführung in Medical Data Science
• Usability Engineering im medizinischen Kontext
• Arbeiten mit Big Data (medizinische Daten - MIMIC-IV)
• Machine Learning und Explainable Machine Learning
• Dokumentation
• Experimenteller Aufbau
• Arbeiten in interdisziplinären Teams (Planung, Iteration, Evaluation)

Voraussetzungen:

• solide SQL-Kenntnisse oder Motivation diese sich selbständig anzueignen 
• Grundwissen  ML oder Motivation sich hier einzuarbeiten
• Interesse an einer Endnutzer-Zentrierten Entwicklung von ML-Modellen in einem komplexen medizinischen Kontext