Faglig innhold

Moderne helsevesen er et informasjonssystem. Det produserer og bruker informasjon om enkeltpersoner, for å yte trygg og sømløs helsetjeneste. Både helsesektor og innbyggere trenger presis innsikt i hva som virker, hva som feiler og hvor det er rom for forbedring.

Herlsedataanalyse kombinerer datateknologi og helsekunnskap for å trekke kunnskap ut av data rett fra pasientbehandling. Slike kliniske data kan brukes direkte til å finne og forebygge sykdom for enkelptasienter og grupper. Men det kan også brukes til å oppdage forskjeller i praksis eller helt nye mønstre og sammenhenger.

Dette emnet gir grunnleggende innføring i bruk av språket Python, interaktive arbeidsbøker og programpakker for å analysere enkle helsedata.

Læringsutbytte

Etter fullført og bestått kurs vil du ha:

kunnskaper om:

• typer av helsedata, kodeverk, klassifikasjoner og struktur av helsedata
• sekundærbruk av behandlingsrettede helsedata fra helsejournaler
• dataprosessering, optimalisering, kvalitetssikring, test og klargjøring for bruk av helsedata til analyseformål med Pandas
• avidentifisering og anonymisering av helsedata
• datamodellering, enkel programmering og analyse av helsedata
• aktuell lovgivning om helseregistre, helseforskning og personvern.
• utviklingstrender i bruken av helsedata

Ferdigheter slik at du kan:

• lese, bruke og lage enkle helseinformasjonsmodeller
• forstå og gjøre enkle SQL-spørringer (Structured Query Language)
• utføre praktisk programmering med Python i Jupyter-arbeidsbøker
• analysere et enkelt problem, bruke anbefalte algoritmer og datastrukturer som løser problemet og programmere og teste en løsning.

og generell kompetanse til å:

• lese lærebøker og enkel faglitteratur, og være i stand til å gjøre selvstendige vurderinger av relevans og anvendelse på enkle problemstillinger
• orientere deg i feltet og finne viktige kilder til dokumentasjon og praksis

Læringsformer og aktiviteter

Emnet gjennomføres:

• som to obligatoriske, fysiske samlinger på Tynset
• med stor vekt på praktisk arbeid i lab/ kursmiljø
• gjennom bruk av også eksterne forelesere

Obligatoriske aktiviteter

• Deltakelse på fellessamlingene
• Godkjente/beståtte oppgaver/øvinger

Mer om vurdering

Krav for å kunne gå opp til eksamen: Deltakelse på fellessamlingene, godkjente/beståtte oppgaver/øvinger.

Spesielle vilkår

Anbefalte forkunnskaper

Grunnleggende programmeringsferdigheter.

Som test på programmeringsferdigheter kan du sjekke om du kan gjennomføre disse to online-kursene på egenhånd:

Get started with Python, if you have no coding experience:https://www.kaggle.com/learn/intro-to-programming/

Learn the most important language for data science:https://www.kaggle.com/learn/python/

Forkunnskapskrav

1. Tre års utdanning fra høyskole / universitet og
2. minst to år relevant yrkespraksis innen helsefag, realfag og/ eller informatikk.

Annen relevant utdanning kan gi grunnlag for opptak etter individuell vurdering.

Søkere med utenlandsk utdanningsbakgrunn må fylle de generelle språkkravene i norsk og engelsk.

Krav til dokumentasjon

Dokumentasjon lastes opp når du søker. Du kan laste opp dette fram til søknadsfristen går ut.

Vi tar forbehold om tilstrekkelig antall søkere for at emnet gjennomføres. Dersom det blir flere søkere enn antall plasser prioriteres søkerne som følger:

1. Ansatte i Arkivverket og Direktoratet for E-helse
2. Søkere bosatt i Tynset, Alvdal, Folldal, Rendalen, Tolga, Os, Røros eller Holtålen kommune
3. "Først til mølla"-prinsippet (dato for søknad).

Kursmateriell

Særskilte krav til utstyr og dataverktøy. Tilgang til egen pc er nødvendig. Digital læringsplattform Blackboard benyttes. Mer informasjon kommer.