Alle Lernmaterialien für deinen Kurs Klinische Datenwissenschaften

Diese Vorlesungseinheit beschäftigt sich mit den spezifischen Anforderungen und Methoden zur Analyse klinischer Daten. Es wird vermittelt, wie man aus klinischen Daten wertvolle Einsichten gewinnt.

• Grundlagen der Datenanalyse und Statistik
• Spezielle statistische Methoden für klinische Daten
• Visualisierungstechniken für klinische Daten
• Verwendung von Software-Tools zur Datenanalyse
• Interpretation und Präsentation von Analyseergebnissen

In diesem Modul werden die Anwendung und Methodik von maschinellen Lernverfahren in klinischen Studien gezeigt. Studierende lernen, wie sie Modelle zur Vorhersage und Klassifikation entwickeln können.

• Einführung in maschinelles Lernen und seine Relevanz für klinische Studien
• Überwachte und unüberwachte Lernverfahren
• Modelltraining und -evaluation im klinischen Kontext
• Fallbeispiele aus der klinischen Forschung
• Implementierung von maschinellen Lernverfahren mit Python 'from sklearn import datasets' 'X, y = datasets.load_iris(return_X_y=True)' 'clf = SVC()' 'clf.fit(X, y)'

Dieses Modul konzentriert sich auf die Verwaltung und Integration großer klinischer Datensätze. Es wird gezeigt, wie Rohdaten in nutzbare Informationen umgewandelt werden können.

• Datenbanken und Datenbanksysteme
• Datenbereinigung und -vorverarbeitung
• Methoden der Datenintegration
• Standardisierte Formate und Protokolle
• Werkzeuge für das Datenmanagement

In diesem Abschnitt wird auf die ethischen und rechtlichen Aspekte der klinischen Forschung eingegangen. Studierende lernen, wie sie datenschutzrechtliche Vorgaben in ihrer Arbeit einhalten können.

• Grundlagen der Forschungsethik
• Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) und ihre Anwendung
• Ethikanträge und ihre Bedeutung
• Anonymisierung und Pseudonymisierung von Daten
• Fallbeispiele und Best Practices