Executive Education

MODUL 2: DATA ANALYTICS & KI IM GESUNDHEITSSEKTOR

Wie analysiert man Gesundheitsdaten?

Modul 2 behandelt zum einen die unterschiedlichen Möglichkeiten der Datenanalyse und welche Erkenntnisse sich aus den Analyseergebnissen ziehen lassen. Mithilfe statistischer Verfahren wie Regressionen, Random Forest und Nearest-Neighbor-Klassifikationen werden Teilnehmende in Machine-Learning-Strukturen eingeführt und anhand verschiedener Datensätze werden Analyse-Methoden z.B. mit R und Python angewandt. In Use Cases, z.B. aus dem Bereich Clinical Decision Support Systeme für Diagnostik, wird vermittelt, wie algorithmische Entscheidungsmodelle funktionieren. Zum anderen werden in Modul 2 die Funktionsweise, Potenziale und Grenzen von Künstlicher Intelligenz im Gesundheitssektor diskutiert und die Entwicklung von medizinischer, regulierter KI im Unterschied zu nicht-regulierten Modellen aufgezeigt. In diesem Zusammenhang wird auch für die ethischen Herausforderungen bei Data Analytics und KI-basierten Modellen sensibilisiert. Ein Überblick zur Blockchain-Technologie und deren Einsetzmöglichkeit speziell in der Healthcare-Industrie runden das Modul 2 ab.

Schlüsselqualifikationen

  • Decision Support Systeme im medizinischen Umfeld
  • Statistical Learning
  • Datenvisualisierungen
  • Explainable und Ethical AI
  • Neuronale Netzwerke
  • Signal Processing
  • Blockchain-Technologie

Die Entwicklung des GBS Digital Health Programms wird aus Mitteln des Landes Hessen unterstützt.

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Barbara Rave

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Lernziele

Teilnehmende kennen die Grundlagen verschiedener Data Analytics-Methoden und können diese einschätzen. Sie kennen verschiedene statistische Verfahren und Lernmethoden und können diese in Grundzügen anwenden. Sie wissen um die besonderen Herausforderungen von KI in der Gesundheitsbranche und können darauf aufbauend Handlungsbedarfe und Empfehlungen ableiten. Teilnehmende wissen, was Blockchain-Technologie ist und wie man diese im Gesundheitssektor im Zusammenhang mit Gesundheitsdaten sinnvoll einsetzen kann.

EXPERT:INNEN MODUL 2

Manuel Bierwirth ist Service Delivery Manager Healthcare Business Analytics bei Merck Group. Er begann seine berufliche Laufbahn 2002 bei Merck Finance IT. Seit 2021 ist er Business Intelligence Stream Lead Healthcare Italy + Switzerland und arbeitet als Projektteamleiter in einem globalen SAP und BI Roll-Out Programm. Als Alumnus des Pharma MBA-Programms der Goethe Business School bringt er einschlägige Expertise in den Schwerpunkten Healthcare Business Intelligence, Geschäftsprozess- und digitale Transformationsprojekte, Pharmadaten, Pharmamarkt- und Teilnehmendendaten mit in dieses Zertifikatsprogramm.

Prof. Dr. Martin Hirsch studierte Humanbiologie an der Philipps-Universität Marburg und promovierte in den Neurowissenschaften. Er gründete mehrere Unternehmen an der Grenze von Biomedizin und IT, und setzte seine Forschungsarbeit unabhängig fort. Sein spezielles Interessengebiet ist die Verknüpfung von kognitiver Neurowissenschaft, Wissensvermittlung durch visuelle Modelle und Technologien zur Unterstützung der menschlichen Entscheidungsfindung. Im Jahr 2010 gründete er zusammen mit Daniel Nathrath und Claire Novorol Ada Health, ein Gesundheits- und Technologieunternehmen, in dem er weiterhin in beratender Funktion tätig ist (www.ada.com).

Gabriel Krummenacher ist Principal Data Scientist & Team Lead bei Zühlke Group und verfügt über ein fundiertes Wissen in Large-scale Optimierung, Experimentellem Design und Überwachtem Lernen. Durch Projekte in den Bereichen Medizinische Datenanalyse und Defekterkennung im Bahnverkehr hat er Erfahrung in angewandtem Machine Learning gewonnen. Seine Schwerpunkte liegen in den Themen Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen und Experimentelles Design.

Prof. Dr. Uwe Walz ist Akademischer Direktor dieses Programms und ist Co-Direktor des Doktorandenprogramms in Volkswirtschaftslehre an der Goethe-Universität. Prof. Walz promovierte in Volkswirtschaftslehre an der Universität Tübingen und gehört zu den drei Gründungsdirektoren des Leibniz-Instituts für Finanzforschung SAFE (Sustainable Architecture for Finance in Europe). Seine aktuellen Forschungsschwerpunkte als Forschungsprofessor am Zentrum für Europäische Wirtschaftsforschung (ZEW) sind Private Equity, Entrepreneurial Finance und Vertragstheorie sowie die Ökonomie von Netzwerkindustrien.

Modulplan
Termine Modul 2 Sessions
Freitag, 7. Oktober – Samstag, 8. Oktober 2022 Präsenzveranstaltung Herbst 2022, Campus Westend

Freitag, 28. Oktober 2022 – Samstag, 29. Oktober 2022

Präsenzveranstaltung Herbst 2022, Campus Westend

DATA ANALYTICS & KI IM GESUNDHEITSSEKTOR

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