Gesundheitsdaten zeichnen sich dadurch aus, wie viele Arten es gibt, wie komplex sie sind und wie schwer es ist, sie richtig zu verstehen. Diese Daten werden für die Behandlung des Patienten verwendet, von dem sie stammen, aber auch für andere Zwecke. Beispiele für eine solche sekundäre Verwendung von Gesundheitsdaten sind die Gesundheit der Bevölkerung (z.B. wer mehr Aufmerksamkeit benötigt), die Forschung (z.B. welches Medikament in der Praxis am wirksamsten ist), die Qualität (z.B. ob die Einrichtung die Benchmarks erfüllt) und die translationale Forschung (z.B. ob neue Technologien angemessen angewendet werden). Am Ende dieses Kurses kennen die Teilnehmer die verschiedenen Arten von Gesundheits- und Gesundheitsdaten, können eine kohärente und vollständige Frage formulieren, Abfragen zur sekundären Nutzung von EHR-Daten interpretieren und die Ergebnisse dieser Abfragen interpretieren.
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Die Datenwissenschaft der Gesundheitsinformatik
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Gesundheitsinformatik
Dozenten: Hadi H. K. Kharrazi, MD, Ph.D
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Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Erläutern Sie verschiedene Formen von klinischen Daten und Bevölkerungsdaten.
Beschreiben Sie die Daten, die zur Beantwortung eines Informationsproblems im Gesundheitswesen erforderlich sind.
Unterscheiden Sie zwischen Datenfragen und Datenabfragen, wenn es um ein Informationsproblem im Gesundheitswesen geht.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Gesundheitsinformatik
- Kategorie: Datenverarbeitung
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Datenbank (DBMS)
- Kategorie: datenabfrage
Wichtige Details
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4 Aufgaben
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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
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- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
In diesem Modul beginnen wir mit der Einführung und Definition von Datenbanken und stellen die Rolle von Datenbanken in den Kontext der klinischen Informatik. Weiter geht es mit einer Einführung in die gängigen Gesundheitsdatentypen wie Demografie, Diagnose, Medikamente, Verfahren und Nutzungsdaten. Zum Abschluss dieses Moduls werden wir die neu entstehenden Gesundheitsdaten wie Laboraufträge/-ergebnisse, Vitaldaten, soziale Daten und vom Patienten selbst generierte Daten besprechen.
Das ist alles enthalten
6 Videos1 Aufgabe
In diesem Modul gehen wir auf die Datenspezifikationen ein, die aus Versicherungsansprüchen und elektronischen Gesundheitsakten gewonnen werden. Anschließend erörtern wir die allgemeinen Herausforderungen bei der Verwendung von Gesundheitsdaten, insbesondere Fragen der Datenqualität, der Dateninteroperabilität und der Datensystemarchitekturen. Abschließend werden wir die "Big Data"-Herausforderungen von Gesundheitsdaten beschreiben und einige der Datenprobleme erläutern, die analytische Bemühungen behindern können.
Das ist alles enthalten
5 Videos1 Aufgabe
Mit diesem Verständnis der verfügbaren Daten ist es nun an der Zeit zu sehen, wie Sie Fragen, die Sie und Ihre Kollegen haben werden, in Abfragen umwandeln können, die die Datenbank versteht. Sie erhalten nicht nur Faustregeln für diese Übersetzung, sondern lernen auch drei Online-Tools kennen, mit denen Sie einige dieser Fähigkeiten testen können. Außerdem sehen Sie ein Interview mit Sam Meiselman, dem Kursleiter und verantwortlichen Datenmanager für das Johns Hopkins Enterprise Data Warehouse, der diese Fähigkeiten täglich anwenden muss.
Das ist alles enthalten
6 Videos1 Aufgabe
Um die immer wiederkehrende Botschaft über die Herausforderungen und die Kunst, Fragen in Abfragen zu übersetzen, zu verdeutlichen, sehen Sie Interviews mit zwei Experten: Einer kommt von der Datenverwaltungsseite der Gleichung und einer von der Domäne. Sie werden Ihnen Perspektiven vermitteln, die sich sowohl ähneln (die Notwendigkeit, das Problem zu verstehen, für das die Daten abgerufen werden) als auch unterscheiden (die Vielzahl der verfügbaren Daten im Vergleich zur Reichhaltigkeit des Domänenproblems).
Das ist alles enthalten
8 Videos1 Aufgabe1 peer review
Dozenten
Empfohlen, wenn Sie sich für Gesundheitsinformatik interessieren
Johns Hopkins University
Universiteit Leiden
Johns Hopkins University
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Geprüft am 9. Juni 2020
Geprüft am 17. Aug. 2020
Geprüft am 27. Juni 2020
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Häufig gestellte Fragen
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