MSc Medical Informatics

Study Structure (PDF)

Kernmodule führen in die Bereiche Informatik, Gesundheitswesen und Wirtschaft ein, die für eine erfolgreiche Tätigkeit im Bereich der medizinischen Informatik unerlässlich sind. Diese Module werden in normalen Informatikstudiengängen nicht angeboten. Die vier angebotenen Kernmodule sind für alle Studierenden obligatorisch:

• Das Kernmodul Medizinische Datenwissenschaft konzentrierte sich auf die Anwendung modernster Datenwissenschaft auf medizinische Daten: alternative Datenquellen, Datenbereinigung, Statistik, Visualisierungsmethoden, prädiktive Analyse, klassisches maschinelles Lernen (ML), generative Modelle und die Verwendung von Sprachmaschinen wie Chat GPT im Kontext der medizinischen Informatik.
• Das Modul Digitale Transformation im Gesundheitswesen behandelt das digitale Gesundheitssystem. Es bietet einen Ausblick auf die Auswirkungen der digitalen Transformation in allen Bereichen des Gesundheitswesens, von Krankenhäusern über die biopharmazeutische Industrie bis hin zu Aufsichtsbehörden und letztlich den Patienten.
• Die Entwicklung und der Einsatz von Software im medizinischen Umfeld, entweder als Medizinprodukt selbst oder als Teil eines Medizinprodukts, unterliegt besonderen Regeln und zunehmend strengeren Qualitätsanforderungen. Das Kernmodul Medizinische Softwareentwicklung untersucht die internationalen Standards, die für die Entwicklung medizinischer Software gelten, und wie sich diese in den täglichen Aktivitäten eines typischen Softwareentwicklungsprozesses widerspiegeln.
• Das Modul Digitalisierung von Geschäftsprozessen im Gesundheitswesen bietet einen wirtschaftlichen Rahmen für die Automatisierung von Prozessen als Zusammenspiel von Mensch und Technik. Die Digitalisierung von Geschäftsprozessen führt in dieses Thema ein und stellt den betriebswirtschaftlichen Kontext her. Das Modul behandelt Workflow-Management-Systeme, ihre Einbettung in eine Organisation und ihr Zusammenspiel mit verschiedenen Informationssystemen.
• Foundations of Pharma: Dieser Kurs bietet eine umfassende Einführung in die grundlegenden Konzepte auf dem Weg zu neuen Therapeutika, mit Schwerpunkt auf Genetik, Zellbiologie, Humanphysiologie, Biopharmazie und den Prozessen bei der Entdeckung und Entwicklung von Arzneimitteln.
• Angewandte Mathematik und Informatik in der Wirkstoffforschung (Uni Basel): Dieser Einführungskurs bietet einen Überblick über mathematische Konzepte, Informatik-Tools und industrielle Ansätze in relevanten Bereichen, insbesondere Bioinformatik, molekulare Modellierung, Chemieinformatik, mathematische Modellierung, Versuchsplanung und statistische Schlussfolgerungen sowie maschinelles Lernen.

Zu den Wahlmodulen gehören Vorlesungen zur Medizininformatik, die sich mit anwendungsorientierten medizinischen Technologien befassen, und betriebswirtschaftliche Vorlesungen, welche die Technologien in einem wirtschaftsorientierten Kontext untersuchen.
Die Studierenden wählen Wahlmodule aus einer Reihe von Modulen der Medizininformatik, Wirtschaftsmodulen und anderen Modulen, die der Dynamik des Feldes der Medizininformatik Rechnung tragen, in dem sich die Technologien und Herausforderungen schnell und kontinuierlich weiterentwickeln. Sie ermöglichen es, auf aktuelle Trends und Prioritäten zu reagieren:

• Digitale Biomarker: Dieses Modul befasst sich mit der Identifizierung digitaler Indikatoren für eine bestimmte Krankheit oder den physiologischen Zustand eines Organismus.
• Angewandte Quanteninformatik: Dieses Modul gibt einen Überblick über die Prinzipien und Anwendungen des Quantencomputings in der Medizin.
• Entwicklung von Arzneimitteln und Medizinprodukten: Dieses Modul gibt einen Überblick über die regulatorischen Anforderungen, Sicherheitserwägungen und ethischen Grundsätze bei der Entwicklung von Arzneimitteln und der klinischen Forschung.
• Innovationstrends in der medizinischen Informatik (Schwerpunkt Pharma): In diesem Modul werden in Form eines Seminars innovative Themen der medizinischen Informatik vorgestellt.
• Künstliche Intelligenz in der Arzneimittelentdeckung: Dieses Modul befasst sich mit Methoden und Algorithmen der künstlichen Intelligenz, die in der Arzneimittelforschung eingesetzt werden.
• Maschinelles Lernen in der Medizin: Anwendung von Techniken des maschinellen Lernens auf verschiedene Arten von medizinischen Daten und Anwendungen. Medizin und Informatik.
• Klinische Entscheidungsunterstützungssysteme: Entwicklung von Werkzeugen zur Verbesserung der Entscheidungsprozesse von Leistungserbringern im Gesundheitswesen durch evidenzbasierte Empfehlungen, Datenanalyse in Echtzeit und personalisierte Patienteneinblicke.
• Medizin und Informatik (VR, AR und technologiegestützte Medizin): Dieser Kurs erforscht die transformativen Auswirkungen der Informatik auf die moderne Medizin.
• Mensch-Maschine-Interaktion und Abschwächung von Vorurteilen: Entwicklung und Implementierung verantwortungsvoller Algorithmen für das maschinelle Lernen im Gesundheitswesen, die Fairness, Genauigkeit und Inklusivität gewährleisten.
• Informatik der Pharmakometrie (Pharmakokinetik und Pharmakodynamik): Anwendung computergestützter und statistischer Methoden zur Modellierung und Analyse der Wirkungen, Wechselwirkungen und des Verhaltens von Arzneimitteln im menschlichen Körper mit dem Ziel, die Arzneimittelentwicklung und therapeutische Strategien zu optimieren.
• Applied Computational Intelligence: Die Studierenden lernen etwas über Künstliche Intelligenz (KI) mit Schwerpunkt auf Computational Intelligence (CI) und wie reale Probleme am Computer modelliert, numerisch simuliert und optimiert werden.
• (Genetische) Biomarker: Die Studierenden werden in der Lage sein, die wichtigsten Klassen von Biomarkern bei Krebs und anderen Krankheiten zu kennen, den Prozess der Entdeckung von Biomarkern zu verstehen, Biomarker bei verschiedenen Krankheiten kennenzulernen und Anwendungen von Biomarkern in klinischen Studien und in der Diagnostik zu kennen.
• Cybersicherheit im Gesundheitswesen: Dieser Kurs über Cybersicherheit im Gesundheitswesen untersucht die entscheidende Bedeutung des Schutzes medizinischer Daten und Geräte und beleuchtet die Risiken und Herausforderungen von Cyberbedrohungen.
• Cloud Computing: Der Leitgedanke des Moduls ist es, den Teilnehmenden die technischen und verwaltungstechnischen Cloud-Fähigkeiten der Zukunft zu vermitteln, um Unternehmen bei der Bewertung und Nutzung der Cloud zu unterstützen.
• Business Intelligence: Unterstützung von Geschäftsentscheidungen durch Fakten, indem verschiedene Arten von Entscheidungen, verschiedene Arten von Daten und verschiedene Arten von Werkzeugen betrachtet werden, die erforderlich sind, um Informationen aus den Daten zu destillieren.
• Laborautomatisierung in der pharmazeutischen Industrie: Grundlagen der Zellbiologie, Pharmakologie und Zellanalytik.
• Unternehmertum im Gesundheitswesen: Aufbau eines erfolgreichen Unternehmens im Gesundheitswesen.
• Datenwissenschaft: Dieses Modul beschäftigt sich mit den prominenten Vertretern aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens - darunter vor allem die sehr populären neuronalen Netze.
• Benutzerzentriertes Design und Design Thinking: Die Prinzipien und Methoden, um technische Systeme für den Menschen zu konzipieren und zu gestalten, die nutzbar und effektiv sind, und ihre Anwendung im Kontext der Gesundheitsversorgung.
• IT-Governance, Risiko und Compliance: Standards, Rahmenwerke und Best Practices für einen koordinierten strategischen und operativen Ansatz zur effizienten Führung eines Unternehmens, mit Schwerpunkt auf Compliance, Risikomanagement, Governance und Audit.
• Wissensverarbeitung und Entscheidungsfindung: Erwerb, Darstellung und Ableitung von Wissen, das entweder von Maschinen erlernt oder explizit erworben und dargestellt wird, um Maschinen in die Lage zu versetzen, Wissen anzuwenden und Menschen zu unterstützen.
• Unabhängiges Lernen: Dieses Modul ermöglicht es den Studierenden, andere relevante Themen der medizinischen Informatik zu vertiefen.
• Praktikum

Für Studierende, denen gewisse Teile des Vorwissens fehlen, das für den Master of Sciences in Medical Informatics notwendig ist, werden Pre-Master Kurse angeboten. Diese können von der Zulassungskommission zur Voraussetzung für den Beginn des Studiums erklärt werden. Die Kurse werden im e-Learning Format angeboten und sind kostenlos.

Es werden vier verschiedene Kurse angeboten:

• Digital Life Sciences - Überblick zu Chemie, Molekularbiologie, Biologie, Physiologie, Pharmakologie, Biotechnologie, Diagnostik, Impfstoffe
• Programming (Introduction to programming, data structures, algorithms, control structures, debugging; with examples from R, Python, and Java)
• Information Systems (Introducing Information Systems, Developing Information Systems - Object-oriented Principles with Java, Modelling Information Systems - Unified Modelling Language (UML))
• Mathematik

Die Masterarbeit umfasst 30 ECTS-Credits und wird während eines Semesters in Kooperation mit externen Partnern durchgeführt. Dadurch haben Studierende die Möglichkeit, während ihrer Masterarbeit Erfahrungen in der Industrie zu sammeln. Die Studierenden arbeiten an anspruchsvollen, anwendungsorientierten Projekten und werden von einer Lehrperson aus dem Masterstudiengang betreut.

Das Master -Programm kann im Vollzeitmodus oder berufsbegleitend absolviert werden. Beide Gruppen studieren gemeinsam. Der wesentliche Unterschied ist die Studiendauer. Das Vollzeitstudium dauert in der Regel 3 Semester mit je 30 ECTS pro Semester. Das Teilzeitstudium dauert 5 Semester mit je 18 ECTS.

Die Studienstruktur ist in der Abbildung graphisch dargestellt. Die Studierenden starten jeweils mit 3 Kernmodulen im ersten Semester. Die Wahlmodule sind frei wählbar. Die Masterarbeit schliesst das Studium ab.

Das Masterstudium wird komplett in Englisch abgehalten. Deshalb müssen die Studierenden über gute Sprachkenntnisse verfügen. Folgende Tabelle zeigt, welche Stufen vorausgesetzt werden:

Das Masterstudium beginnt mit dem Herbstsemester (Kalenderwoche 38).