Wissensbasiertes System zur Unterstützung der medizinischen Ausbildung (MedAusbild)
Wissensbasiertes System zur Unterstützung der medizinischen Ausbildung (MedAusbild)
- Kategorie: Studentische Projektgruppen
- Laufzeit: 2016-2019
- Projekt Webseite: www.medausbild.de
MedAusbild ist eine medizinische Fall-basierte Anwendung, die von Studenten der Universität Siegen am Institut für Wissensbasierte Systeme und Wissensmanagement (KBS & KM) implementiert wurde.
Seit Sommer 2016 wird die MedAusbild-Plattform unter Einbeziehung des wissenschaftlichen Mitarbeiters der KBS & KM. als wissensbasiertes System konzipiert. Ziel von KBS & KM ist es, die Erfahrungen und Good Practices aus den BMBF-Projekten und -Vorschlägen auf die Studierenden zu übertragen. Auf diese Weise definiert KBS & KM reale, praktische und neuartige Herausforderungen als kleines Projekt für die Studierenden im Rahmen der Bachelor-/Master-Thesis oder der Projekt-/Projektseminargruppe.
Für diese 3 Semester haben die MedAusbild-Mitglieder die folgenden Module entwickelt:
- Sommersemester 2016:
- PG: Erstellung der Fallbasis für Demenzkrankheiten und deren Referenzen (Inhalt).
- An dieser PG waren 3 Studenten beteiligt.:
- Wintersemester 2016-17:
- PG: Implementierung eines fallbezogenen Assistenzsystems für Demenzkranke auf Basis des WHO-Rahmens (ICF-Codes).
- An dieser PG waren 4 Studenten beteiligt.
- Außerdem:
- Im Rahmen einer Masterarbeit: Studium und Klassifizierung von Pflegekräften muss ICF-Codes als Ontologie der Fürsorge (1 Student war beteiligt).
- Im Rahmen einer Bachelorarbeit: Design und Implementierung der Android-Version der Applikation (1 Student war beteiligt).
- Sommersemester 2017 & Winter Semester 2017/2018::
- PG: Implementierung eines fallbasierten Assistenzsystems für das medizinische Lernen bei Melanom-Hautkrebs auf der Grundlage der 7-Punkte-Checkliste und der NCCN-Richtlinien.
- An dieser PG waren 6 Studenten beteiligt.
- Außerdem:
- Im Rahmen einer Projektseminararbeit: Design und Implementierung der eigenständigen Anwendung (mit myCBR) mit zwei Datensätzen (1 Student war beteiligt).
- Sommersemester 2018:
- PG: Implementierung einer webbasierten kollaborativen Lernplattform für Medizinstudenten - erster Kurs: Demenz.
- An dieser PG sind 8 Studenten beteiligt.
- Außerdem:
- Im Rahmen einer Master-Projektarbeit: Statistische Datenanalyse zur Vorhersage des Sturzrisikos von Patienten in der Langzeitpflege (1 Student ist beteiligt)
- Im Rahmen einer Bachelorarbeit: Eine Analyse der Anwendung von ICF (International Classification of Functioning, Disability and Health) zum Vergleich mit dem ROTSP-Modell (spatial-locational-temporal-social-personal) für Menschen (1 Studenten sind beteiligt).
- Im Rahmen einer Masterarbeit: Design und Entwicklung eines Assistenzsystems zur Erkennung von Melanomen auf Basis von tiefen neuronalen Netzen (2 Studenten sind beteiligt)
Bislang haben 28 Studierende aus Informatik und Wirtschaftsinformatik intensiv zusammengearbeitet und die Plattform MedAusbild aufgebaut, entwickelt und gepflegt. Wir danken ihnen für ihre Bemühungen, ihre Beteiligung und ihr Engagement bei der Entwicklung der Plattform.
Best Student Video Nominee 2017:
Video Competition ICCBR 2017 - Best Student Video Nominee
Top three
Sara Nasiri, Katharina Klingauf, Dan Li, Jan Ortmann, Madjid Fathi
DePicT Dementia CLASS: Medical Learning Assistant System
Best Video Nominee 2018:
Video Competition ICCBR 2018 - Best Video Nominee
Top three
Sara Nasiri, Katharina Brenner, Christopher Göbel, Marc Wildermuth, Kevin
Klöckner, Oliver Koch, Tenantsa Balaye N’kantio, Johnson Momo Kagho,
Francis Kenne Wamba, and Madjid Fathi
Medical CBR Assistant System: Web-based Collaborative Learning Platform
Contact person:
Dr.-Ing. Sara Nasiri
E-Mail: sara.nasiri@uni-siegen.de
Phone: (+49) 271 740-2642