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Einführung in die Bioinformatik für Ärzte und andere Angehörige des Gesundheitswesens


BioS
Enrollment is Closed

Über diesen Kurs

Der BioS-Kurs integriert die neuesten Entwicklungen auf dem Gebiet der Computergestützten Biologie/Bioinformatik, die sofort im klinischen Umfeld eingesetzt werden können.

Das Hauptziel des Kurses ist es, den Lernenden Fähigkeiten zu vermitteln, die das Verständnis und die Nutzung großer biomedizinischer Datensätze, insbesondere genomischer Sequenzdaten, ermöglichen, um die Patientenversorgung durch verbesserte diagnostische Sensitivität und präzisere therapeutische Ausrichtung zu verbessern.


Voraussetzungen

Spezifische Zulassungsbedingungen: Eine abgeschlossener Abschluss in der Berufsausbildung im Gesundheitswesen, der mindestens dem EQR-Niveau 6 entspricht, wie z.B. ärztliches Doktorat oder B.Sc. in Gesundheit und Sicherheit.


Was Sie lernen werden

  1. Besseres Verständnis und mehr Vertrauen in die Daten der modernen Hochdurchsatz-Sequenzierung;
  2. Stärkere Nutzung solcher Daten bei der klinischen Entscheidungsfindung;
  3. Schnellere und relevantere Diagnostik von Krankheiten mit einer angenommenen genetischen Komponente.

Art des Studiums:

Empfohlen: Teilzeit, asynchrone E-Learning-Sitzungen;


ECVET credits

Das BioS-Curriculum ist modular aufgebaut, basiert auf dem Ansatz der Lernergebnisse und steht im Einklang mit den europäischen Transparenzinstrumenten: EQF/ECVET/EQAVET.

  1. Modul 1: Einführung in die Bioinformatik, 4 Credits
  2. Modul 2: Computational Statistics für Ärzte, 4 Credits
  3. Modul 3: Kommerzielle personalisierte Genomikdienste in der Patientenversorgung, 4 Credits
  4. Modul 4: Qualitätsverbesserung im Gesundheitswesen, 2 Credits

EQF-Niveau

Der BioS-Kurs führt zum EQR Level 5, unter Berücksichtigung der Komplexität, des Umfangs und des Niveaus des Lernens, das von den Lernenden erwartet wird:

EQF-Niveau Wissen Fähigkeiten Kompetenzen
Stufe 5, Relevante Lernergebnisse Umfassende, fachliche, sachliche und theoretische Kenntnisse in einem Arbeits- oder Studiengebiet und ein Bewusstsein für die Grenzen dieses Wissens Ein umfassendes Spektrum an kognitiven und praktischen Fähigkeiten, die erforderlich sind, um kreative Lösungen für abstrakte Probleme zu entwickeln. Übungsmanagement und Supervision in Kontexten von Arbeits- oder Studienaktivitäten, in denen es unvorhersehbare Veränderungen gibt; Überprüfung und Entwicklung der Leistung von sich selbst und anderen.

Kurslehrplan anzeigen

Modul 1: Einführung in die Bioinformatik

Dieses Modul vermittelt grundlegende Kenntnisse darüber, wie sich molekulare Daten mit der modernen Biomedizin verbinden, um den Hintergrund der genomischen/personalisierten Medizin zu verstehen. Der Kurs führt den Teilnehmer in genomische Daten, DNA- und Proteinsequenzdaten und Proteinstrukturen, wichtige biologische Datenbanken ein und vermittelt grundlegende Methoden für seine Analysen.

Modul 2: Computergestützte Statistik für Ärzte

Dieses Modul bietet eine praktische Einführung in die Analyse biologischer und biomedizinischer Big Data, um ein kritisches Verständnis der Zuverlässigkeit von Analyseergebnissen zu entwickeln. Klinische Ärzte werden schätzen zu lernen, wie das statistische Umfeld von R auf kosteneffiziente Weise auf die biologische Datenanalyse angewendet werden kann.

Modul 3: Kommerzielle personalisierte Genomikdienste in der Patientenversorgung

Zweck dieses Moduls ist es, Ärzten die notwendigen Kenntnisse und Fähigkeiten zu vermitteln, um Ergebnisse aus kommerziellen personalisierten genomischen Diensten wie 23andMe, deCODE, Gene by Gene, etc. zu interpretieren. Dieses Modul ermöglicht die Integration dieser Dienste in die Patientenversorgung.

Modul 4: Qualitätsverbesserung im Gesundheitswesen

Ziel dieses Modulprogramms ist es, die Auszubildenden mit einer Reihe von Kenntnissen und Fähigkeiten auszustatten, die für die Kommunikation im Gesundheitswesen relevant und anwendbar sind. Die Teilnehmer lernen, wie man leistungsfähige und engagierte Gesundheitsteams aufbaut, effektive klinische Beziehungen aufbaut und aufrechterhält sowie Strategien und Instrumente zur Unterstützung der patientenorientierten Versorgung umsetzt. Darüber hinaus wird ein Hauptziel dieses Moduls darin bestehen, den Angehörigen der Gesundheitsberufe zu helfen, das Hintergrundwissen und die Fähigkeiten zu entwickeln, die für die Spezialisierung des Risikomanagements erforderlich sind. Dieses Modul ist speziell auf die Kommunikation, Ethik und Risiken im Zusammenhang mit Gentests und der Risikobewertung von Krankheiten ausgerichtet.


Karriereperspektiven

Es besteht Einigkeit darüber, dass die personalisierte Medizin, die durch die genomische Sequenzierung angetrieben wird, die Medizin verändern wird. Es besteht ein großes Potenzial für die Genomsequenzierung zur Verbesserung der Patientenversorgung durch verbesserte diagnostische Sensitivität und präzisere therapeutische Ausrichtung [Ashley, EA. In Towards precision medicine, Nature Reviews Genetics, 17, 507-522 (2016)].

Diese Spezialisierung ermöglicht es dem Lernenden, mit der Verwendung von Genomsequenzdaten zu beginnen, um die Patientenversorgung durch verbesserte diagnostische Sensitivität und präzisere therapeutische Ausrichtung zu verbessern. Diese Fähigkeiten ermöglichen es dem Lernenden, Aufgaben im Zusammenhang mit der Analyse und Interpretation von Genomsequenzdaten zu übernehmen, entweder als behandelnder Arzt oder als Berater.


Kurspersonal

Course Staff Image #1

Ferran Casals

Head of Genomics Core Facility

Universitat Pompeu Fabra (UPF)

Course Staff Image #2

Ivon Cusco

Research Scientist

Clinical and Molecular Genetics unit, Hospital Vall d’Hebron

Course Staff Image #2

Oscar Lao

PI of Population genomics

CRG-CNAG, Barcelona

Course Staff Image #1

Gerard Muntané

Postdoctoral scientist

Universitat Rovira I Virgilli (URV)

Course Staff Image #2

Cedric Notredame

Researcher

Notredame Lab, Comparative Bioinformatics Centre for Genomic Regulation (CRG)

Course Staff Image #1

Clara Serra

Genetic counselor

Vall d’Hebron University Hospital


Lizenz

Die Kursmaterialien dieses Kurses stehen unter einer Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike (CC-BY-NC-SA) 4.0 International License.