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CAS Data Science in Medicine & Health

HSLU

CAS Data Science in Medicine & Health

Panoramica

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4 Monate

Durata

Rotkreuz

Località

15 ECTS

Punti

CHF 7'900.– inklusive Unterlagen.

Costi

Beginn am 31. Oktober 2025

Inizio dello studio

Tedesco

Lingua

Possibilità di ristorazione: Si

Possibilità sportive: Si

Certificate of Advanced Studies (CAS)

Qualifica professionale

Requisiti

Ein Abschluss auf Tertiärstufe und mindestens zwei Jahre Berufserfahrung sind erforderlich. Alternativ kann eine gleichwertige Qualifikation mit Berufserfahrung über ein Zulassungsverfahren genügen.

Ulteriori informazioni

1

Ziele

Die Weiterbildung vermittelt die notwendigen Kenntnisse und Fähigkeiten, um datengetriebene Entscheidungen im Gesundheitswesen zu treffen. Die Teilnehmenden werden befähigt, komplexe medizinische Daten zu analysieren, um fundierte klinische Entscheidungen zu unterstützen und die Qualität der Patientenversorgung zu verbessern.

2

Zielgruppe

Ärzte, Pflegekräfte, medizinische Forscherinnen und Gesundheitsmanager. Fachpersonen, die sich mit der Analyse und Interpretation von Gesundheitsdaten beschäftigen oder in Zukunft beschäftigen möchten. Medizinisches Personal, das sich mit klinischen Entscheidungsprozessen und Patientenmanagement befasst. Fachkräfte an der Schnittstelle von Technologie und Gesundheitsversorgung. Study Nurses, die bei der Planung, Vorbereitung und Durchführung von klinischen und wissenschaftlichen Studien mitwirken.

3

Inhalte

Einführung in die Rolle von Data Science im Gesundheitswesen, Datenverarbeitung und Datenerfassung, statistische Analyse und maschinelles Lernen, Datenvisualisierung, Prädiktive Modellierung, Natural Language Processing, Ethik und Datenschutz, Elektronische Patientenakten und Datenintegration, Klinische Entscheidungsunterstützungssysteme.

4

Berufliche Perspektive

Absolventinnen und Absolventen können in Rollen arbeiten, die datenbasierte Entscheidungen im Gesundheitswesen fördern, wie zum Beispiel in der klinischen Forschung, im Gesundheitsmanagement, oder in der Entwicklung von digitalen Gesundheitslösungen.

5

Unterichtsmodell

Der Unterricht erfolgt durch eine Mischung aus Präsenzunterricht, angeleitetem Selbststudium, Transferprojekten, Kollaborativem Lernen und Vertiefungsarbeiten.

6

Unterrichtszeiten

Freitag und Samstag

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