Clinical Applications of Computational Medicine

Worum geht's

Du lernst, wie Methoden der Computational Medicine auf konkrete klinische Probleme angewendet werden. Das Modul behandelt Datenerhebung, biostatistische Modellierung, Signalverarbeitung, Mustererkennung, Vorhersage und Validierung sowie die Entwicklung webbasierter Entscheidungshilfen. Am Ende kannst du grundlegende Signalverarbeitung anwenden, Forschungsfragen explorativ bearbeiten und Ergebnisse schriftlich sowie mündlich präsentieren.

Was du danach kannst

Verständnis von Problemen und Erfolgsfaktoren für Geschäftsmodelle in Computational Medicine/Telemedizin
Anwendung grundlegender Signalverarbeitungsverfahren (z. B. Filterung, Analyse von Mobilaccelerometrie/ECG)
Durchführung explorativer Forschung: Hypothesenbildung, Datensammlung, Analyse und Bericht
Verbesserung schriftlicher und mündlicher Kommunikationsfähigkeiten durch Bericht und Präsentation

Aus was das Modul besteht

Einführende Vorlesungen (3)Vermittlung des Basiswissens zu den Themenfeldern
Kleingruppenprojekte (1–3 Stud.)Vertiefung durch eigenständiges Projekt: Studiendesign, Datenerhebung, Algorithmusentwicklung, Validierung, Analyse
Präsentation und DiskussionAbschlusspräsentation der Projektergebnisse mit anschließender Verteidigung und Diskussion

Lehrmethode

VorlesungVermittlung grundlegender Konzepte zu Beginn
Seminar/Übung/LaborPraktische Umsetzung und Vertiefung in Projektarbeit
Projektarbeit in KleingruppenHands-on-Erfahrung mit Messgeräten, Datenerhebung und -analyse
Exkursionen/BesucheEinblick bei Medizintechnikfirmen und klinischen Partnern

Solltest du schon können

Analysisempfohlen
Klassische Mechanikempfohlen
Grundlagen der Elektrotechnikempfohlen
Grundlagen der Sozialpsychologieempfohlen
Grundkenntnisse in R/Matlab und Statistikempfohlen

Prüfung

ProjektarbeitPräsentationSchriftliche Abgabe

Du erstellst einen schriftlichen Projektbericht (max. 4 Seiten) und ein Präsentationsset für die Abschlusspräsentation. Die Ergebnisse werden öffentlich präsentiert und verteidigt; externe Gäste sind eingeladen. Die Endnote setzt sich zu je einem Drittel aus Qualität des schriftlichen Berichts, der Präsentation und der Diskussion zusammen.

Literatur

Motl RW et al. - Accuracy of the actibelt® Accelerometer for Measuring Walking Speed in a Controlled Environment among Persons with Multiple Sclerosis
Schimpl M et al. - Association between walking speed and age in healthy, free-living individuals using mobile accelerometry
Schimpl M, Lederer C, Daumer M - Development and validation of a new method to measure walking speed in free-living environments using the actibelt platform
Scalfari A et al. - Age and disability accumulation in Multiple Sclerosis
Daumer M, Neuhaus A, Herbert J, Ebers G - Prognosis of the individual course of disease: the elements of time, heterogeneity and precision
Ebers G., Heigenhauser L., Daumer M., Lederer C., Noseworthy J. - Disability as an outcome in clinical trials
Daumer M et al. - Reducing the Probability of false positive Research Findings by pre-publication Validation: Experience with a large Multiple Sclerosis Database
Schunkert H. et al. - Repeated Replication and a Prospective Meta-Analysis of the Association Between Chromosome 9p21.3 and Coronary Artery Disease
Daumer M et al. - The Normal Fetal Heart Rate Study: Analysis Plan
Daumer M., Neuhaus A., Lederer C., Scholz M., Wolinsky JS, Heiderhoff M. - Prognosis of the individual course of disease: steps in developing a decision support tool for Multiple Sclerosis
Daumer M, Thaler K, Kruis E, Feneberg W, Staude G, Scholz M - Steps towards a miniaturized, robust and autonomous measurement device for the long-term monitoring of the activity of patients: ActiBelt
Noseworthy J., Kappos L., Daumer M. - Competing interests in Multiple Sclerosis research
Daumer M. - Online Monitoring von Changepoints
Daumer M., Nahm W., Scholz M., Dannegger F., Kochs E., Morfill G. - Konzept für eine internet-basierte Datenbank zur Unterstützung von Projekten in der Biosignalanalyse

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