Absolventinnen und Absolventen können nach der Weiterbildung:
- Anwendungsfälle von KI und Analytics im klinischen Kontext fachlich bewerten (Nutzen, Risiken, Bias/Transparenz, Human-in-the-Loop).
- Daten- und Interoperabilitätsanforderungen ableiten (z.B. HL7/FHIR/SNOMED, Datenqualität/Semantik).
- Telemedizin-/Remote-Care-Lösungen einführen und dabei regulatorische, organisatorische und wirtschaftliche Rahmenbedingungen berücksichtigen.
- Verantwortungsvolle Innovation und Transformation operationalisieren (RRI, Change-Ansätze, crossfunktionale Zusammenarbeit).
Das CAS richtet sich an Fach- und Führungspersonen aus Klinik, ICT, MedTech, Pflege und Management, die digitale Innovation aktiv mitgestalten wollen. Es baut auf bestehenden Digital-Health-Kompetenzen auf und ist ein Pflicht-CAS im neuen MAS Medizininformatik.
Die SAS gelten hierbei als Fundament, während das CAS Anwendung und Vertiefung fokussiert. Dieses CAS setzt also die in den vorbereitenden SAS vermittelten Grundlagen voraus und fokussiert auf die vertiefte Anwendung zukunftsweisender Technologien im klinischen und organisationalen Kontext.
Modul 1: AI & Clinical Decision Support
Dieses Modul vermittelt die Grundlagen moderner KI-Technologien wie Machine Learning (ML) und Large Language Models (LLM) im klinischen Kontext. Praxisbeispiele und interaktive Formate bearbeiten Anwendungsfelder wie Diagnostik, Triage und Risikobewertung. Die Teilnehmenden reflektieren kritisch Fragestellungen um Bias, Transparenz, Black Box, rechtliche Rahmenbedingungen und Human-in-the-Loop-Ansätze.
Modul 2: Big Data & Health Analytics
Das Modul zeigt, wie strukturierte und unstrukturierte Gesundheitsdaten verarbeitet, integriert und analysiert werden. Im Fokus stehen Datenqualität, Interoperabilität, Standards (z. B. HL7, FHIR, SNOMED) und semantische Modellierung. Die Teilnehmenden lernen, Daten in Dashboards und Analytics-Modelle (predictive und prescriptive) zu überführen und deren Aussagekraft kritisch zu bewerten. Zusätzlich behandelt das Modul Systemarchitekturen im klinischen Umfeld, Plattformlogiken, API-Strategien sowie Make-or-Buy-Entscheidungen im Zusammenspiel mit bestehenden IT-Landschaften.
Modul 3: Telemedizin, Robotik & Sensorik
Dieses Modul beleuchtet moderne Versorgungsformen wie Telemonitoring, Remote Care, robotische Assistenz und vernetzte Sensorik. Die Teilnehmenden verknüpfen technologische Möglichkeiten mit regulatorischen, organisatorischen und wirtschaftlichen Rahmenbedingungen. Anhand konkreter Anwendungsfälle zeigen die Dozierenden, wie innovative Technologien patientenzentriert und nachhaltig implementiert werden.
Modul 4: Responsible Innovation & Transformation
Im Fokus steht die nachhaltige und verantwortungsvolle Einführung neuer Technologien. Teilnehmende arbeiten praxisnah mit Modellen wie Responsible Research & Innovation (RRI) sowie mit Change-Management-Ansätzen. Darüber hinaus thematisiert der Unterricht interprofessionelle Zusammenarbeit, crossfunktionale Teams und agile Methoden - sie bilden die Grundlage für erfolgreiche Transformation. Das Modul bearbeitet ausserdem die Themen AI-Governance, Verantwortlichkeitsmodelle (z. B. Data Owner, AI Owner), Risiko-Management, Monitoring und Lifecycle-Steuerung.
