Bio- und Medizininformatik (B. Sc.)

Das Modul vermittelt Grundlagen der fachwissenschaftlichen Recherche, Informationsquellen und Bibliotheksnutzung. In Kleingruppen bearbeiten die Studierenden fachspezifische Aufgaben, entwickeln erste Projekte und präsentieren Ergebnisse. Ergänzt werden Teamarbeit, Lernstrategien und Zeitmanagement im Studium. Eine Exkursion sowie Praxisvorträge geben Einblicke in die Anwendung der Computational Life Sciences in Unternehmen.

Das Modul vermittelt die Grundlagen der Softwareentwicklung und der Programmierung mit Java. Behandelt werden algorithmisches Denken, zentrale Sprachelemente, Kontrollstrukturen, objektorientierte Konzepte, Fehlerbehandlung sowie Arrays und UML-Klassendiagramme. Im Praktikum vertiefen die Studierenden die Inhalte anhand eigener Programmieraufgaben und nutzen professionelle Werkzeuge wie Eclipse, JUnit und Debugging-Tools.

Das Modul vermittelt zentrale Grundlagen der Informatik. Behandelt werden Algorithmen und deren Darstellung, Komplexität und Berechenbarkeit, Zahlen- und Informationsrepräsentationen sowie logische Grundlagen. Darüber hinaus lernen die Studierenden den Aufbau moderner Rechnersysteme kennen – von der Von-Neumann-Architektur bis zu Konzepten wie Caching, Multi-Core-Systemen, Pipelining, Superskalarität und GPU-Verarbeitung.

Das Modul vermittelt mathematische Grundlagen für die Informatik und Computational Life Sciences. Inhalte sind Aussagenlogik, Prädikatenkalkül und Beweistechniken, Modulararithmetik, komplexe Zahlen sowie Grenzwerte und Stetigkeit. Zudem werden Differential- und Integralrechnung mit ihren zentralen Anwendungen behandelt, einschließlich Taylorpolynomen, Taylorreihen und unendlichen Reihen.

Das Modul vermittelt Grundlagen von Gesundheit, Prävention und Public Health. Behandelt werden Gesundheitsdeterminanten, epidemiologische Methoden, evidenzbasierte Medizin sowie Daten und Kommunikation im Gesundheitswesen. Zudem lernen die Studierenden nationale und internationale Gesundheitssysteme, Gesundheitsförderung, Präventionsstrategien, gesundheitliche Ungleichheiten sowie die Rolle von Innovation und Technologie in globalen Gesundheitskontexten kennen.

Das Modul vermittelt Grundlagen der Genetik, Mikrobiologie und Immunologie. Behandelt werden Aufbau und Funktion genetischer Elemente, DNA-Replikation und -Reparatur, Genexpression sowie die Genetik und Pathogenität von Bakterien und Viren. Zudem lernen die Studierenden diagnostische Verfahren, Genomik und Gentechnologie sowie zentrale Mechanismen der Immunabwehr und Impfprävention anhand ausgewählter Anwendungsbeispiele kennen.

Das Modul vermittelt Grundlagen des Software Engineerings entlang des gesamten Entwicklungsprozesses. Behandelt werden Anforderungsanalyse mit Stakeholdern, Use Cases und UML-Modellen, Architektur- und Designkonzepte sowie Prinzipien der Softwareimplementierung und Code-Qualität. Darüber hinaus lernen die Studierenden Methoden des Softwaretestens kennen, darunter Blackbox-, Whitebox- und dynamische Testverfahren.

Das Modul vertieft die Programmierkenntnisse anhand zentraler Konzepte der Softwareentwicklung. Behandelt werden Algorithmen, Datentypen und Datenstrukturen, Kontrollstrukturen, Funktionen, Module sowie objektorientierte Programmierung mit Klassen und Objekten. Ergänzt werden fortgeschrittene Themen wie Ausnahmen und ereignisgesteuerte Programmierung. Im Praktikum wenden die Studierenden die Inhalte mit professionellen Entwicklungswerkzeugen an.

Das Modul vermittelt fortgeschrittene Grundlagen der Informatik. Schwerpunkte sind Datenstrukturen wie Arrays, Bäume, Graphen und Hashing sowie verschiedene Algorithmenklassen, darunter Greedy- und Dynamic-Programming-Verfahren. Zudem behandelt das Modul Betriebssysteme, Prozesse, Speicher- und Dateiverwaltung sowie die Grundlagen moderner Kommunikationsnetze, Protokolle und sicherer Datenübertragung.

Das Modul vermittelt weiterführende mathematische Grundlagen für Informatik und Computational Life Sciences. Inhalte sind die lineare Algebra mit Vektorräumen, Matrizen, Eigenwerten und linearen Abbildungen sowie die mehrdimensionale Differential- und Integralrechnung. Darüber hinaus werden Funktionen mehrerer Variablen, Extremwertprobleme und die Grundlagen gewöhnlicher Differentialgleichungen behandelt.

Das Modul vermittelt Grundlagen der Biomedizintechnik und des Medizinprodukterechts. Behandelt werden Klassifizierung, Sicherheit und Hygiene von Medizinprodukten sowie diagnostische, bildgebende und therapeutische Verfahren. Die Studierenden lernen technische Systeme wie EKG, EEG, Ultraschall, Defibrillatoren und Herzschrittmacher kennen. Ergänzend werden Monitoring-Verfahren und aktuelle Forschungsbeispiele der Medizintechnik vorgestellt.

Das Modul vermittelt die Grundlagen der Anatomie und Physiologie des menschlichen Körpers. Behandelt werden Zell- und Gewebestrukturen, Membranphysiologie, Stofftransport sowie medizinische Terminologie. Die Studierenden lernen Aufbau und Funktion der wichtigsten Organsysteme kennen, darunter Herz-Kreislauf-, Nerven- und Verdauungssystem. Ausgewählte Krankheitsbilder und Bezüge zur biomedizinischen Informatik ergänzen die Inhalte.

Das Modul vermittelt Grundlagen der Biostatistik und Datenanalyse. Behandelt werden deskriptive und schließende Statistik, Wahrscheinlichkeitsrechnung, Regressions- und Korrelationsanalysen sowie statistische Tests und Vertrauensintervalle. Die Studierenden lernen Methoden zur Analyse und Visualisierung von Daten kennen, darunter Zeitreihen, Histogramme, Boxplots, Clusterverfahren und die Darstellung hochdimensionaler Datensätze.

Das Modul vermittelt Grundlagen und Methoden der Künstlichen Intelligenz mit Schwerpunkt auf maschinellem Lernen. Behandelt werden Klassifikations-, Regressions- und Clustering-Verfahren, neuronale Netze, Merkmalsselektion sowie Methoden zur Modellbewertung und -optimierung. Anhand biomedizinischer Anwendungsfälle lernen die Studierenden den Umgang mit realen Daten sowie Herausforderungen wie Bias, Datenschutz und unvollständigen Datensätzen kennen.

Das Modul vermittelt Grundlagen der Datenbanktechnik und des Datenmanagements. Behandelt werden Datenbankarchitekturen, Datenmodellierung mit dem Entity-Relationship-Modell, relationale Datenbanken und SQL. Darüber hinaus lernen die Studierenden Transaktionsmanagement, Sicherheitsaspekte sowie NoSQL-Datenbanken kennen. Im Praktikum vertiefen sie die Inhalte durch Datenbankentwurf, Schemaimplementierung, Abfragen und Optimierung mit professionellen Werkzeugen.

Das Modul vermittelt betriebswirtschaftliche Grundlagen und Kompetenzen für unternehmerisches Handeln. Behandelt werden Organisation, Marketing, Finanzierung, Buchhaltung und Investitionsrechnung sowie Innovationsmanagement und Geschäftsmodellentwicklung. Die Studierenden lernen Methoden des Entrepreneurship und Intrapreneurship kennen und entwickeln im Gründerprojekt eigene Produktideen, Geschäftsmodelle und Vermarktungskonzepte.

Das Modul vermittelt Methoden des Projekt-, Risiko- und Qualitätsmanagements. Die Studierenden lernen Projekte zu planen, zu steuern und zu kontrollieren – von Zieldefinition, Stakeholder- und Risikoanalyse bis hin zu Ressourcenplanung und Änderungsmanagement. Ergänzend werden agile Vorgehensmodelle wie Scrum sowie Grundlagen und gesetzliche Rahmenbedingungen des Qualitätsmanagements, insbesondere im Gesundheitswesen, behandelt.

Das Modul vermittelt grundlegende Methoden und Anwendungsfelder der Bioinformatik. Behandelt werden molekularbiologische und genetische Grundlagen, zelluläre Prozesse, Evolution sowie moderne Hochdurchsatzverfahren zur Analyse von DNA und RNA. Die Studierenden lernen den Umgang mit biologischen Datenbanken und Ontologien sowie Verfahren zum paarweisen und multiplen Sequenzalignment zur Analyse biologischer Sequenzdaten kennen.

Das Modul vermittelt die Grundlagen der Medizininformatik und der digitalen Vernetzung im Gesundheitswesen. Behandelt werden Kommunikationsstandards und Interoperabilitätslösungen wie HL7, FHIR und DICOM sowie Konzepte zur Integration verteilter Gesundheitssysteme. Die Studierenden lernen zentrale Anwendungen kennen, darunter elektronische Patientenakten, eRezepte und digitale Krankenhausprozesse.

Das Modul vermittelt die Grundlagen der Gesundheitsökonomie und des Gesundheitssystems. Behandelt werden Gesundheitsmärkte, Gesundheitspolitik, zentrale Akteure und ökonomische Analyseverfahren. Die Studierenden lernen, Kennzahlen des deutschen Gesundheitssystems im internationalen Kontext zu bewerten sowie gesundheitsökonomische Analysen und Evaluationen, insbesondere zur digitalen Transformation im Gesundheitswesen, zu planen und durchzuführen.

Das Modul vermittelt Grundlagen der Biochemie und Pharmakologie. Behandelt werden Aufbau und Stoffwechsel von Proteinen, Lipiden und Kohlenhydraten, Enzyme sowie zentrale Prozesse der Zellatmung. In der Pharmakologie lernen die Studierenden Wirkmechanismen, Aufnahme und Verstoffwechselung von Arzneimitteln, wichtige Arzneimittelklassen, Arzneimittelinteraktionen sowie moderne Ansätze der Wirkstoffentwicklung einschließlich Biologicals und Biosimilars kennen.

Das Modul vermittelt Grundlagen der medizinischen Bildverarbeitung von der Bildaufnahme bis zur KI-gestützten Analyse. Inhalte sind Vorverarbeitung, Digitalisierung, Merkmalsextraktion, Segmentierung, Morphologie und Klassifikation. Behandelt werden zudem bildgebende Verfahren wie Röntgen, CT, MRT, Ultraschall und Mikroskopie sowie moderne Deep-Learning-Methoden für Bildanalyse, Segmentierung, Objekterkennung und Instanzsegmentierung.

Die praxisbegleitende Lehrveranstaltung stärkt Kommunikations- und Sozialkompetenzen für den beruflichen Alltag. Die Studierenden lernen Grundlagen der Gesprächsführung, Wahrnehmung verbaler und nonverbaler Signale sowie Techniken zur Konfliktprävention und -lösung kennen. Durch praxisnahe Fallbeispiele, Rollenspiele und Feedback reflektieren sie ihr Kommunikationsverhalten und entwickeln ihre Gesprächs- und Präsentationskompetenzen weiter.

Das Praktikum ermöglicht den Transfer der im Studium erworbenen Kenntnisse in die berufliche Praxis. Die Studierenden wählen ein geeignetes Unternehmen im In- oder Ausland und bearbeiten eigenverantwortlich definierte Aufgabenstellungen unter Anwendung wissenschaftlicher Methoden. Dazu erstellen sie einen Arbeitsplan mit konkreten Arbeitspaketen und dokumentieren ihre Erfahrungen, Ergebnisse und Erkenntnisse in einem Praktikumsbericht.

Die praxisbegleitende Lehrveranstaltung unterstützt die Reflexion und Aufarbeitung der Erfahrungen aus dem Praxissemester. Die Studierenden präsentieren ihre Tätigkeiten und Ergebnisse in Kurzreferaten und diskutieren diese im Plenum. Dabei verknüpfen sie praktische Erfahrungen mit theoretischen Kenntnissen und stärken durch Austausch, Diskussionen und gruppendynamische Prozesse ihre fachlichen, kommunikativen und sozialen Kompetenzen.

Das Modul vertieft Methoden und Anwendungsfelder der Bioinformatik. Behandelt werden Omics-Technologien aus Genomik, Transkriptomik, Proteomik, Metabolomik und Epigenetik sowie deren Analyse. Weitere Schwerpunkte sind phylogenetische Verfahren, die Vorhersage von Proteinstrukturen sowie Methoden zur Sequenzanalyse und Genvorhersage, darunter Mustererkennung, gewichtete Matrizen, Markov-Ketten und Hidden-Markov-Modelle.

Das Modul vermittelt Methoden zur Modellierung und Simulation biomedizinischer Systeme. Die Studierenden lernen den Modellentwicklungszyklus von der Hypothesenbildung bis zur Validierung kennen und wenden Modelle auf Fragestellungen aus Demographie, Ökologie, Epidemiologie und Populationsgenetik an. Schwerpunkte sind daten- und wissensbasierte Modellierung, Genregulationsnetzwerke sowie die Beschreibung dynamischer Prozesse mit Booleschen Netzen und Differenzengleichungen.

Das Modul vermittelt Grundlagen der digitalen Transformation im Gesundheitswesen durch die Modellierung und Umsetzung digitaler Prozesse. Die Studierenden lernen, Entwicklungsumgebungen einzurichten, BPMN-basierte Geschäftsprozesse zu modellieren und diese mit Prozess-Engines auszuführen. Darüber hinaus werden die Konfiguration relevanter Prozesselemente sowie Methoden zum Monitoring und zur Analyse laufender Prozesse behandelt.

Das Modul vermittelt Grundlagen der IT-Sicherheit im Gesundheitswesen. Behandelt werden regulatorische Anforderungen, Bedrohungen und Schutzmaßnahmen für IT-Systeme sowie kryptographische Verfahren, Netzwerksicherheit und Zugriffsschutz. Die Studierenden lernen Sicherheitsprinzipien, Risikoanalysen, Sicherheitsarchitekturen und Sicherheitsmanagement kennen. Ergänzend werden der sichere Betrieb von Anwendungen sowie relevante Zertifizierungen im Gesundheitswesen betrachtet.

Das Modul vermittelt ethische, rechtliche und datenschutzrechtliche Grundlagen für die Digitalisierung im Gesundheitswesen. Behandelt werden ethische Theorien, Mensch-Maschine-Interaktion, algorithmische Verzerrungen, Transparenz und Verantwortung digitaler Systeme. Zudem lernen die Studierenden rechtliche Rahmenbedingungen, Haftungsfragen, Datenschutz, Urheberrecht sowie regulatorische Anforderungen am Beispiel von eHealth- und Life-Science-Anwendungen kennen.

Die Bachelorarbeit bildet den wissenschaftlichen Abschluss des Studiums. Die Studierenden bearbeiten selbstständig eine Fragestellung aus der Bio- und Medizininformatik und wenden dabei wissenschaftliche Methoden an. Sie vertiefen ihre Fachkenntnisse, recherchieren und analysieren Literatur, planen und steuern ihr Projekt eigenverantwortlich und dokumentieren die Ergebnisse in einer wissenschaftlichen Arbeit. Je nach Thema werden die Resultate zusätzlich präsentiert. Das Seminar zur Bachelorarbeit begleitet die Anfertigung der Abschlussarbeit und vermittelt zentrale Methoden des wissenschaftlichen Arbeitens. Behandelt werden Aufbau, Struktur und Bewertungskriterien wissenschaftlicher Arbeiten sowie rechtliche Rahmenbedingungen. Die Studierenden lernen, ihre Ergebnisse zielgerichtet zu dokumentieren, zu präsentieren und im Rahmen fachlicher Diskussionen kritisch zu reflektieren und zu verteidigen.