Die moderne Patientenversorgung wird immer mehr durch digitale Technologien und Anwendungen unterstützt. Ziel des Wahlfachs „Digitale Medizin“ ist es, den Studierenden einen praxisnahen Einblick in digitale Technologien und medizinische Anwendungen an der Universitätsmedizin Greifswald zu geben. Es werden die diesen Anwendungen zugrundeliegenden technischen und regulatorischen Grundlagen vermittelt sowie praktische Fähigkeiten an konkreten Beispielen in den teilnehmenden Kliniken geübt. Der Kurs befähigt die Studierenden somit, mit den digitalen Herausforderungen und Möglichkeiten der medizinischen Praxis und Forschung umzugehen sowie diese zu verstehen und deren Ergebnisse einordnen und interpretieren zu können. Der Kurs wird als einwöchiges Blockseminar angeboten und richtet sich primär an Studierende der Humanmedizin. Technische oder informatische Vorkenntnisse sind für die Teilnahme nicht erforderlich. Grundlagen technischer und informatischer Aspekte werden im Rahmen des Kurses vermittelt, mit Fokus auf deren konkrete Bedeutung für die Anwendbarkeit in der klinischen Praxis.

Termine und Anmeldung

Das Wahlfach findet statt als Blockseminar vom 21.-25.7.2025, sowie ein zusätzlicher (freiwilliger) Termin am 26.7. mit dem DaVinci Operationsroboter.

Anmeldung bis eine Woche vorher über die UAPP.

Inhalte

• Künstliche Intelligenz in der Medizin
• Telemedizin
• Klinische Entscheidungsunterstützungssysteme
• Digitale Gesundheitsanwendungen (DiGAs), Apps und Wearables
• Klinische Datenverarbeitung und Informationssysteme
• Grundlagen der rechtlichen Rahmenbedingungen, Ethik und Datenschutz

Studentenplan (beispielhaft)

Thema	UE (45 min)
Tag 1: Grundlagen der Digitalen Medizin Einführung in die Kursinhalte Übersicht Digitale Technologien und Anwendungen in der Medizin Digitale Gesundheitsanwendungen (DiGAs), Wearables, Telemedizin, Roboter, entscheidungsunterstützende Systeme und künstliche Intelligenz Gesundheitsdaten in der Digitalen Medizin Klinische Informationssysteme und standardisierte Datenmodelle Datenschutz Anwendungsbeispiel: Dermatologie Teledermatologie: mSkin Ganzkörper-Screening mit KI: FotoFinder	8
Tag 2: Entscheidungsunterstützende Systeme Grundlagen entscheidungsunterstützender Systeme Interoperabilität Anwendungsbeispiel: Intensivmedizin Telenotarzt Entscheidungsunterstützende Systeme in der Intensivmedizin	8
Tag 3: Bildgebende Verfahren und künstliche Intelligenz Anwendungsbeispiel: Radiologie / Neurologie Auswertung Radiologischer BIlddaten mit künstlicher Intelligenz Beisipel: Multiple Sklerose Anwendungsbeispiel: Augenklinik Fundusfotografie, Screening auf diabetische Retinopathie mittels KI, “retinal age” und chronische Erkrankungen Bildverarbeitung und Künstliche Intelligenz in der Augenheilkunde	8
Tag 4: Grundlagen der Künstliche Intelligenz Was ist künstliche Intelligenz & maschinelles Lernen? Vortrag und Diskussion Praxisbeispiel: Demonstration eines maschinellen Lernmodells Gruppenarbeit: Bewertung der Anwendungsmöglichkeiten in der Medizin Ethische und Rechtliche Rahmenbedingungen Medizinproduktegesetz Haftungsrechtliche Fragen Datenschutz Ethische Aspekte	7
Tag 5: Künstliche Intelligenz und Telemedizin Anwendungsbeispiel: Kardiologie Wearables und die Auswertung von EKG Daten Künstliche Intelligenz in der Kardiologie (Auswertung von EKG-Daten, Vorhersage von TAVI Outcomes mit Federated Learning, …) Telemedizinische Anwendungen in der Kardiologie Telemedizin Grundlagen der Telemedizin Anwendungsbeispiele in der Community Medicine	7
Optionaler Zusatztermin: Roboter Der DaVinci Operationsroboter Einführung und praktische Anwendung	(4h optional / Teilnahme nicht verpflichtend)
Abschlusspräsentation (1-2 Wochen später nach Absprache) Studentische Kurzpräsentationen zu einem vorgegebenen Thema aus den behandelten Bereichen Präsentation vor der Gruppe und Feedbackrunde Abschlussdiskussion und Reflexion über den gesamten Kurs	4
Summe	42 + 4 Optional