Übersicht

Der Bachelor-Studiengang "Data Science in der Medizin" an der Technischen Hochschule Ulm ist ein konsekutives Studium, das sich auf die Anwendung datenwissenschaftlicher Methoden im medizinischen Kontext spezialisiert. Das Studium ist auf eine Regelstudienzeit von sieben Semestern ausgelegt und wird in Vollzeit angeboten. Es schließt mit dem akademischen Grad Bachelor of Science ab. Die Technische Hochschule Ulm ist eine staatliche Hochschule, die auf praxisnahe und interdisziplinäre Ausbildung setzt.

Studieninhalte und Studienorganisation

Das Studium "Data Science in der Medizin" gliedert sich in eine strukturierte Kombination aus Grundlagen-, Vertiefungs- und Praxisphasen. Der Studiengang umfasst sowohl theoretische Lehrveranstaltungen als auch praktische Anteile, die durch Projektarbeiten, Labore und eventuell Praxissemester ergänzt werden. Die Unterrichtssprache ist sowohl Deutsch als auch Englisch.

Wichtige Inhalte:

• Programmierung und Softwareentwicklung
• Statistik und Datenanalyse
• Maschinelles Lernen
• Medizinische Bildgebung
• Gesundheitsdatenmanagement
• Ethische und rechtliche Aspekte im Umgang mit medizinischen Daten

Die Technische Hochschule Ulm integriert praxisnahe Lehrformate, Kooperationen mit medizinischen Einrichtungen sowie Forschungsprojekte im Bereich der digitalen Medizin in das Studium. Das Studium beginnt regelmäßig im Wintersemester und ist an den Standort Ulm gebunden. Besondere Merkmale sind die interdisziplinäre Ausrichtung sowie die enge Zusammenarbeit mit Gesundheits- und Technologiefirmen.

Berufliche Perspektiven

Absolventinnen und Absolventen des Studiengangs "Data Science in der Medizin" verfügen über fundierte Kenntnisse in der Analyse medizinischer Daten, der Entwicklung von Algorithmen für Diagnose- und Therapieverfahren sowie im Umgang mit komplexen medizinischen Informationssystemen.

Typische Einsatzbereiche:

• Digitale Gesundheitsversorgung
• Medizinische Forschung
• Bioinformatik
• Krankenhausinformatik
• Unternehmen, die auf Datenanalyse, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen im medizinischen Umfeld spezialisiert sind