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Hintergrund: Die digitale Transformation des Gesundheitssystems verändert den Beruf des Arztes. Data Literacy wird hierbei als eine der führenden Zukunftskompetenzen erachtet, findet jedoch derzeit weder in den implementierten Curricula des Medizinstudiums noch in den aktuell laufenden Reformprozessen (Masterplan Medizinstudium 2020 und Nationaler Kompetenzbasierter Lernzielkatalog) Beachtung.
Ziel: Der Beitrag möchte zum einen die Aspekte beleuchten, die im Begriff der Data Literacy im medizinischen Kontext gebündelt werden. Zum andern wird ein Lehrkonzept vorgestellt, das Data Literacy im Zeichen der digitalen Transformation erstmals im Medizinstudium abbildet.
Material und Methoden: Das Blended-Learning-Curriculum „Medizin im digitalen Zeitalter“ adressiert in 5 Modulen den diversen Transformationsprozess der Medizin von digitaler Kommunikation über Smart Devices und medizinische Apps, Telemedizin, virtuelle/augmentierte und robotische Chirurgie bis hin zu individualisierter Medizin und Big Data. Diese Arbeit stellt Konzept und Erfahrungen der erstmaligen Implementierung des 5. Moduls dar, welches transdisziplinär und integrativ den Aspekt Data Literacy erläutert.
Ergebnisse: Die Evaluation des Kurskonzepts erfolgte sowohl qualitativ als auch quantitativ und demonstriert einen Kompetenzgewinn in den Bereichen Wissen und Fertigkeiten sowie eine differenziertere Haltung nach Kursabschluss.
Schlussfolgerungen: Die curriculare Integration von Data Literacy ist eine transdisziplinäre und longitudinale Aufgabe. Bei der Entwicklung dieser Curricula sollten die hohe Geschwindigkeit des Veränderungsprozesses der digitalen Transformation beachtet und die curriculare Anpassung im Sinne eines Agility by Design bereits bei der Konzeption adressiert werden.
Background: About 30 million people in the EU and USA, respectively, suffer from a rare disease. Driven by European legislative requirements, national strategies for the improvement of care in rare diseases are being developed. To improve timely and correct diagnosis for patients with rare diseases, the development of a registry for undiagnosed patients was recommended by the German National Action Plan. In this paper we focus on the question on how such a registry for undiagnosed patients can be built and which information it should contain. Results: To develop a registry for undiagnosed patients, a software for data acquisition and storage, an appropriate data set and an applicable terminology/classification system for the data collected are needed. We have used the open-source software Open-Source Registry System for Rare Diseases (OSSE) to build the registry for undiagnosed patients. Our data set is based on the minimal data set for rare disease patient registries recommended by the European Rare Disease Registries Platform. We extended this Common Data Set to also include symptoms, clinical findings and other diagnoses. In order to ensure findability, comparability and statistical analysis, symptoms, clinical findings and diagnoses have to be encoded. We evaluated three medical ontologies (SNOMED CT, HPO and LOINC) for their usefulness. With exact matches of 98% of tested medical terms, a mean number of five deposited synonyms, SNOMED CT seemed to fit our needs best. HPO and LOINC provided 73% and 31% of exacts matches of clinical terms respectively. Allowing more generic codes for a defined symptom, with SNOMED CT 99%, with HPO 89% and with LOINC 39% of terms could be encoded. Conclusions: With the use of the OSSE software and a data set, which, in addition to the Common Data Set, focuses on symptoms and clinical findings, a functioning and meaningful registry for undiagnosed patients can be implemented. The next step is the implementation of the registry in centres for rare diseases. With the help of medical informatics and big data analysis, case similarity analyses could be realized and aid as a decision-support tool enabling diagnosis of some undiagnosed patients.