LHA ID: 8C6DFK40X9-9
Location:
Germany
ORCID:
https://orcid.org/0009-0006-3030-8606
Joined: 28th Mar 2022
Expertise: Not specified
Tools: Not specified
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Open-Science-Lehrmaterialien für die Medizininformatik basierend auf Werkzeugen und Diensten von NFDI4Health
Programme: Science with and for Society (SwafS) in Horizon 2020
Public web page: https://github.com/IMISE/MI-Lab
Organisms: Not specified
FAIR4Health is a Horizon 2020 project which aims to FAIRify medical datasets.
Programme: Science with and for Society (SwafS) in Horizon 2020
Public web page: https://www.fair4health.eu/
Start date: 1st Dec 2019
End date: 30th Nov 2021
Organisms: Not specified
Submitter: Matthias Löbe
Studies: MI-Lab Übung 01 Annotierung, MI-Lab Übung 02 CSV-to-FHIR, MI-Lab Übung 03 Privacy, MI-Lab Übung 04 Local Data Hub, MI-Lab Übung 05 Datenanalyse, MI-Lab Übung 06 Datenqualitätsanalysen
Resources: MIMIC-IV Demo (Teilmenge in FHIR)
Snapshots: No snapshots
Ressource related to the information architecture subsuming the central FAIR4Health Platform and the local FAIR4Health agents.
Submitter: Matthias Löbe
Studies: 3LGM² model for FAIR4Health
Resources: 3LGM² local model DIC Leipzig, 3LGM² model survey, 3LGM² reference model, Diagram inter-level relationships
Snapshots: No snapshots
Datenqualitätsanalysen
Daten, die für die Forschung verwendet werden sollen, müssen auf ihre Eignung für den Forschungszweck geprüft werden. Dies gilt sowohl bei primären Datenerfassungsprojekten wie klinischen Studien oder Kohorten, aber insbesondere auch bei der sekundären Verwendung bspw. von Versorgungsdaten. Ziel der Übung ist es, Studierende mit typischen Datenqualitätsproblemen am praktischen Beispiel vertraut zu machen und Fehlerklassen vorzustellen bzw. Werkzeuge zu deren Erkennung ...
Submitter: Matthias Löbe
Investigation: MI-Lab Lerneinheiten
Resources: No Resources
Study type: Not specified
Snapshots: No snapshots
Analysen medizinischer Datensätze
Datenanalysen sind das Herzstück datengetriebener Wissenschaft. Sie dienen einerseits zum Testen eigener Forschungshypothesen und andererseits zur Überprüfung publizierter Ergebnisse. Ziel der Übung ist es, Studierende mit Inhalten und Werkzeugen für die Durchführung einzelner Analysen vertraut zu machen. Dazu sollen mehrere aufeinander aufbauende Abfragen mit steigendem Schwierigkeitsgrad auf einen medizinischen Datensatz vorbereitet und die Ergebnisse ...
Submitter: Matthias Löbe
Investigation: MI-Lab Lerneinheiten
Resources: No Resources
Study type: Not specified
Snapshots: No snapshots
Registrierung von Forschungsvorhaben und Ablage in einem Forschungsdatenmanagementsystem
Die Registrierung von Forschungsvorhaben ist eine Grundvoraussetzung für deren Auffindbarkeit und Teil der Transparenzpflichten des Principal Investigators. Daneben sind für das Verständnis des Datenkörpers eines Forschungsprojekts weitere strukturierte Informationen zum Ablauf, zur Zusammensetzung der Probandenkohorte oder der erfassten Datenelemente von Bedeutung. Im Rahmen dieser Übung soll die Anlage ...
Submitter: Matthias Löbe
Investigation: MI-Lab Lerneinheiten
Resources: No Resources
Study type: Not specified
Snapshots: No snapshots
Pseudonymisierung und Anonymisierung personenbezogener Daten
Medizinische Daten sind personenbezogene Daten und können auch beim Vorliegen der Rechtsgrundlagen aus Gründen des Datenschutzes und der Datensparsamkeit nicht vollumfänglich mit Dritten geteilt werden. Gleichzeitig verpflichten neue Verordnungen wie das Gesundheitsdatennutzungsgesetz Forscher, Daten unter bestimmten Bedingungen zu anonymisieren. Die Übung soll den Studierenden an einem praktischen Datensatz den Unterschied zwischen ...
Submitter: Matthias Löbe
Investigation: MI-Lab Lerneinheiten
Resources: No Resources
Study type: Not specified
Snapshots: No snapshots
Medizinische Daten sind im Allgemeinen in dem Informationssystem gespeichert, welches die primäre Erfassung übernimmt. Sie befinden sich in einer Datenbank und können ggf. exportiert werden. Für eine übergreifende Nutzung haben sich Common Data Models wie OMOP oder HL7 FHIR etabliert. Ziel der Übung ist es, die Studierenden mit dem Prozess und den Schwierigkeiten der Überführung eines lokalen Datenkörpers in HL7 FHIR vertraut zu machen. Darunter fallen Fragen der Abbildung und Transformation der ...
Submitter: Matthias Löbe
Investigation: MI-Lab Lerneinheiten
Resources: MIMIC-IV Demo (Teilmenge in FHIR)
Study type: Not specified
Snapshots: No snapshots
Submitter: Matthias Löbe
Investigation: FAIR4Health Information Architecture
Resources: 3LGM² local model DIC Leipzig, 3LGM² model survey, 3LGM² reference model, Diagram inter-level relationships
Study type: Not specified
Snapshots: No snapshots
Submitter: Mona Perbix
Biological problem addressed: Model Analysis Type
Investigation: FAIR4Health Information Architecture
Study: 3LGM² model for FAIR4Health
Human Diseases: No human diseases
Models: No Models
Data files: 3LGM² model survey data dictionary REDCap
Snapshots: No snapshots
Investigations: MI-Lab Lerneinheiten
Studies: MI-Lab Übung 02 CSV-to-FHIR
Resources: MIMIC-IV Demo (Teilmenge in FHIR)
Investigations: FAIR4Health Information Architecture
Studies: 3LGM² model for FAIR4Health
Resources: 3LGM² reference model
Investigations: FAIR4Health Information Architecture
Studies: 3LGM² model for FAIR4Health
Resources: 3LGM² reference model
Investigations: FAIR4Health Information Architecture
Studies: 3LGM² model for FAIR4Health
Resources: 3LGM² reference model
Investigations: FAIR4Health Information Architecture
Studies: 3LGM² model for FAIR4Health
Resources: 3LGM² model survey
The image shows a matrix view of the inter-level relationships between the domain and logical layer. The enterprise functions are shown in the rows and the application systems are shown in the columns. If an enterprise function is executed by an application system, the respective entry is marked.
Investigations: FAIR4Health Information Architecture
Studies: 3LGM² model for FAIR4Health
Resources: Diagram inter-level relationships
Projects: MI-Lab, FAIR4Health
Web page: https://ec.europa.eu/programmes/horizon2020/en/h2020-section/science-and-society