Medical Data Science M.Sc.

 

Privatrechtlicher Studiengang

Eckdaten

Abschluss:
Master of Science
Studienbeginn:
Wintersemester
Regelstudienzeit:
4 Semester
ECTS-Punkte:
90Mehr Informationen

Was ist damit gemeint?

ECTS sind Leistungspunkte, die den Arbeitsaufwand im Studium messen.

Sprache:
Deutsch und Englisch

Zugangsvoraussetzungen

  • 1. Hochschulabschluss, fachliche Vorbildung gem. PO Mehr Informationen

    Was ist damit gemeint?

     

     

  • Sprachkenntnisse in Deutsch und Englisch Mehr Informationen

    Was ist damit gemeint?

    Zur Einschreibung in diesen Studiengang muessen Sie Kenntnisse in allen Unterrichtssprachen nachweisen. Details regelt die Pruefungsordnung.

Zulassung für Erstsemester

frei
kein NC

Sprachvoraussetzungen

  • siehe Studiengangbeschreibung
 

Studiengangsbeschreibung

Digitale Technologien revolutionieren auch das Gesundheitswesen. Die Digitalisierung bietet die Chance, patientenzentrierte individuelle Therapie- und Versorgungsangebote weiterzuentwickeln. Medical Data Science, das heißt die Gewinnung, Verarbeitung und Analyse von Daten zielt darauf, Versorgung und Forschung zu verknüpfen. Dies hilft Krankheiten besser zu verstehen, therapeutische Ansätze personalisierter auszuwählen und Wirkungen besser vorherzusagen.

Der Studiengang ist weiterbildend und berufsbegleitend konzipiert. Dadurch wird Teilnehmerinnen und Teilnehmern ermöglicht, sich neben ihrer Berufstätigkeit Themenfelder der Medizinischen Datenwissenschaft zu erarbeiten.

Das didaktische Konzept des Studiengangs orientiert sich an drei Zielen:

  1. Eine inhaltliche Ausrichtung an den Aspekten Medical Data und Medical Data Software in systemischen, sozio-technischen und regulatorischen Kontexten für Versorgung und Forschung. Diese Aspekte führen im Sinne eines Spiralcurriculums durch die verschiedenen Module mit hohem Praxisbezug.
  2. Eine integrative, kollaborative Zusammenarbeit an der Schnittstelle von Medizin und Informatik und den dafür erforderlichen überfachlichen professionellen Kompetenzen. Kleine interdisziplinäre Lerntandems oder -gruppen ermöglichen ein Lernen von, mit und übereinander und sensibilisieren für die unterschiedlichen berufs-kulturellen Hintergründe.
  3. Ein Blended Learning-Konzept mit Präsenzphasen auf dem RWTH Campus und E-Learning-Phasen mit Kontakt- und Selbstlernanteilen zielt auf eine flexible und weitgehend individuelle Gestaltung des berufsbegleitenden Studierens.
 

Studienverlauf

Die Studiendauer beläuft sich auf vier Semester. Im ersten und dritten Semester sind die Lerninhalte in jeweils vier Module eingeteilt. Das zweite Semester beinhaltet drei Module. Darüber hinaus erfolgt in diesem Semester die Ableistung eines Praktikums beziehungsweise einer Projektarbeit. Neben Online-Seminaren finden während der Semester in regelmäßigen Abständen Präsenzblöcke in Aachen statt. Die moderne Lernplattform der RWTH unterstützt die Studierenden mit interaktiven Inhalten. Im vierten Semester ist die Erstellung der Masterarbeit vorgesehen.

Basierend auf den jeweiligen Vorkenntnissen der Teilnehmerinnen und Teilnehmer erfolgt ein Einstieg in einen der beiden Starting Tracks „Medical Aspects“ oder „Computer Science Aspects“. Diese beiden Tracks bestehen aus jeweils zwei Modulen. Hierdurch wird sichergestellt, dass alle Bewerberinnen und Bewerber über medizinische und informatische Grundlagenkenntnisse verfügen und ein gemeinsamer Verständigungsrahmen geschaffen wurde. Im dritten Semester können alle Teilnehmerinnen und Teilnehmer zwischen zwei Specialisation Tracks „Data Integration“ oder „Data Analytics“ mit je zwei Modulen wählen.

 

Voraussetzungen

Voraussetzung für die Studienaufnahme ist ein erster Hochschulabschluss und mindestens ein Jahr relevante Berufserfahrung. Die geforderte fachliche Vorbildung ist in der Prüfungsordnung formuliert. Die Feststellung, dass die Zugangsvoraussetzungen erfüllt sind, trifft der Prüfungsausschuss.

 

Berufsperspektiven

Erfolgreiche Absolventinnen und Absolventen des Masterstudiengangs „Medical Data Science“ erwerben Fähigkeiten und Kompetenzen, die sie befähigen, medizinische Daten aus unterschiedlichsten Quellen zu gewinnen, zusammenzuführen und zu bereinigen. Sie verfügen sowohl über grundlegendes medizinisches als auch informationstechnisches Fachwissen, um medizinische Entscheidungen für Diagnostik und Therapie vorzubereiten. Dadurch ermöglichen sie eine verbesserte Patientenversorgung und zukunftsweisende medizinische Forschung.

Architektur und Management komplexer Informationssysteme mit dem Ziel einer hochwertigen Informationsverarbeitung sind ihnen vertraut. Als medizininformatische Expertin oder als medizininformatischer Experten stellen sie die Basis für innovative, datengetriebene Diagnostik und Therapie zur Verfügung – Datenintegration – oder nutzen beziehungsweise entwickeln Verfahren der Analyse großer Datenmengen sowie des Maschinellen Lernens – Datenanalyse – im medizinischen Kontext. Dabei bedenken sie ethische, rechtliche und soziale Aspekte der Medizininformatik, reflektieren ihre eigene Rolle und ihre berufliche Entwicklung und verfügen über fundiertes Wissen aus dem Bereich des Projekt- und Changemanagement in interprofessionellen Kontexten.

In der Gestaltung digitalisierter Abläufe im Gesundheitswesen bieten sich für erfolgreiche Absolventinnen und Absolventen des Masterstudiengangs „Medical Data Science“ vielfältige Möglichkeiten der persönlichen Entwicklung und der Übernahme von Verantwortung in einem interdisziplinären Arbeitsumfeld.

 

Prüfungsordnung

Die Prüfungsordnung regelt rechtsverbindlich Studienziele, Studienvoraussetzungen, Studienablauf und Prüfungen. Sie enthält in ihrem Anhang die Beschreibung der Module, aus denen sich der Studiengang zusammensetzt.

 

Fakultät

Der Masterstudiengang wird von der Fakultät für Medizin angeboten.