Medizin 1 vermittelt grundlegende medizinische Kenntnisse, die für die Verarbeitung und Einordnung medizinischer Informationen notwendig sind. Im Mittelpunkt stehen Zytologie und Genetik sowie Anatomie, Physiologie, Diagnostik, Prävention und Therapie des Herz-Kreislauf-Systems, der Atmungsorgane und des Bewegungsapparates. Zudem werden Grundlagen der medizinischen Entscheidungsfindung und evidenzbasierten Medizin behandelt. Ziel ist es, medizinische Zusammenhänge zu verstehen und Informationen aus dem klinischen Umfeld fachlich einzuordnen.
Programmieren 1 vermittelt die grundlegenden Konzepte und Denkweisen der Softwareentwicklung. Die Studierenden lernen Variablen, Datentypen, Kontrollstrukturen, Felder und grundlegende Algorithmen kennen und setzen diese praktisch um. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der objektorientierten Programmierung mit Konzepten wie Klassen, Objekten, Vererbung und Polymorphie. Ziel ist es, einfache Programme strukturiert zu entwerfen, zu implementieren und zu testen sowie algorithmische Lösungswege systematisch zu entwickeln.
Das Einführende Projekt erleichtert den Einstieg in das Studium der Medizinischen Informatik. In kleinen Teams bearbeiten die Studierenden eine überschaubare Aufgabenstellung mit fachlichem Bezug zur Informatik und setzen erste Konzeptideen praktisch um. Gleichzeitig werden Grundlagen des selbstverantwortlichen Studierens und wissenschaftlichen Arbeitens vermittelt. Workshops zu Recherche, Zeitmanagement, Präsentation, Kommunikation und Prüfungsvorbereitung unterstützen die Studierenden dabei, geeignete Lern- und Arbeitsstrategien zu entwickeln.
Medizinische Daten müssen strukturiert, dokumentiert und recherchierbar sein. Das Modul vermittelt deshalb Grundlagen der medizinischen Dokumentation, Terminologie und Klassifikation sowie des Information Retrieval. Behandelt werden unter anderem Thesauri, semantische Indexierung und Suchverfahren sowie Ordnungssysteme wie ICD, OPS, DRG, MeSH, TNM und MedDRA. Ziel ist es, medizinische Informationen systematisch zu strukturieren und geeignete informatische Verfahren für Dokumentation und Recherche einzusetzen.
Dieses Modul vermittelt grundlegende Konzepte der Informatik und schafft die Basis für die weiteren technischen und programmierbezogenen Studieninhalte. Behandelt werden unter anderem binäre Zahlendarstellungen, Codierung, Boolesche Algebra, Prozessoren, Rechnerarchitekturen und Betriebssysteme. Die Studierenden lernen, wie Informationen in Computersystemen dargestellt und verarbeitet werden, und entwickeln ein grundlegendes Verständnis für das Zusammenspiel von Hardware und Software.
Lineare Algebra vermittelt mathematische Grundlagen, die in vielen Bereichen der Medizinischen Informatik benötigt werden. Im Mittelpunkt stehen Vektoren, Matrizen, lineare Gleichungssysteme, lineare Abbildungen, Eigenwerte und Eigenvektoren sowie reelle und komplexe Zahlen. Die Studierenden lernen, mathematische Strukturen zu verstehen, Anwendungsprobleme formal zu beschreiben und geeignete Verfahren zur Lösung einzusetzen. Gleichzeitig werden logisches Denken und die Fähigkeit zu abstraktem Problemlösen gefördert.
Medizin 2 erweitert die medizinischen Grundlagen um zentrale Themen aus Gastroenterologie, Stoffwechsel, Hämatologie, Onkologie und Infektionsmedizin. Die Studierenden beschäftigen sich mit Anatomie und Physiologie sowie mit Diagnostik, Prävention und Therapie relevanter Erkrankungen. Gleichzeitig wird der Bezug zur Medizinischen Informatik vertieft: Medizinisches Wissen soll genutzt werden, um beispielsweise Krankenakten strukturiert auszuwerten und informationstechnische Herausforderungen im Krankenhaus besser zu verstehen.
Programmieren 2 baut auf den Grundlagen aus Programmieren 1 auf und vertieft die objektorientierte Softwareentwicklung. Themen sind unter anderem Rekursion, generische Programmierung, Container, Ausnahmebehandlung, grafische Benutzeroberflächen, Threads und Synchronisation sowie Datei- und Streamverarbeitung. Die Studierenden entwickeln vollständige Programme kleineren und mittleren Umfangs und lernen, Anforderungen zu analysieren, Entwürfe zu erstellen, geeignete Entwicklungswerkzeuge einzusetzen und Software systematisch zu testen.
Das Modul vermittelt die Grundlagen relationaler Datenbanken und ihrer praktischen Nutzung in Informationssystemen. Die Studierenden lernen, Datenmodelle zu entwickeln, Datenbanken zu strukturieren und mit SQL abzufragen. Themen wie Normalformen, Transaktionen, ACID-Eigenschaften und Indizes werden ebenso behandelt wie die praktische Datenbankprogrammierung. Ziel ist es, Datenbanksysteme für komplexe Anwendungen zu planen, umzusetzen und mit geeigneten Programmierschnittstellen zu nutzen.
Das Modul vermittelt grundlegende Kenntnisse über Betriebssysteme und Rechnernetze als technische Basis moderner Informationssysteme. Behandelt werden unter anderem Prozesse und Threads, Benutzer- und Rechteverwaltung, Dateisysteme sowie Netzwerkarchitekturen und Kommunikationsprotokolle wie IP, TCP, UDP und DNS. Praktische Übungen mit Windows- und Linux-Systemen sowie Netzwerkkomponenten ergänzen die theoretischen Inhalte und schaffen Grundlagen für die Arbeit mit komplexen IT-Infrastrukturen.
Analysis 1 vermittelt mathematische Grundlagen, die für zahlreiche Anwendungen der Informatik und Medizinischen Informatik benötigt werden. Behandelt werden unter anderem Funktionen, Grenzwerte, Stetigkeit, Differential- und Integralrechnung sowie grundlegende numerische Verfahren. Die Studierenden lernen, mathematische Zusammenhänge zu beschreiben, Anwendungsprobleme zu modellieren und systematisch zu lösen. Ergänzend werden Funktionsgraphen und mathematische Modelle mit Werkzeugen wie MATLAB oder Python visualisiert.
Stochastik vermittelt die Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, die für die Analyse medizinischer Daten von zentraler Bedeutung sind. Behandelt werden deskriptive Statistik, Zufallsvariablen, diskrete und stetige Verteilungen sowie Grundlagen des statistischen Testens. Ergänzend werden Datensätze mit statistischer Software analysiert. Die Studierenden lernen, Zufallskomponenten zu erkennen, geeignete statistische Modelle zu entwickeln und Daten systematisch auszuwerten, zu interpretieren und grafisch darzustellen.
Aufbauend auf Analysis 1 vertieft dieses Modul mathematische Methoden für komplexere informationstechnische Anwendungen. Themen sind unter anderem Taylor- und Fourierreihen, die diskrete und schnelle Fouriertransformation, Differentialgleichungen, numerische Verfahren sowie die mehrdimensionale Analysis. Die Studierenden lernen, dynamische Systeme zu modellieren, numerische Algorithmen einzusetzen und mehrdimensionale Probleme wie Extremwertaufgaben oder Linearisierungen mathematisch zu bearbeiten.
Das Modul vermittelt grundlegende Kenntnisse über Strukturen, rechtliche Rahmenbedingungen und wirtschaftliche Abläufe im Gesundheitswesen. Im Mittelpunkt stehen unter anderem Krankenhausorganisation, Finanzierung, Trägerstrukturen, Patientenmanagement und relevante gesetzliche Grundlagen. Ergänzend werden betriebswirtschaftliche und rechtliche Fragestellungen betrachtet. Die Studierenden entwickeln dadurch ein Verständnis für die organisatorischen Rahmenbedingungen, in denen medizinische Informationssysteme eingesetzt und Daten verarbeitet werden.
Fachenglisch bereitet die Studierenden auf die internationale Kommunikation im Umfeld der Medizinischen Informatik vor. Anhand medizinischer und informationstechnischer Themen werden Fachwortschatz, Hör- und Leseverständnis, Diskussion, Präsentation und schriftliche Kommunikation trainiert. Inhalte umfassen unter anderem Medical Informatics, klinische Studien, Datenmanagement und medizinische Ethik. Ziel ist eine sichere, flexible Verwendung der englischen Sprache für akademische und berufliche Situationen auf dem Niveau C1.
Dieses Modul führt in die technischen Grundlagen medizinischer Geräte und Messverfahren ein. Behandelt werden Biopotentiale, medizinische Sensorik und ausgewählte Medizinprodukte wie Vitalmonitore, Beatmungsgeräte, Dialyse- und Herz-Lungen-Systeme. Die Studierenden lernen, wie medizinische Messdaten entstehen, welche Eigenschaften und Grenzen die Verfahren besitzen und wie diese Daten technisch ausgewertet werden können. Praktische Laboraufgaben verbinden medizinische Grundlagen mit informatischen Methoden.
Dieses Modul vermittelt einen umfassenden Überblick über Informationssysteme im Gesundheitswesen. Behandelt werden Krankenhausinformationssysteme, Patientenmanagement, OP- und Befunddokumentation, PACS, Praxisinformationssysteme sowie elektronische Patienten- und Gesundheitsakten. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf Interoperabilität und Standards wie HL7/FHIR, DICOM, XML und EDIFACT. Die Studierenden lernen, komplexe Informationssysteme zu analysieren, Anforderungen zu beschreiben und Möglichkeiten ihrer Integration und Kommunikation zu verstehen.
Dieses Modul vermittelt zentrale Konzepte und Verfahren für die effiziente Verarbeitung von Daten. Im Mittelpunkt stehen Algorithmen zum Suchen, Sortieren und zur Bearbeitung graphbasierter Problemstellungen sowie grundlegende Datenstrukturen wie Listen, Hashtabellen und Suchbäume. Die Studierenden lernen, Algorithmen hinsichtlich Korrektheit und Laufzeit zu analysieren, geeignete Verfahren auszuwählen und eigene effiziente Lösungen für komplexere Aufgabenstellungen zu entwickeln.
In diesem Modul werden Programmierkenntnisse auf praxisnahe Anwendungen der Data Science und Webentwicklung übertragen. Die Studierenden arbeiten mit Python, Jupyter Notebooks und geeigneten Bibliotheken zur Datenanalyse und Visualisierung. Darüber hinaus werden Grundlagen der Entwicklung dynamischer Webanwendungen, Datenbankanbindung sowie Client-Server-Konzepte behandelt. Ziel ist es, Datenanalyseprozesse und webbasierte Anwendungssysteme eigenständig zu konzipieren, zu implementieren und zu testen.
Daten- und Prozessmodellierung vermittelt Methoden zur strukturierten Beschreibung von Informationsstrukturen und Abläufen. Die Studierenden arbeiten mit XML, JSON, CSV und weiteren Datenformaten sowie mit BPMN zur Prozessmodellierung. Zusätzlich werden Grundlagen des Data Warehousing behandelt. Anhand von Fallstudien aus dem Gesundheitswesen lernen die Studierenden, Daten und Prozesse zu analysieren, formal zu modellieren und Optimierungspotenziale zu erkennen.
Dieses Modul behandelt die besonderen Anforderungen an Datenschutz und Informationssicherheit im Gesundheitswesen. Neben den rechtlichen und ethischen Grundlagen stehen der Schutz von Gesundheitsdaten, Datenschutzorganisation, technische und organisatorische Maßnahmen sowie Risiken und Schutzbedarfe im Mittelpunkt. Die Studierenden lernen, Datenschutzanforderungen auf konkrete medizinische Anwendungsszenarien anzuwenden und geeignete Schutzmaßnahmen zu entwickeln. Ergänzend werden Grundlagen der Kryptographie, Verschlüsselung und digitalen Signaturen vermittelt.
Das Modul vermittelt Methoden und Werkzeuge für die professionelle Planung, Steuerung und Umsetzung von Projekten. Die Studierenden lernen Projektphasen, Rollen und Verantwortlichkeiten kennen und beschäftigen sich mit klassischen sowie agilen Vorgehensweisen wie Scrum und Kanban. Anhand von Planungsinstrumenten wie GANTT-Diagrammen und Netzplänen werden Projekte strukturiert. Ziel ist es, Projekte zielorientiert zu organisieren, Teams zu koordinieren und Projektverläufe systematisch zu steuern und zu bewerten.
Das Seminar vermittelt grundlegende Kompetenzen des wissenschaftlichen Arbeitens im Umfeld der Medizinischen Informatik. Die Studierenden lernen, Fachinformationen gezielt zu recherchieren, Quellen kritisch zu bewerten, wissenschaftliche Texte zu strukturieren und korrekt zu zitieren. Sie entwickeln eigene Forschungsfragen, erstellen eine wissenschaftliche Arbeit und präsentieren deren Ergebnisse auf Englisch. Ergänzend werden Präsentations-, Kommunikations- und Zeitmanagementfähigkeiten trainiert, die sowohl für das Studium als auch für die spätere Berufspraxis relevant sind.
E-Health steht für die digitale Transformation des Gesundheitswesens und verbindet medizinische, organisatorische, rechtliche und technische Fragestellungen. Das Modul vermittelt Grundlagen zu eHealth-Architekturen, Interoperabilität, IT-Standards, Datenschutz und Datensicherheit sowie zur deutschen Digitalisierungsstrategie. Anhand konkreter Anwendungen wie der Telematikinfrastruktur, elektronischen Patientenakten und digitalen Identitäten lernen die Studierenden, eHealth-Systeme zu verstehen, zu bewerten und hinsichtlich ihrer Einsatzmöglichkeiten einzuordnen.
Das Modul vermittelt grundlegende Methoden des maschinellen Lernens und deren praktische Anwendung mit Python. Behandelt werden überwachte und unüberwachte Lernverfahren, Modellbewertung, Datenvorverarbeitung, Regression, Klassifikation, Clustering und Ensemble-Verfahren. Ergänzend erfolgt eine Einführung in neuronale Netze und Deep Learning. Die Studierenden lernen, geeignete Algorithmen für konkrete Problemstellungen auszuwählen, Daten aufzubereiten und Modelle strukturiert zu entwickeln, zu evaluieren und zu interpretieren.
In der Projektarbeit bearbeiten die Studierenden ein anspruchsvolleres Informatikprojekt im Team und wenden dabei die bisher erworbenen fachlichen und methodischen Kompetenzen an. Die Projekte können einen medizinischen Anwendungskontext aufgreifen und werden mit einer praxisüblichen Rollenverteilung durchgeführt. Neben der technischen Umsetzung stehen Projektplanung, Anforderungsmanagement, agile Arbeitsweisen, Versionsverwaltung und Teamarbeit im Mittelpunkt. Dadurch werden Erfahrungen gesammelt, die unmittelbar auf spätere berufliche Tätigkeiten vorbereiten.
Software Engineering vermittelt systematische Methoden für die Entwicklung qualitativ hochwertiger Anwendungssysteme. Behandelt werden Vorgehensmodelle, Requirements Engineering, UML, objektorientierter Entwurf, Entwurfsmuster und Softwarearchitekturen. Ergänzend stehen Qualitätssicherung, Testverfahren, Usability sowie Konfigurations- und Versionsmanagement auf dem Programm. Die Studierenden lernen, Anforderungen strukturiert zu analysieren, komplexe Softwaresysteme zu entwerfen und Entwicklungsprozesse methodisch zu planen und abzusichern.
Im Praxisprojekt wenden die Studierenden ihre im Studium erworbenen Kenntnisse in einem mindestens 100-tägigen Praxissemester an. Sie arbeiten in einem IT-Unternehmen oder einer Organisation beziehungsweise Abteilung mit IT-Bezug an realen Aufgabenstellungen mit. Dabei können sie fachliche Inhalte vertiefen, praktische Erfahrungen sammeln und eigene Studienschwerpunkte weiterentwickeln. Gleichzeitig lernen sie betriebliche Abläufe kennen und erproben ihre fachlichen und methodischen Kompetenzen im beruflichen Umfeld.
Die Praxissemesterarbeit dokumentiert und reflektiert die Erfahrungen aus dem Praxissemester. Die Studierenden erstellen einen schriftlichen Bericht und präsentieren ihre Tätigkeiten, Erkenntnisse und Ergebnisse vor den Mitstudierenden. Dabei lernen sie, technische und medizinische Zusammenhänge aus dem betrieblichen Alltag strukturiert aufzubereiten, Schlussfolgerungen abzuleiten und Inhalte verständlich zu präsentieren. Die anschließende Diskussion fördert zudem die fachliche Reflexion und den Austausch über unterschiedliche Praxiserfahrungen.
Die Bachelorarbeit bildet den wissenschaftlichen und fachlichen Abschluss des Studiums. Die Studierenden bearbeiten eine klar abgegrenzte Aufgabenstellung aus einem Themengebiet der Medizinischen Informatik selbstständig und mit ingenieurmäßigen beziehungsweise wissenschaftlichen Methoden. Dazu gehören die Entwicklung und Bewertung von Lösungskonzepten, die strukturierte Durchführung eines umfangreicheren Projekts, die Dokumentation der Ergebnisse sowie deren abschließende Präsentation und fachliche Diskussion.