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Data Science Medicine Health Weiterbildung HSLU

Datenkompetenzen für das Gesundheitswesen

CAS Data Science in Medicine & Health >
Data Science Medicine Health Weiterbildung HSLU

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  1. Informatik Informatik
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  4. CAS Data Science in Medicine & Health CAS Data Science in Medicine & Health

CAS Data Science in Medicine & Health Datenkompetenzen für die Zukunft des Gesundheitswesens

Dieses CAS-Programm bietet eine umfassende und strukturierte Einführung in die Datenwissenschaft, die speziell auf die Herausforderungen und Bedürfnisse der Medizin und des Gesundheitswesens zugeschnitten ist.

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Die Weiterbildung in der Übersicht

Das Programm bietet eine fundierte Einführung in die Schlüsselkonzepte und -techniken, die für die Analyse und Nutzung von Gesundheitsdaten unerlässlich sind. Die Weiterbildung behandelt verschiedene Aspekte der Datenverarbeitung, statistischen Analyse, maschinellen Lernens und mehr. Der Fokus liegt dabei auf den Anforderungen der medizinischen Praxis.

Die Weiterbildung deckt die wichtigsten Grundlagen ab: Von einer Einführung in die Rolle von Data Science im Gesundheitswesen, über die Datenerfassung und -verarbeitung bis zu verschiedenen Datentypen und -quellen. Die Teilnehmenden erhalten Einblicke in statistische Analysemethoden und prädiktive Modellierungstechniken. Auch ethische Überlegungen im Umgang mit Patientendaten sind Teil des Programms.

Das CAS- Programm konzentriert sich auch auf fortschrittliche Themen wie der Entwicklung klinischer Systeme der Entscheidungsunterstützung (Decision Support Systems), der Anwendung von Natural Language Processing im Gesundheitswesen und der Durchführung von Real-World Data Studies. Darüber hinaus bieten wir einen Überblick über neue Technologien in den Bereichen Künstliche Intelligenz und das Internet der Dinge sowie deren potenzielle Auswirkungen.

Lernziele

Die Weiterbildung vermittelt die notwendigen Kenntnisse und Fähigkeiten, um datengetriebene Entscheidungen im Gesundheitswesen zu treffen. Die Teilnehmenden werden befähigt, komplexe medizinische Daten zu analysieren, um fundierte klinische Entscheidungen zu unterstützen und die Qualität der Patientenversorgung zu verbessern. Die wichtigsten Lernziele umfassen:

  • Verständnis und Anwendung von Datenwissenschaft im Gesundheitswesen 
  • Effektive Visualisierung und zielgerichtete Kommunikation von Daten 
  • Anwendung von maschinellem Lernen und Predictive Modeling 
  • Verständnis von Ethik und Datenschutz im Umgang mit Patientendaten 
  • Integration und Analyse von verschiedenen Gesundheitsdatentypen
Mehr Informationen

Inhalte und Themen

  1. Einführung: Überblick über die Rolle und Bedeutung von Data Science im Gesundheitswesen mithilfe von Fallstudien und Erfolgsgeschichten. 
  2. Python: Eine Einführung in die Programmiersprache
  3. Datenverarbeitung, Datentypen und -quellen: Die Weiterbildung behandelt Techniken zur Datenerfassung, Datenbereinigung und Vorverarbeitung, die für Gesundheitsdaten spezifisch sind. Dabei werden verschiedene Arten von Gesundheitsdaten (klinische, genomische, bildgebende Daten usw.) und deren Quellen angeschaut. 
  4. Statistische Analyse und Maschinelles Lernen: Grundlagen statistischer Methoden zur Analyse von Gesundheitsdaten, einschliesslich Hypothesentests und Regressionsanalysen. Eine Einführung in das maschinelle Lernen, die sich auf Algorithmen konzentriert, die häufig im Gesundheitswesen verwendet werden (z. B. Entscheidungsbäume, Random Forests).  
  5. Datenvisualisierung und -kommunikation: Techniken zur effektiven Visualisierung und Kommunikation von Datenergebnissen an nicht-technische Stakeholder. 
  6. Prädiktive Modellierung und Risikostratifizierung: Methoden wie man Modelle zur Vorhersage von Patientenergebnissen und zur Stratifizierung von Patienten auf der Grundlage des Risikos entwickelt. 
  7. Natural Language Processing (NLP): Verwendung von NLP, um aussagekräftige Informationen aus klinischen Notizen und medizinischer Literatur einschliesslich Chat-GPT zu extrahieren. 
  8. Ethik, Datenschutz und Datensicherheit: Verständnis der ethischen Überlegungen, Datenschutzgesetze und Datensicherheitsmassnahmen, die für den Umgang mit Patientendaten entscheidend sind. 
  9. Elektronische Patientenakten (EHR) und Datenintegration: Erfahren Sie mehr über EHR-Systeme, Interoperabilitätsprobleme und die Integration verschiedener Datenquellen. 
  10. Klinische Entscheidungsunterstützungssysteme: Entwurf und Implementierung von Systemen, die Daten zur Unterstützung der klinischen Entscheidungsfindung verwenden.

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Facts

Start

31. Oktober 2025

Ende

26. Februar 2026

Anmeldeschluss

2 Wochen vor Programmstart

Dauer

4 Monate

Kosten

CHF 7'900.–

Einschreibegebühr und Unterlagen sind inklusive. Vergünstigung: 5% Preisnachlass für Premium Alumni-Mitglieder der Hochschule Luzern. Weiterbildungsgutscheine SVEB werden akzeptiert.

Leitung
  • Prof. Dr. Umberto Michelucci
  • Dr. Aygul Zagidullina
Info-Veranstaltungen
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  • Mittwoch, 21. Mai 2025, Online
  • Mittwoch, 11. Juni 2025, Online
  • Montag, 16. Juni 2025, Online
  • Donnerstag, 3. Juli 2025, Online
  • Montag, 7. Juli 2025, Online
  • Mittwoch, 3. September 2025, Online
  • Dienstag, 9. September 2025, Online
  • Mittwoch, 24. September 2025, Online
  • Montag, 6. Oktober 2025, Online
  • Mittwoch, 15. Oktober 2025, Online
  • Montag, 3. November 2025, Online
  • Montag, 24. November 2025, Online
Abschluss

Certificate of Advanced Studies Hochschule Luzern/FHZ in Data Science in Medicine & Health

Art

CAS

ECTS

15

Unterrichtszeiten

Freitag, Samstag

Unterrichtssprache
  • Deutsch
  • Englisch
Durchführungsort

Rotkreuz

Kontaktstunden

120 Lektionen

Dozierende
  • Dr. Umberto Michelucci 
  • Dr. Aygul Zagidullina 
  • Dr. Elena Nazarenko
  • Prof. Dr. med. Stephan Vorburger 
Zielgruppe
  • Ärzte, Pflegekräfte, medizinische Forscherinnen und Gesundheitsmanager
  • Fachpersonen, die sich mit der Analyse und Interpretation von Gesundheitsdaten beschäftigen oder in Zukunft beschäftigen möchten
  • Medizinisches Personal, das sich mit klinischen Entscheidungsprozessen und Patientenmanagement befasst
  • Fachkräfte an der Schnittstelle von Technologie und Gesundheitsversorgung
  • Study Nurses, die bei der Planung, Vorbereitung und Durchführung von klinischen und wissenschaftlichen Studien mitwirken
Voraussetzungen

Ein Abschluss auf Tertiärstufe (ETH/Universität, Fachhochschule, Höhere Fachschule und andere) und mindestens zwei Jahre Berufserfahrung. Personen mit einer gleichwertigen Qualifikation und mehrjähriger Berufserfahrung können in beschränkter Anzahl über ein standardisiertes Zulassungsverfahren («sur dossier») aufgenommen werden - dies kann mit Auflagen verbunden sein.

Anbieter

Informatik
Weiterbildung

Methodik

Das CAS Data Science in Medicine & Health zeichnet sich durch eine vielfältige Methodik aus, die über den traditionellen Präsenzunterricht hinausgeht:
Angeleitetes Selbststudium: Hochwertige Lernmaterialien und Ressourcen ermöglichen ein Lernprozess nach eigenem Tempo. Fachkundige Tutoren bieten dabei Unterstützung und beantworten Fragen der Teilnehmenden.
Transferprojekte: In praxisorientierten Projekten wenden die Teilnehmenden das erworbene Wissen direkt in ihrem Berufsumfeld an.
Vertiefungsarbeit: Es bietet sich die Gelegenheit, sich in spezifischen Themenbereichen mit beruflicher Relevanz zu vertiefen.
Kollaboratives Lernen: Gruppenprojekte und Diskussionsforen fördern die Zusammenarbeit und den Austausch von Ideen zwischen den Teilnehmenden.

Logo Women in Data Science

Das Themenfeld Applied Data Intelligence der HSLU unterstützt Women in Data Science (WiDS). Die Konferenz bringt Fachexpertinnen zusammen und setzt sich für die Aus- und Weiterbildung im Bereich der Datenwissenschaft ein.

Dieses Programm ist Teil folgender Weiterbildungen

  • MAS Business Intelligence

  • MAS Data Engineering and Data Science

  • MAS Data Management & Ecosystems

  • MAS Machine Learning

Anmeldung

  • Jetzt anmelden

Prof. Dr. Umberto Michelucci

Co-Programmleiter

+41 41 349 31 44

E-Mail anzeigen

Dr. Aygul Zagidullina

Co-Programmleiterin

E-Mail anzeigen

Prof. Dr. med. Stephan Vorburger

Co-Programmleiter

E-Mail anzeigen

Melda Kahveci

Programmorganisatorin

+41 41 349 31 39

E-Mail anzeigen

Infoveranstaltungen

  • Mittwoch, 21. Mai 2025, Online
  • Mittwoch, 11. Juni 2025, Online
  • Montag, 16. Juni 2025, Online
  • Donnerstag, 3. Juli 2025, Online
  • Montag, 7. Juli 2025, Online
  • Weitere Infoveranstaltungen

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  • CAS Data Engineering and Applied Data Science
  • CAS Digital Healthcare
  • MAS Management im Sozial- und Gesundheitsbereich

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