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im SSC-Gebäude
Adolf-Reichwein-Str. 2
57076 Siegen
Anfahrt


Erreichbarkeit der
studentischen Hotline:
0271 740-2712
Mo - Do: 9 - 16 Uhr
Fr: 9 - 12 Uhr

Mail:
info.studienberatung[at]
zsb.uni-siegen.de


Terminvereinbarung für eine Beratung über:
0271 740-2712


International Students
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Impressum

Medical Data Science


Abschluss

Master of Science

Weitere Informationen zum Studiengang

finden Sie hier

Unterrichtssprache

Deutsch teilweise Englisch

Termine & Fristen

zur Übersicht

 

Der Studiengang

Die moderne Medizin ist ohne die Verarbeitung von Daten nicht mehr denkbar. Alle Vorgänge in Krankenhäusern, Arztpraxen, Pflegeeinrichtungen und anderen Unternehmen des Gesundheitssystems sind heute vernetzt. Patient:innen und ihre Krankengeschichten werden durch Daten repräsentiert. Diese Datenverarbeitung funktioniert heute noch nicht perfekt. Die Erfahrungen der Corona-Pandemie haben dies an manchen Stellen deutlich gezeigt.
Medical Data Science beschäftigt sich damit, solche Missstände zu beseitigen und eine auf Daten gestützte optimale medizinische Versorgung für die Zukunft zu schaffen. Absolvent:innen dieses Masterstudiengangs beherrschen Konzeption, Entwicklung, Bewertung und Anwendung von Methoden und Werkzeugen der Informationsverarbeitung mit dem Ziel der medizinischen Datenverarbeitung, Datenanalyse und Datenintegration sowie entsprechender Forschung in diesen Bereichen.

 

Berufsperspektiven

Expert:innen mit einem Masterabschluss in Medical Data Science schaffen das Rückgrat der medizinischen Versorgend der Zukunft. Sie entwickeln und erforschen innovative Lösungen für die medizinischen Probleme unserer Zeit.
Durch ihr fachspezifisches Wissen und übergreifende Fertigkeiten sind sie in der Lage, als Teammitglieder oder in der Leitung von Projekten in der Forschung oder in IT-Teams tätig zu sein. Mit ihrer Expertise unterstützen sie Gestaltungs-, Versorgungs- und Forschungsprozesse in Einrichtungen oder Unternehmen des Gesundheitssystems.
Dies tun sie in Krankenhäusern, Unternehmen und Behörden der Gesundheitsadministration, bei Software-Herstellern und Medizintechnik-Unternehmen, aber auch in Forschungsinstituten und Universitäten im Rahmen einer wissenschaftlichen Karriere, die ihnen nach einem universitären Abschluss in Medical Data Science, wie wir ihn hier in Siegen anbieten, offensteht.

 

Zugangsvoraussetzung

Voraussetzung ist ein Bachelorabschluss in einem medizinisch-orientierten Studiengang, in dem auch Grundkenntnisse der Informatik vermittelt wurden. Bewerber:innen müssen nachweisen, dass sie vor Beginn des Studiums einen gewissen Anteil an medizinischen Grundkenntnissen und mathematisch-informatischen Grundlagen erworben haben (konkret jeweils mindestens 30 ECTS-Punkte). Das kann z.B. durch einen Bachelorabschluss in Medizinischer Informatik erfolgen oder durch einen Abschluss in einem Kern-, Wirtschafts- oder Bioinformatik-Studium, wenn Sie anderweitig, z.B. durch eine vorherige Berufsausbildung hinreichende Medizingrundkenntnisse erworben haben. Natürlich erfüllt der Bachelorstudiengang Digital Biomedical and Health Sciences mit 2. Kernfach Digital Medical Technology der Universität Siegen diese Zugangsvoraussetzungen.

 

Studienstruktur

1. Semester

2. Semester

3. Semester

4. Semester

Wissensmanagement
in der Medizin

Kl in der Medizin

Ubiquitous Computing

Masterarbeit

Medical XR

Medizintechnik Vertiefung

1 Wahlpflichtfach
Interdisziplinäre Themen

Wahlpflichtfächer Digitale Medizin

Projektgruppe

 

1 Wahlpflichtfach Interdisziplinäre Themen

  • IoT in der Medizin
  • Entscheidungsunterstützungssysteme
  • Recht und Regulatorik
  • Ethik in der digitalen Medizin
  • Algorithmik I
  • Datenbanksysteme II
  • Deep Learning
  • Recent Advances in Machine Learning
  • Machine Vision
  • Advanced Programming in C++
  • Fortgeschrittene Bioinformatik

 

Wahlpflichtfächer Digitale Medizin

  • Praktische Philosophie
  • Sprache in berufl. & institut. Kontexten
  • Data, Platforms & Digital Methods
  • Medicine in Depth I
  • Medicine in Depth II
  • Medicine in Depth III
  • Gesundheitsökonomie
  • Gesundheitsökonomie - Evaluation
  • Nutzerorientierung in Digital Public Health
  • Statistical Learning in Health Sciences
  • Gesundheits- & Klinische Psychologie

 

 

2022-09-09T09:45:59
 
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