Fu-Sung Kim-Benjamin Tang (M.Sc.)

Ziel dieses Kurses ist die Einführung in die grundlegenden Konzepte der Programmierung in Python, die für die Auswertung von medizinischen und Forschungsdaten erforderlich sind. Die Teilnehmer werden in diesem interaktiven Seminar aus erster Hand lernen, wie sie ihren eigenen Code entwickeln und ausführen können. Diejenigen, die ihr neu erworbenes Wissen weiter ausbauen und üben möchten, können die optionalen Übungen am Ende des Seminars bearbeiten und/oder an der offenen Fragerunde in der folgenden Woche teilnehmen. In dieser optionalen Sitzung werden die Lösungen der Übungen besprochen und die Teilnehmer können zusätzliche Fragen zu den Hausaufgaben oder zur Programmierung im Allgemeinen stellen. Der Kurs wird in 3 Gruppen angeboten (2 x Deutsch, 1 x Englisch)

Einführung in die grundlegenden Konzepte der Programmierung in Python, die für die Auswertung von medizinischen und Forschungsdaten erforderlich sind. Die Teilnehmer werden in diesem interaktiven Seminar aus erster Hand lernen, wie sie ihren eigenen Code entwickeln und ausführen können.

In diesem Seminar lernen Medizinstudierende, wie künstliche Intelligenz zur Vorhersage von Diabetes eingesetzt werden kann. Anhand eines konkreten Beispieldatensatzes entwickeln sie ein einfaches KI-basiertes Klassifikationsmodell mit Python in einer interaktiven vorinstallierten Programmierumgebung. Es werden dabei Inhalte zur Grundthematik, dem Einlesen und Analysieren der Ausgangsdaten, der Klassifizierung sowie der Evaluierung der Ergebnisse vorgestellt und durch diverse Aufgaben vertieft. Besonderer Fokus wird dabei auf die Erklärbarkeit gesetzt, um Nachvollziehbarkeit der Klassifizierungen zu ermöglichen und Ergebnisse auch klinisch genauer betrachten zu können. Inhalte des Seminars: Einführung in die Problemstellung: Wie kann KI bei der Diabetes-Diagnose unterstützen? Datenexploration: Verständnis der Features und ihrer Bedeutung Aufbau eines KI-basierten Klassifikationsmodells Evaluierung der Modellleistung Einblick in Modellinterpretation: Welche Merkmale (Features) sind entscheidend? Studierende, die an beiden Sitzungen teilnehmen, erhalten auf Anfrage eine Teilnahmebescheinigung.

This course provides an introduction to the most important concepts in medical image processing. The aim of the course is to impart practical basic knowledge required for the evaluation of medical image data.

Artificial intelligence is already fundamentally changing medicine, but how do the underlying methods work, and what opportunities and challenges do they present? In this series of seminars, each session will cover a new, practical topic, including the basics of some AI methods, ethical challenges and possible solutions. The lectures, depending on the speaker, could be in German or English, are thematically linked but self-contained

This course is offered to medical students interested in WissPro 1 and 2, involving literature research. It includes an introductory lecture on literature search strategies and best practices, as well as presentations on the topics offered by different members of our institute. The work is organised according to a schedule with several checkpoints and concludes with on-site presentations by the participating students.