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Data Mining in der Medizin (MEDMINING)
- Dozentinnen/Dozenten
- Dr. Dennis Toddenroth, Dr. Stefan Kraus
- Angaben
- Vorlesung mit Übung
4 SWS, benoteter Schein, ECTS-Studium, ECTS-Credits: 5, Sprache Deutsch, Master
Zeit und Ort: Do 14:15 - 15:45, 1.020
- Studienfächer / Studienrichtungen
- WPF INF-MA ab 1 (ECTS-Credits: 5)
- Voraussetzungen / Organisatorisches
- Bitte melden Sie sich mit Angabe Ihrer Matrikelnummer, Ihres Studienfachs, Ihrer StudOn-Kennung und Ihres Abschlusses (Bachelor/Master) bis zum 20. April 2017 per E-Mail an mailto:martin.ross@fau.de an.
- Inhalt
- Der zunehmende Umfang elektronisch vorliegender medizinischer Daten erweitert die Möglichkeiten, diese auch zur automatisierten Analyse bisher unentdeckter medizinischer Zusammenhänge zu verwenden. Derartige Auswertungen hängen oft nicht von einzelnen Fragestellungen oder Hypothesen ab; insofern unterscheiden sich die angewendeten explorativen Methoden auch von entsprechend etablierten statistischen Verfahren. Diese Veranstaltung thematisiert die Anwendung solcher automatisierter Auswertungsmethoden auf medizinische Daten. Nach einem vergleichenden Überblick über das übliche Vorgehen zur Generierung medizinischen Wissens (biometrische Grundlagen u. Studientypen) werden Grundprinzipien und Gemeinsamkeiten unterschiedlicher Data-Mining-Methoden behandelt; anschließend werden einzelne Methoden und Anwendungsbeispiele vertieft. Innerhalb der Veranstaltung wird eine praktische Einführung in die Programmiersprache R vermittelt (http://www.r-project.org/). Die Teilnehmer sollen sich dabei in praktischen Übungen auch selbständig in einzelne Data-Mining-Verfahren einarbeiten, um diese dann auf medizinische Beispieldatensätze praktisch anzuwenden und die so erzeugten Beobachtungen kritisch zu interpretieren.
- ECTS-Informationen:
- Credits: 5
- Zusätzliche Informationen
- Erwartete Teilnehmerzahl: 10, Maximale Teilnehmerzahl: 32
www: http://www.studon.uni-erlangen.de/studon/goto.php?target=crs_1173104
- Verwendung in folgenden UnivIS-Modulen
- Startsemester SS 2017:
- Data Mining in der Medizin (MEDMINING)
- Institution: Lehrstuhl für Medizinische Informatik
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