Deze cursus is verlopen

Health data science/Big data

Iedereen in de zorg heeft te maken met 'data'. Deze data komen voor in allerlei vormen: van de consultnotities van de huisarts, continue metingen van fysiologische parameters op de intensive care, tot zelfmetingen van patiënten. Het is niet nieuw dat we nu allemaal met data te maken hebben, dat is nooit anders geweest.

1765
16 Punten
E-learning
E-learning

Prijzen

Regulier € 1765
Opmerking :Literatuur (deze dient u zelf aan te schaffen): Data Mining; Practical Machine Learning Tools and Techniques, 4e druk, ISBN10: 0128042915.

Beroepen

Anesthesioloog
02 Apr 2018
01 Apr 2020
16 Punten
ABAN
Arts
02 Apr 2018
01 Apr 2020
16 Punten
ABAN
Arts beleid en advies KNMG
02 Apr 2018
01 Apr 2020
16 Punten
ABAN
Arts indicatie en advies KNMG
02 Apr 2018
01 Apr 2020
16 Punten
ABAN
Arts infectiebestrijding KNMG
02 Apr 2018
01 Apr 2020
16 Punten
ABAN

Competenties

Medische handelen 40 %
Kennis en wetenschap 40 %
Maatschappelijk handelen en preventie 20 %
Omschrijving

Omschrijving

Iedereen in de zorg heeft te maken met 'data'. Deze data komen voor in allerlei vormen: van de consultnotities van de huisarts, continue metingen van fysiologische parameters op de intensive care, tot zelfmetingen van patiënten. Het is niet nieuw dat we nu allemaal met data te maken hebben, dat is nooit anders geweest.


Wel is de hoeveelheid en het soort data toegenomen en zijn er nu legio mogelijkheden om deze data te analyseren. Enerzijds doordat de zorggegevens nu vrijwel altijd digitaal worden vastgelegd, anderzijds zijn er steeds meer analyse technieken beschikbaar om deze data te vermaken tot nuttige informatie. In aanvulling daarop zijn er ook meer gegevensbronnen beschikbaar om geanalyseerd te worden zoals de -omics onderzoeksgebieden, open data en sensoren (bijvoorbeeld wearables).


De module HDS/BD laat u kennismaken met deze technieken, leert u hoe de analyse resultaten te interpreteren, en hoe u HDS/BD kan inpassen in uw professionele werkomgeving.


Na het afronden van deze module bent u in staat om goede afwegingen te maken of, wanneer en hoe u data science technieken kunt toepassen in uw dagelijkse werk. U hebt uw eerste stappen gezet in het analyseren van gegevens en kunt samen met gespecialiseerde data scientists de goudmijn van zorgdata gaan ontginnen.


Onderwerpen:

Big data, de 4 V's, data science, RECORD reporting guideline, machine learning, WEKA tool, validatie, open data, data privacy, data mining, ontwerpmethodologie, bias, modelleren, data heterogeniteit.


Manier van werken en docenten

De module Health data science/Big data is geheel via e-learning te volgen. Daarmee kunt u zelf het tempo bepalen voor het bestuderen van de theorie, daarnaast werkt u zowel individueel als in groepen aan opdrachten volgens vaste deadlines. De module wordt afgesloten met een kennistoets en met het schrijven van een paper waarin u de opgedane kennis toepast op een casus uit uw eigen praktijkomgeving.

De studielast voor de gehele module ligt rond de 12 uur in de week.


De module Health data science/Big data wordt gegeven door docenten van de afdeling Klinische Informatiekunde in het AMC. Zij hebben vele jaren ervaring binnen wetenschappelijk onderzoek en academisch onderwijs op het gebied van artificial intelligence, big data, advanced analytics, ontwikkelen van predictiemodellen, medische beslisondersteuning en statistische machine learning.


Start: 11 maart 2019

Tentamen: 6 juni 2018, hertentamen 4 juli 2019

Duur: 12 studieweken

Inleiding

Iedereen in de zorg heeft te maken met 'data'. Deze data komen voor in allerlei vormen: van de consultnotities van de huisarts, continue metingen van fysiologische parameters op de intensive care, tot zelfmetingen van patiënten. Het is niet nieuw dat we nu allemaal met data te maken hebben, dat is nooit anders geweest.

Leerdoelen

Dit leert u aan de hand van de volgende stappen:

  • Het kunnen plaatsen van data science en big data in de context van de gezondheidzorg,
  • Op waarde schatten van een bestaande studie/artikel/rapport over big data in de zorg,
  • Begeleiden en beoordelen van de analyse activiteiten in een big data project,
  • De eerste stappen in het uitvoeren van data analyses op basis van machine learning, artificial intelligence en data mining,
  • Maken van overwegingen voor gebruik van data ten aanzien van vertrouwelijkheid en privacy.


AMC, Klinische Informatiekunde

m.richmond@amc.nl
9, Meibergdreef, Amsterdam, 1105AZ