Uporaba podatkov v medicini

Vpis v letnik.

Temeljne značilnosti ravnanja s podatki v medicini:

• Organizacija podatkov za uporabo kvantitativnih napovednih modelov
• Načrtovanje zbiranja, hranjenja, varovanja in obdelovanja podatkov
• Metode varnega dostopa in prenosa podatkov (SSL, CA)
• Kodiranje, dekodiranje, obdelava kodiranih podatkov
• Etični in pravni vidiki uporabe medicinskih podatkov
• Uporaba principov FAIR pri medicinskih podatkih
• Pogosti standardi shranjevanja, prenosa in kodiranja podatkov, npr. DICOM, openEHR, FHIR.

• Thomas J., McNabb S. (2019) Principles and Ethics of Collecting and Managing Health Data. In: Macfarlane S., AbouZahr C. (eds) The Palgrave Handbook of Global Health Data Methods for Policy and Practice. Palgrave Macmillan, London.
• European Commission. Study on Big Data in public health, telemedine and healthcare. 2016.
• DICOM standard, https://www.dicomstandard.org/
• Wilkinson, M. D. et al. The FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship. Scientific Data 3, 160018 (2016).

Študenti spoznajo temeljne pravne, etične in tehnološke vidike zbiranja, deljenja in obdelovanja medicinskih podatkov.

Predmetno specifične kompetence:

Poznavanje in razumevanje temeljnih principov uporabe podatkov v medicini. Poznavanja standardov hrambe in izmenjave podatkov. Poznavanje programske opreme, ki omogča uresničevanje navedenih principov.

Znanje in razumevanje:
Etični, pravni in tehnološki vidiki ravnanja s podatki. Obči standardi hrambe in izmenjave medicinskih podatkov. Metode za varno hranjenje in dostop do podatkov. Principi organizacije podatkov za njihovo optimalno uporabo

Uporaba:
Sposobnost uporabe programske opreme za:

• organizacijo podatkov v skladu s principi FAIR
• hrambe podatkov v standardiziranih oblikah
• varno izmenjavo podatkov
• anonimizacijo in pvsedonimizacijo

Sposobnost priprave gradiv za etično in strokovno presojo povezanih s hrambo in obdelavo podatkov.

Refleksija:
Razumevanje konfliktov interesov med varstvom osebnih podatkov in njihovo izrabo za gradnjo napovednih modelov.

Ocena zahtevnosti varne hrambe podatkov glede na stopnje zahtevane varnosti.

Kritičen odnos do standardov kakovosti in varnosti na področju uporabe medicinskih podatkov.

Predavanja, domače naloge, konzultacije.

Praktične domače naloge

5 - 10, pri čemer velja, da je pozitivna ocena od 6 - 10

Andrej Studen:

• Olatunji E, Swanson W, Patel S, et al. Challenges and opportunities for implementing hypofractionated radiotherapy in Africa: lessons from the HypoAfrica clinical trial. Ecancermedicalscience. 2023;17:1508
• Hribernik N, Huff DT, Studen A, et al. Quantitative imaging biomarkers of immune-related adverse events in immune-checkpoint blockade-treated metastatic melanoma patients: a pilot study. Eur J Nucl Med Mol Imaging. 2022;49(6):1857-1869
• Kogan RV, de Jong BA, Renken RJ, et al. Factors affecting the harmonization of disease-related metabolic brain pattern expression quantification in [18F]FDG-PET (PETMETPAT). Alzheimers Dement (Amst). 2019;11:472-482.