Kód | Zakončení | Kredity | Rozsah | Jazyk výuky |
---|---|---|---|---|
F7PBKAZI-I | Z,ZK | 2 | 1P+1C | česky |
Cílem předmětu aplikovaná zdravotnická informatika je představit studentovi široké spektrum možných oblastí aplikace informatiky ve zdravotnictví. Studenti by měli získat cit pro uživatelsky orientovaný vývoj aplikací a vhled do některých konkrétních projektů. Předmět by měl navíc sloužit k prohloubení základních medicínských znalostí studentů. Prezentována jsou témata z následujících oblastí: tvorba elektronické dokumentace, biostatistika, detekce patologií pomocí IT, gerontotechnologie, software pro lékařskou výuku, molekulární biologie a více.
Podmínky získání zápočtu:
1) Vypracování a prezentace projektu na téma
a) Vize pro vývoj SW/HW/APP v oblasti medicíny/asistívní technologie nebo podobně
nebo
b) Predstavení již existující technologie
V presentací je třeba věnovat zvláštní pozornost tomu, jaký problém byl řešen, která uživatelská skupina je zapojena a tedy jaké požadavky jsou na produkt kladeny a jaká technologie byla použita.
Prezentace výsledků samostatné práce je možné formou 5-7min ústní presentace, tvorbou technické/informační brožura, tvorbou technického plakátu/postru nebo tvorbou landingpage webstrany
Projekt bude vyhodnocen během zápočt. týdne
Výsledek a zpracování projektu je hodnoceno maximálně 30 body
Na ziskání zápočtu jsou potřeba min. 15 bodů
Podmínky zkoušky:
1) Podmínkou připuštění ke zkoušce je získání zápočtu (min. 15 bodů z projektu).
2) Podmínky udělení zkoušky: zkouška probíhá formou testu; 30 bodů lze získat z projektové práce, dalších nejvýše 70 bodů může být uděleno za závěrečný test; pro ukončení předmětu je potřeba získat zápočet a celkově minimálně 50 bodů.
Hodnocení celkové vysledku je podle následující stupnice: A (100-90 bodů), B (89-80 bodů), C (79-70 bodů), D (69-60 bodů), E (59-50 bodů), F (méně než 50 bodů).
1. Cíle předmětu, ukončení předmětu, podmínky zápočtu/zkoušky, data - informace - znalosti v medicíně, ontologie, doporučené lékařské postupy, EBM, zdravotnická dokumentace/EHR - význam a obsah zdravotnické dokumentace, elektronická vs. neelektronická dokumentace , možnosti, výhody a omezení
2. Standardizační a klasifikační systémy v medicíně (ICD, ICF; U MLS, MESH, SNOMED), Standardy (HL7, FHIR, DICOM)
3. Základy biomedicínské statistiky - normální rozdělení dat, význam a interpretace p-hodnoty, One-sample-T-test, Two-sample-T-Test, Paired-T-test, ANOVA, Chi-kvadrat-test, korelace, jednorozměrná + vícerozměrná regrese, zpracování statistických úloh v programu R
4. Zobrazovací metody v medicíně a základy zpracování obrazu.: ultrazvuk (2D/3D/4D), dopplerovský ultrazvuk/flowmetrie, význam ultrazvuku v těhotenství, základy RTG, CT, MRT, základy nuklearního zobrazování SPECT , PET
5. Detekce patologií v biosignálech, např.: EKG, EEG, EMG, KTG - princip měření, základy interpretace signálů, srdeční arytmie, srdeční infarkt, význam EEG v diagnostice epilepsie a jako rozhraní mozek-počítač (Brain-Computer-Interface), význam interpretace KTG během porodu
6. Uživatelsky orientovaný vývoj produktů na příkladu geriatrické techniky, potřeby seniorů s ohledem na technické aplikace, typická omezení ve stáří, výukový software pro zdravotníky, systémy na podporu rozhodování, využití virtuální a rozšířené reality v medicíně
7. Aplikace bioinformatiky v molekulární biologii a vývoji léčiv, stručné zopakování základů DNA, proteiny, molekulární diagnostika, biočipy atd.
1.Informace o projektu (zápočet), praktické procvičení ručního vyplňování zdravotnické dokumentace a používání NFC čipů pro automatické evidence zdr. materiálů
2.Praktické cvičení ze zdravotních standardů HL7, FHIR
3.Základy biomedicínské statistiky normalní distribuce dat, význám a interpretace p-hodnoty, One-sample-T-test, Two-sample-T-Test, Paired-T-test, ANOVA, Chi-kvadrat-test, korelace, univariantní + multivariantní regrese, Zpracování statistiky v programem R
4.Korelační analýza mezi morfologií mozku a výsledky testu UPDRSIII u pacientů s RBD pomocí Voxel-based morphometry
5.Skupinová práce: gerontotechnologie (oblek AgeMan), simulátor třesu, ametropie ve stáří, aplikace VR, izolace DNA
6.Skupinová práce: gerontotechnologie (oblek AgeMan), simulátor třesu, ametropie ve stáří, aplikace VR, izolace DNA
7.Práce s proteinovou databází PDB, opakování, prezentace projektů
Absolvování předmětu má studentům usnadnit uplatnění znalostí z informatiky v oblasti medicíny. Umožňuje jím úspěšně rozvíjet projekty v oblasti zdravotnické informatiky s odpovídajícími základními medicínskými a statistickými znalostmi. Studenti také získají hluboké znalosti v oblasti klasifikace a standardizace pro medicínské IT aplikace.
Povinná literatura:
[1] KASAL, Pavel, a kol. Zdravotnické registry a standardy, informační zdroje a jejich kvalita. In: Počítač v ordinaci, ČNF pro eHealth, 2014
[2] ZVÁROVÁ, Jana, LHOTSKÁ, Lenka. Biomedicínská informatika IV. Data a znalosti v biomedicíně a zdravotnictví. Karolinum, 1. vydání, 2013. ISBN: 978-80-246-1805-0
Příloha | Velikost |
---|---|
![]() | 3.65 MB |
![]() | 2.77 MB |
![]() | 2.28 MB |
Příloha | Velikost |
---|---|
![]() | 860.44 KB |
![]() | 295.45 KB |
![]() | 1.8 MB |
![]() | 3.43 MB |
![]() | 1.32 MB |
![]() | 5.78 MB |
![]() | 2.98 MB |
![]() | 26.08 KB |
![]() | 13.52 KB |
![]() | 115 KB |
![]() | 13.63 KB |
![]() | 517.49 KB |
Příloha | Velikost |
---|---|
![]() | 124.01 KB |
![]() | 336.27 KB |
![]() | 779.37 KB |
![]() | 4.18 MB |
![]() | 1.58 MB |
![]() | 660.82 KB |
![]() | 762.9 KB |