Digital Health für Einsteiger

Die Digitalisierung der Medizin ist dabei, die Gesundheitsversorgung grundlegend zu verändern. „Digital Health“ heißt das Stichwort: Mit dem Einsatz digitaler Technologien sollen Gesundheit, Pflege, Leben und Gesellschaft verbessert sowie die Qualität und Effizienz der Versorgung verbessert werden.

In diesem zweiwöchigen openHPI-Kurs lernen Sie die Grundbegriffe von Digital Health kennen. Warum ist Digital Health wichtig für Ihre persönliche Gesundheit? Warum ist die Digitalisierung ein Motor für Innovationen in der Medizin? Diese Fragen werden die drei Professoren Erwin Böttinger, Bert Arnrich und Christoph Lippert vom HPI Digital Health Center beantworten und Sie in Chancen und Risiken der digital unterstützten Gesundheit einführen.

Selbststudium
Kurssprache: Deutsch
Advanced, Beginner, Digital Health

Kursinformationen

Die Digitalisierung hat längst Einzug gehalten in nahezu alle Lebensbereiche. Die Unterstützung und Förderung der Gesundheit durch digitale Mittel gewinnt immer mehr an Bedeutung. Das HPI Digital Health Center arbeitet daran, dieses Versprechen Wirklichkeit werden zu lassen. Als Innovationsmotor will das HPI die Art und Weise, wie Menschen über ihre persönliche Gesundheit und ihre Gesundheitssysteme denken, revolutionieren.

Der zweiwöchige Kurs gibt einen aktuellen Überblick in die Thematik Digital Health. Er liefert Grundlagen, praktische Übungen und weiterführende Exkurse in den Themenbereichen unserer Forschung. Betrieben wird sie sowohl am HPI-Digital Health Center in Potsdam als auch im 2019 gegründeten Hasso-Plattner-Institut für digitale Gesundheit am Mount Sinai (HPI-MS) in New York. Wir erörtern in dem Kurs außerdem ethische und rechtliche Aspekte, die im Umgang mit Gesundheit und Patientendaten außerordentlich wichtig sind. Die Teilnehmer erhalten Einblick in die Herausforderungen und spannenden Trends der Bereiche künstliche Intelligenz, Sensor-Technologien und Präzisionsmedizin.

Ziel des Kurses ist es, einen breiten Überblick über die Aspekte des Themas Digital Health zu geben. Außerdem will das Kurs-Team Verständnis für Einsatzmöglichkeiten und Optimierungsansätze schaffen, welche die Gesundheit jedes Einzelnen sowie das gesamte Gesundheitswesen betreffen.

Arbeitsaufwand

Für das Durcharbeiten von Lehr-Videos, Selbsttests, Hausaufgaben und Prüfungen sowie für die Diskussion des Stoffs im Kursforum mit den anderen Lernenden und dem Kursleiter-Team sollten die Teilnehmenden von einem Zeitaufwand von 3 bis 6 Stunden pro Woche ausgehen.

Zielgruppe

Dieser Onlinekurs richtet sich an alle ‚lebenslang Lernenden‘, die mehr über die Digitalisierung des Gesundheitswesens und die sich daraus ergebenden Möglichkeiten erfahren möchten. Er ist als Einsteigerkurs gedacht. Technisches Hintergrundwissen ist für die Teilnahme nicht erforderlich.

Folgen Sie uns auf Twitter: @openHPI. Bitte nutzen Sie als Hashtag zu diesem Kurs #digitalhealth2020. Besuchen Sie uns auch auf Facebook.

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Der Kurs ist kostenlos. Legen Sie sich einfach ein Benutzerkonto auf openHPI an und nehmen Sie am Kurs teil!
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Lernende

Aktuell
Heute
6.755
Kursende
6. Oktober 2020
5.034
Kursstart
22. September 2020
4.059

Anforderungen für Leistungsnachweise

  • Den Leistungsnachweis erhält, wer in der Summe aller benoteten Aufgaben mindestens 50% der Höchstpunktzahl erreicht hat.
  • Die Teilnahmebestätigung erhält, wer auf zumindest 50% der Kursunterlagen zugegriffen hat.

Mehr Informationen finden Sie in den Richtlinien für Leistungsnachweise.

Dieser Kurs wird angeboten von

Prof. Dr. Erwin Böttinger

Prof. Dr. med. Erwin Böttinger ist Direktor des Digital Health Centers am Hasso-Plattner-Institut und Professor für Digital Health und Personalisierte Medizin an der gemeinsamen Digital Engineering Fakultät des Hasso Plattner Instituts und der Universität Potsdam. Von 2015 bis Juli 2017 hat er als CEO des Berliner Instituts für Gesundheitsforschung/Berlin Institute of Health (BIH) dessen zukunftsweisende Strategie zu 'Personalisierte Medizin - Neuartige Therapien' maßgeblich bestimmt. Als Gründungsdirektor des Charles Bronfman Instituts für Personalisierte Medizin hat Prof. Böttinger davor personalisierte Medizin und Digital Health in den U.S.A. in die klinische Anwendung gebracht. Durch seine langjährigen Forschungs- und Führungstätigkeiten an akademischen Spitzeneinrichtungen der Medizin in U.S.A., wie der Harvard Medical School, dem Nationalen Krebsforschungsinstitut NCI, und zuletzt der Icahn School of Medicine at Mount Sinai, ist der Mediziner und Wissenschaftler für eine globale Perspektive zur Zukunft der Medizin ausgewiesen.

Prof. Dr. Bert Arnrich

Prof. Dr.-Ing. Bert Arnrich leitet den Lehrstuhl "Digital Health - Connected Healthcare" am Hasso-Plattner-Institut.   Er beschäftigt sich mit dem Erfassen und der Analyse von gesundheits-relevanten Daten aus dem täglichen Leben. Ziel ist die Mitgestaltung eines zukünftigen Gesundheitswesens in dessen Mittelpunkt die Erhaltung einer gesunder Lebensweise steht.    Bert Arnrich hat "Naturwissenschaftliche Informatik" an der Technischen Fakultät der Universität Bielefeld studiert. Im Jahr 2006 erhielt der den Doktortitel Dr.-Ing. für seine Doktorarbeit "Data Mart Based Research in Heart Surgery".  Zwischen 2006 und 2013 hat er die Forschungsgruppe "Pervasive Healthcare" am Wearable Computing Lab der ETH Zürich geleitet.  Er erhielt ein Marie Curie Stipendium der Europäischen Union und wurde 2013 zum Assistenz-Professor am Computer Engineering Department der Bosporus Universität ernannt.  Zwischen 2017 und 2018 arbeitete er als Science Manager für Emerging Technologies bei Accenture. 

Prof. Dr. Christoph Lippert

Christoph Lippert studierte von 2001 bis 2008 Bioinformatik in München und promovierte anschließend an den Max Planck Instituten für Intelligente Systeme und für Entwicklungsbiologie in Tübingen über genomassoziierte Studien. 2012 wechselte er in die USA und forschte dort zunächst bei Microsoft Research, später bei Human Longevity, Inc. 2017 kehrte Christoph nach Deutschland zurück und leitete beim Max-Delbrück-Centrum für Molekulare Medizin die Arbeitsgruppe „Statistical Genomics“. Seit Herbst 2018 leitet Christoph am HPI den Lehrstuhl „Digital Health & Machine Learning“.