Wie können künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen die Gesundheit verbessern? Wie ist es möglich, dass Daten helfen, Krankheiten vorzubeugen, Diagnosen zu stellen oder Therapieentscheidungen zu fällen? Um diese und weitere wichtige Fragen zur Erhebung, Verarbeitung und Analyse von großen Datenmengen in der medizinischen und wissenschaftlichen Forschung dreht sich der viersemestrige Masterstudiengang Biomedizinische Datenwissenschaft. Der Studiengang ist als Teil des Exzellenzclusters RESIST entstanden, dessen Federführung die MHH hat. Nun hat er seine ersten Absolventen hervorgebracht: Konstantin Büttner und Dr. Adrian Schulz. „Ich mochte den Studiengang, weil es einfach war, mit den Dozentinnen und Dozenten Kontakt aufzunehmen, mir gefiel die praktische Ausrichtung und in den Arbeitsgruppen Erfahrungen zu sammeln“, sagt Konstantin Büttner. Der 29-jährige Mediziner hat seine Masterarbeit am Peter L. Reichertz Institut für Medizinische Informatik (PLRI) durchgeführt und dabei ein „Machine Learning“-Modell entwickelt: „Ich habe einen KI-Algorithmus darauf trainiert, Muster zu erkennen, mit deren Hilfe Organdysfunktionen bei Kindern vorhergesagt werden können, die auf der Intensivstation behandelt werden.“ Nun arbeitet er am Universitätsklinikum Heidelberg. Er interessiert sich derzeit unter anderem für die Integration von „Machine Learning“- Algorithmen in die Klinik, um beispielsweise anhand der Labordaten und Vitalparameter wie Puls, Blutdruck und Sauerstoffsättigung früh vorhersagen zu können, ob sich bei einem Patienten eine schwere Sepsis entwickeln wird. Auch Dr. Adrian Schulz mochte an dem Masterstudiengang die familiäre Atmosphäre des kleinen Jahrgangs sehr. „Die Dozierenden waren stets sehr nahbar und an unserem Feedback interessiert. Sie haben sich große Mühe gegeben, auf unsere Wünsche einzugehen“, sagt der 33-Jährige. Thematisch hat ihm das Modul „Statistical Machine Learning – künstliche Intelligenz und Datenanalyse“ besonders gut gefallen. Dr. Schulz hat vor dem Masterstudium Humanmedizin studiert und arbeitet nun am PLRI in der Nachwuchsforschungsgruppe „iXplain_CDS“ von Dr. Dominik Wolff an klinischen Entscheidungsunterstützungssystemen mit. „Diese Systeme sind in der Lage, große Datenmengen in kürzester Zeit zu verarbeiten. Sie können Medizinerinnen und Mediziner dabei unterstützen, Entscheidungen zu treffen – beispielsweise bei der Diagnose oder der Therapieplanung“, erläutert er. 

Autorin: Bettina Bandel

Studierende der Datenwissenschaften waren im April 2023 in Kopenhagen – ein Text von Katharina Wendt, Studentin im zweiten Semester

Stand: 27.04.2023

Um Einblicke in ausländische Forschungsprojekte und Gesundheits-Datenmanagementsysteme zu gewinnen, sich zu vernetzen und verschiedene Karrierewege kennenzulernen machten sich 25 Studierende am 19. April 2023 auf den Weg nach Kopenhagen. Es waren Teilnehmerinnen und Teilnehmer des Add-on Fellowships for Interdisciplinary Life Science der Joachim Herz Stiftung, welche diese Exkursion ebenso wie die Fahrt nach Luxemburg im vergangenen Jahr förderte, sowie die Studierenden der beiden derzeitigen Jahrgänge des Masterstudiengangs Biomedizinische Datenwissenschaft an der MHH.

Die Hinreise von Hannover aus mit dem Zug verlief problemlos, lediglich die Ankunft verzögerte sich um 40 Minuten aufgrund von ein paar kleinen ungeplanten Stopps in Dänemark. Auf der Fahrt haben wir Karten gespielt, gequatscht und gelacht, so dass die fast neunstündige Anreise wie im Flug verging. Nach der Ankunft am Kopenhagener Hauptbahnhof ging es mit der Metro zur Unterkunft. Da es bereits Abend war, stand nur noch eine Erkundung der Räumlichkeiten sowie der Umgebung auf dem Programm.

Der zweite Tag begann mit dem Frühstück, danach ging es pünktlich um 8:30 Uhr los zur Universität von Kopenhagen. Zu Fuß spazierten wir zirka 30 Minuten entlang des Kanals zur Universität, wo uns Eleonora Nigro vom Center for Health Data Science“ (HeaDS) der Universität Kopenhagen in Empfang nahm.

Anschließend folgten spannende Vorträge aus dem HeaDS: Der erste Vortrag informierte über die „Sandbox“ – also über einen sicheren „Spielbereich“ für die Arbeit mit Daten. Dafür werden basierend aufrealen Datensätzen mithilfe künstlicher Intelligenz sogenannte synthetische Daten kreiert, die keine Rückschlüsse auf personenbezogene Daten zulassen und somit den Datenschutz gewährleisten. Im zweiten Vortrag bekamen wir einen Einblick in die Arbeit mit Daten unter dem Gesichtspunkt, Personen im Umgang mit Daten zu schulen. Weitere Vorträge informierten uns über den Alltag eines Data Scientist während des PhD und der PostDoc-Zeit.

In der Mittagspause konnten wir uns mit leckeren Sandwiches stärken, bevor wir in den 15. Stock des Gebäudes fuhren und den Ausblick über Kopenhagen bewunderten. Anschließend konnten wir weitere Arbeitsbereiche von Datenwissenschaftlerinnen und -wissenschaftlern kennenlernen und im Rahmen einer „Panel Discussion“ Fragen stellen. Die Erkenntnis des Tages war, dass man ausgehend von unterschiedlichen Studienfächern und zu unterschiedlichen Zeitpunkten innerhalb der wissenschaftlichen Karriere seinen Weg in die Datenwissenschaft finden kann.
Ein Restaurantbesuch rundete diesen spannenden Tag ab: Beim reichhaltigen Büffet war von Salat über Gemüse und Fleisch bis hin zum Softeis und Rhabarber-Crumble alles dabei, so dass alle auf ihre Kosten kamen.

Am dritten und letzten Tag ging es wieder zu Fuß los: Der Weg zum Diagnostic Center des Rigshospitalet führte uns unter anderem durch den Park des Rosenborg-Schlosses. Am Ziel angekommen wurden wir herzlich begrüßt und erhielten anschließend einen Einblick in das dänische Gesundheitssystem. Wir erfuhren zum Beispiel, dass jede Dänin und jeder Däne eine individuelle „Central Person Register“ (CPR) Nummer erhält, über die alle gesundheitsrelevanten Daten gespeichert und erfasst werden. Dieses Thema sorgte für umfassende Diskussionen, da eine derart umfassende Datenspeicherung in Deutschland undenkbar wäre. Des Weiteren bekamen wir verschiedene Forschungsprojekte vorgestellt und erhielten einen Überblick über die Whole Genome Sequenzierung zur Detektion und Klassifizierung von Bakterien. Die kleinen Pausen wurden versüßt mit dänischem Gebäck, bevor es weiterging mit einer Übersicht in die Big Data Analyse für Genotyp-Phänotyp Korrelationen und die explorative Datenanalyse. Ein gemeinsames Mittagsessen in der Mensa bildete den Abschluss der Exkursion.

Die Exkursion war nicht nur wegen des strahlenden Sonnenscheins während der gesamten Zeit ein voller Erfolg, sondern besonders auch aufgrund des eindrucksvollen Einblicks in den Arbeitsalltag von Datenwissenschaftlerinnen und -wissenschaftlern sowie deren vielseitiger Einsatzmöglichkeit in der biowissenschaftlichen und klinischen Forschung.

Autorin: Katharina Wendt

Stand: 06.05.2022

Am Mittwochmorgen, den 27.04.2022, fand sich am Hauptbahnhof in Hannover eine Gruppe aus Studierenden des Masters „Biomedizinische Datenwissenschaft“ der MHH voller Vorfreude zusammen. Endlich sollte die von der Joachim Herz Stiftung geförderte Exkursion an das Luxembourg Center for Systems Biomedicine (LCSB) beginnen.

Doch zuerst galt es, die Bahnreise von rund 8 Stunden möglichst kurzweilig zu gestalten. Die Studierenden des onlinebasierten Masterstudiengangs, die sich üblicherweise nur in den kurzen Präsenzphasen an der MHH persönlich begegnen, nutzten die Gelegenheit, um sich besser kennenzulernen. Bei Kartenspielen und angeregten Diskussionen verging die Zeit wie im Fluge. Nach der Ankunft am Campus der Universität Luxemburg in Belval, der vor den Toren der Stadt Luxemburg liegt, ließ die Reisegruppe den Abend noch gemütlich ausklingen.

Am darauffolgenden Morgen ging es vom Hotel aus zum fußläufig erreichbaren LCSB, wo das durch die Gastgeber vorbereitete Programm startete. Die Themen waren dabei in mehrere Sessions unterteilt, zwischen denen Zeit für Austausch bei Kaffee und Snacks blieb. Die breite Expertise, die am LCSB vertreten ist, zeigte sich auch in der Vielseitigkeit der Programmpunkte: Datenwissenschaftliche Pipelines und deren Implementierung, die Programmiersprache „Julia“ für High Performance Computing und das Datenvisualisierungstool „Ada“ waren nur einige Themen des ersten Tages. Ein zentrales Motiv der Veranstaltungen war die Umsetzung der R3- und FAIR-Prinzipien. Hierbei handelt es sich um Prinzipien des nachhaltigen und transparenten Umgangs mit Forschungsdaten, mit denen der Reproduzierbarkeitskrise in den Biowissenschaften begegnet werden soll. Eine weitere Gemeinsamkeit der Vorträge war der Fokus auf transparente Open-Source-Software. Ebenfalls wurde Wert darauf gelegt, die Zuhörenden für typische Fallstricke beim Management von datenwissenschaftlichen Projekten zu sensibilisieren.

Nach einem intensiven und spannenden Tag am Institut fand ein Spaziergang über das Campusgelände statt, bei dem die Gastgebenden viel über die Geschichte des Ortes zu berichten wussten. Der noch junge Campus in Belval wurde auf dem Gelände eines ehemaligen Stahlwerks gebaut und wird durch die Kombination von alten Stahlwerksgebäuden mit modernster Architektur zu einem einzigartigen Erlebnis. Im Anschluss an den Spaziergang kehrte die internationale Gruppe in einem Restaurant ein. Nicht nur das hervorragende Essen, sondern auch der Austausch zwischen den Studierenden und dem Luxemburger Team trug zu einem wunderbaren Abend bei.

Am Morgen des zweiten und letzten Tages am LCSB bestand die Möglichkeit, eigene Erfahrungen mit verschiedenen Anwendungen zu sammeln. Die Software „KNIME“ wurde verwendet, um Datenbereinigungspipelines zu erstellen, die nachvollziehbar und zuverlässig reproduzierbar sind. Außerdem wurde die am Standort entwickelte Disease-Map der Parkinsonerkrankung präsentiert und von den Studierenden ausprobiert. Hierbei handelt es sich um eine interaktive Darstellung des verfügbaren Wissens zu molekularen Mechanismen der Parkinsonerkrankung. Nach den praktischen Einheiten ging die Exkursion bei einem gemeinsamen Mittagessen bei bestem Wetter auf der Dachterrasse zu Ende. Alle Beteiligten kamen zu dem Schluss, dass die Exkursion ein voller Erfolg war. Und wer weiß – vielleicht wird es nicht die letzte Exkursion an das LCSB gewesen sein.

Autor: Dr. Adrian Schulz

Bestandene Bewährungsprobe: Ein Semester des Masterstudiengangs ist vollbracht.

Stand: 28. April 2022

Sehr gut. So hat Marie Mikuteit, Adrian Schulz und Julia Winkler das erste Semester des Masterstudiums Biomedizinische Datenwissenschaft gefallen – sowohl der Inhalt als auch die Art und Weise.

Gemeinsam mit ihren Mitstudierenden konnten sie sich in Themen wie beispielsweise „Einführung in die Datenwissenschaft“ „Grundlagen der Informatik“ sowie „Klinische Studien und Biobanking“ vertiefen. „Das Studium ist gut strukturiert und mit vielen praxisnahen Beispielen versehen“, berichtet Julia Winkler. Neu war für viele die Art des Studierens. Denn anstelle von Unterricht vor Ort, Laboralltag und Praktika auf Stationen – was aus vorherigen Medizin- oder naturwissenschaftlichen Studiengängen bekannt war – lernen nun alle zu selbstgewählten Zeiten, von zu Hause und online. „Mir gefällt das gut, denn so kann ich das Studium gut mit meiner Arbeit in der MHH koordinieren“, sagt Marie Mikuteit. Für andere ist es praktisch, weil sie nicht in Hannover wohnen. Neu und beliebt ist auch die kleine Gruppe von 18 Personen, beispielsweise für Adrian Schulz: „Ich mag, dass sich alle kennen und Teamwork sehr gefördert wird.“

Umgang auf Augenhöhe

Vor allem von den Dozierenden und Koordinierenden sind die Studierenden begeistert. Sie finden sie ebenso engagiert, respektvoll und kooperativ wie flexibel und entgegenkommend. „Man merkt, dass die Dozierenden Lust haben, uns etwas beizubringen. Sie finden es relevant, dass Leute so etwas studieren und pflegen mit uns einen Umgang auf Augenhöhe“, erzählt Marie Mikuteit. „Man bekommt auf Fragen schnell eine Antwort und es ist ein echtes Miteinander“, pflichtet Julia Winkler bei. Dass das Studium noch in den Kinderschuhen stecke, merke man an einzelnen Punkten – beispielsweise seien mal zu umfangreichen Aufgaben gestellt, nach Rückmeldung aber angepasst worden. „Sie haben ein echtes Interesse an unserer Meinung, unserem Feedback. Wir können diesen neuen Studiengang mitgestalten – und ich möchte da meiner Verantwortung auch gerecht werden“, teilt Adrian Schulz mit. Die Corona-Einschränkungen hat man dem Studium kaum angemerkt, da die meisten Termine von vornherein online geplant waren. Wichtig war für alle, dass sie sich zum Studienbeginn während einer Präsenz-Woche kennenlernen konnten.

Auf die kommenden drei Semester freuen sich die Studierenden – ebenso wie auf die Zeit danach. Adrian Schulz ist gespannt auf die Themen Künstliche Intelligenz, Big Data und Biostatistik. Er kann sich vorstellen, später im Bereich der Datenwissenschaften zu arbeiten. Marie Mikuteit möchte später an einer Hochschule als Ärztin und Forscherin arbeiten, findet es aber auch wichtig, Daten bewerten können, wenn man ausschließlich klinisch tätig ist. Und Julia Winkler hatte zu Beginn des Studiums eine Tätigkeit im Bereich der klinischen Studien im Sinn. Doch nun weiß sie: Das Spektrum an Kenntnissen, die sie mit diesem Studium erwirbt, ist viel breiter und bietet viel mehr Möglichkeiten als gedacht.

Bewerbungsstart für das kommende Wintersemester
Ab dem 30. April können sich Interessierte für den Masterstudiengang Biomedizinische Datenwissenschaft bewerben. Die Bewerbungsfrist endet am 15. Juli 2022.

Ansprechperson ist Dr. Melina Celik, Telefon: (0511) 532-5700, E-Mail: master.biomeddat@mh-hannover.de.

Autorin: Bettina Bandel

Start des ersten Jahrgangs zum Wintersemester 2021/22

Stand: 11.10.2021

Die Corona-Pandemie hat es uns deutlich vor Augen geführt: In der Medizin wird es immer wichtiger, mit großen Datenmengen sicher umgehen zu können. Deshalb bildet die Medizinische Hochschule Hannover (MHH) mit dem neuen Masterstudiengang „Biomedizinische Datenwissenschaft“ nun Expertinnen und Experten auf diesem Gebiet aus. Der Studiengang ist im Rahmen des Exzellenzclusters RESIST (Resolving Infection Susceptibility) unter maßgeblicher Beteiligung des Peter L. Reichertz Instituts für Medizinische Informatik (PLRI) der MHH und der TU Braunschweig entstanden.

 

Die ersten 18 Studierenden haben nun ihr Studium begonnen. Es sind Absolventinnen und Absolventen eines biowissenschaftlichen Bachelorstudiums oder eines Medizinstudiums. Sie lernen in den kommenden vier Semestern, zielgerichtet große, heterogene und komplexe Datenmengen zu generieren und zu handhaben sowie IT-Lösungen zu entwickeln und anzuwenden. Dieses Wissen soll die Prävention von Krankheiten, passgenaue Diagnosen sowie Behandlungs- und Therapieentscheidungen optimieren.

 

„Wir freuen uns, nun gemeinsam mit Ihnen den Studiengang starten zu können“, sagte Prof. Dr. Thomas Schulz, Leiter des MHH-Instituts für Virologie und Sprecher des Exzellenzclusters RESIST, bei der Eröffnungsfeier am 7. Oktober. Er ist Sprecher des neuen Studiengangs, gemeinsam mit Prof. Dr. Dr. Michael Marschollek, geschäftsführender Direktor des PLRI. Die Dozentinnen und Dozenten des PLRI sind wesentlich an der Lehre des Studiengangs beteiligt.

 

Das richtige Studium am richtigen Ort zur richtigen Zeit

 

„Die MHH ist ein sehr guter Ort, um das Beste aus der Informatik mit dem Besten aus der Medizin zu kombinieren“, betonte Björn Thümler, Niedersächsischer Minister für Wissenschaft und Kultur, der für diese Feier eine Videobotschaft vorbereitet hatte. MHH-Präsident Prof. Dr. Michael P. Manns, der den Studierenden bei dieser Feier die MHH vorstellte, unterstrich diese Aussage: „Es ist das richtige Studium am richtigen Ort zur richtigen Zeit.“

 

MHH-Studiendekan Prof. Dr. Ingo Just wies darauf hin, dass die Studierenden einen medizinischen oder einen naturwissenschaftlichen Hintergrund mitbringen und das Studium somit sehr gut auf interprofessionelle Teamarbeit vorbereite. „Um kooperativ, produktiv und harmonisch zusammen zu arbeiten, muss man lernen, wie der oder die andere denkt“, sagte er.

 

„Die Digitalisierung wird die Medizin umkrempeln“, schilderte Prof. Dr. Rudi Balling. Der Direktor des „Luxembourg Centre for Systems Biomedicine“ der Universität Luxemburg thematisierte in seinem Festvortrag „verzwickte Probleme“ – Probleme mit vielen Komponenten und Interaktionen, einem hohen Grad an Verknüpfung, Vernetzung und Rückkopplung. Mit seinen Worten „Für diese Probleme, zum Beispiel Pandemien, Klimawandel und Rassismus, gibt es keine eindeutigen, sondern nur partizipative Lösungen – und die Basis dieser Lösungen sind Daten“, betonte er die Wichtigkeit des neuen Studiengangs.

 

SERVICE:

Weitere Informationen erhalten Sie auch bei der Koordinatorin des Studiengangs Biomedizinische Datenwissenschaft: Dr. Melina Celik, Koordinatorin des Masterstudiengangs, Telefon: 0511 532-5700, master.biomeddat@mh-hannover.de

Autorin: Bettina Bandel