Konzepte, Chancen und Risiken klinischer Vorhersagemodelle

Die Lehrveranstaltung "Konzepte, Chancen und Risiken klinischer Vorhersagemodelle" gibt einen Überblick über Vorhersagemodelle in der medizinischen Forschung und vermittelt deren praktische Anwendung an konkreten Beispielen. Dabei werden sowohl Chancen als auch Risiken klinischer Vorhersagemodelle diskutiert und die Studierenden erlernen den kritischen Umgang mit diesen Modellen. Außerdem werden die grundlegenden theoretischen und programmiertechnischen Aspekte von Prognosemodellen vorgestellt und geübt, damit die Studierenden diese auch in ihrer eigenen Forschung anwenden können. Die Veranstaltung richtet sich an Studierende der Medizinischen Fakultät, welche bereits die Vorlesung Propädeutik Medizinische Biometrie oder eine vergleichbare Statistikvorlesung belegt haben.

Die Veranstaltung ist in zwei Teile untergliedert:

In Teil 1 liegt der Fokus auf den theoretischen Aspekten, sowie der Interpretation von klinischen Vorhersagemodellen, die mit Methoden aus dem maschinellen Lernen erstellt wurden. Die Studierenden sollen am Ende eigenständig Publikationen aus diesem Bereich kritisch lesen können. Insbesondere sollen sie darauf vorbereitet sein, selbst in Projekten mit Bezug zu maschinellem Lernen hohe Qualitätsstandards einzufordern und zu verstehen.

In Teil 2 erlernen Studierende wie sie selbst Modelle des maschinellen Lernens anpassen und validieren können. Hierbei wird die weit verbreitete statistische Programmiersprache R verwendet. Da R ein Open-Source-Projekt ist, kann es frei und ohne Kosten von den Studierenden auch über den Kurs hinaus verwendet werden. Die Studierenden sollen die Grundlagen von R lernen und anschließend die in Teil 1 erlernten Modelle berechnen und evaluieren. Außerdem werden verschiedenen Methoden der Variablenselektion thematisiert und die Studierenden setzen diese in R um. Die Studierenden sollten für den 2. Teil des Kurses ihr eigenes Notebook mitbringen, um die Übungen im Kurs und auch zu Hause umsetzen zu können.

Kurstermine

Teil 1 jeweils von 14:00 bis 16:30 Uhr:

16.04.2024   Grundlagen Vorhersagemodelle

23.04.2024   Evaluation von Vorhersagemodellen

30.04.2024   Vorhersagemodelle in medizinischen Publikationen

Teil 2 jeweils von 14:00 bis 17:30 Uhr:

07.05.2024   Einführung in die statistische Programmiersprache R

14.05.2024   Vorhersagemodelle in R

04.06.2024   Validierung von Vorhersagemodellen mit R

11.06.2024   Variablenselektion in R

 

Die Anmeldung ist per E-Mail an lehranmeldung(at)imbi.uni-heidelberg.de vorzunehmen.

Die Teilnahme wird für das MEDISS-Promotionsprogramm anerkannt (Teil 1: 2QE, Teil 2: 3 QE).

Information und Kurskoordination
Johannes Vey
Mail: vey(at)imbi.uni-heidelberg.de
Tel.: 06221 – 56 4169