Clinical Data Warehousing & Analytics

Nähere Beschreibung des Projekts

Das nominierte Modul „Clinical Data Warehousing & Analytics“ (CDWA) wurde als Pilot für den zu akkreditierenden Universitätslehrgang "Health Information Management" an der UMIT konzipiert und im Wintersemester 2016/17 erstmals erfolgreich durchgeführt.

Thema des als rein virtuelle, online-basierte Lehrveranstaltung abgehaltenen Moduls war die intelligente Wiederverwendung von klinischen Daten für verschiedenste Zwecke (z.B. Klinische Forschung, Qualitätssicherung, Controlling, Betriebswirtschaftliche Aufgaben, Lehre, etc.). Dabei sollten die wichtigsten Herausforderungen und Probleme auf dem Weg dorthin diskutiert und mögliche Lösungsstrategien erarbeitet werden.

Inhalt des Moduls

Ein Schwerpunkt des Kurses lag auf praktischem Arbeiten mit Daten und verschiedenen Werkzeugen. Bei der Planung wurden folgende Inhalte festgelegt, die im Rahmen des Kurses behandelt werden sollten:

+ Arten von Datenquellen im klinischen Umfeld;

+ Datentypen;

+ Grundlegende Fertigkeiten (Extraktion, Transformation, Laden) im Umgang mit verschiedenen Daten sollten erlernt werden;

+ Integration von Daten aus heterogenen Quellen, Aufbau von einfachen klinischen Data Warehouses und Data Marts;

+ Konzeption, Durchführung und Präsentation von grundlegenden Datenanalysen und Visualisierungen.

+ Darüber hinaus sollten die Teilnehmenden die wichtigsten Herausforderungen und Probleme, die im Zuge dieser Tätigkeiten auftauchen können, kennen lernen und Strategien zu deren Vermeidung bzw. Lösung im Kurs erarbeiten.

Zielgruppe und Teilnehmer/innen

Entsprechend der Konzeption des HIM Kurses bestand die Zielgruppe aus Personen mit facheinschlägiger Vorbildung aus den Bereichen Medizin, Pflegewissenschaft oder Medizin-Informatik bzw. Technik oder einer fachverwandten Zuordnung mit Gesundheitsbezug.

Der Kurs richtete sich an Einsteiger/innen im Bereich des Data Warehousing und der Datenanalyse. Vorerfahrungen in diesem Bereich waren nicht notwendig. Es wurden diesbezüglich keine Zulassungsvoraussetzungen definiert.

Die Mindestzahl an Teilnehmenden war 8. Maximal wurden 20 Plätze vergeben. Um geeignete und interessierte Studierende für das Modul zu rekrutieren, wurde es im Curriculum des Doktorats-Studiums Dr. phil. und kostenfrei über die UMIT Academy angeboten. Entsprechende Informationen und Aufrufe zur Teilnahme wurden über diverse facheinschlägige Mailing Listen sowie über Fachgesellschaften verbreitet. Die potentiellen Teilnehmer/innen wurden aufgefordert, ihre fachliche Qualifikation darzulegen und ein Motivationsschreiben zu senden. Es meldeten sich 16 Personen, denen allen einen Platz im Modul zugewiesen werden konnte.

Lernziele

Folgende Lernziele wurden für das Modul festgelegt:

Teilnehmende ...

+ können die Bedeutung von Data Warehousing für die Wiederverwendung (Sekundärnutzung) klinischer Daten erläutern;

+ können einfache klinische Data Warehouses und Data Marts konzipieren;

+ können Daten unterschiedlichen Formats aus verschiedenen Quellen extrahieren, diese in diverse Zielformate transformieren und in neu geschaffene Datenrepositorien (Data Warehouses oder Data Marts) integriert speichern;

+ kennen unterschiedliche Möglichkeiten, Daten zu analysieren und können deren Voraussetzungen sowie Einsatzmöglichkeiten erörtern;

+ können grundlegenden Datenanalysen und Visualisierungen konzipieren, durchführen und deren Ergebnisse in ansprechender Form präsentieren;

+ können zielgerichtet die im Kurs eingeführten Werkzeugen anwenden.

Didaktisches Konzept und Planung des Moduls

Die konkrete Planung des Moduls erfolgte entlang des für den HIM Universitätslehrgang entwickelten didaktischen Konzeptes. Dieses wurde korrespondierend zum Leitbild "Lehre an der UMIT" (vgl. Link zu weiterführenden Informationen) entworfen. Der zugrundeliegende didaktische Ansatz ist ausgeprägt studierendenzentriert, eigenverantwortlich und partizipativ-kooperativ angelegt. Die didaktische Ausgestaltung orientiert sich ganz nach dem Motto "Gemeinsam Kompetenzen entwickeln!".

Der Aufbau des online-Kurses orientiert sich am 3-2-1-Modell für expositorische Lernangebote von Michael Kerres und kombiniert diese mit dem Konzept der E-tivity (Lernaktivitäten) von Gilly Salmon. Das Konzept berücksichtigt die besonderen Bedürfnisse berufsbegleitender Studierender:

+ Berufsbegleitende Studierende möchten wissen, wozu sie lernen;

+ sie möchten ihre Erfahrungen in den Lernprozess einbringen;

+ sie möchten Probleme lösen;

+ sie möchten das Erlernte im Beruf unmittelbar zur Lösung von Problemen einsetzen können;

+ sie möchten sich mit anderen Lernenden austauschen;

+ und sie möchten zeit- und ortsunabhängig lernen.

Diese Bedürfnisse wurden im didaktischen Konzept durch die Gestaltung entsprechender Lernaufgaben umgesetzt. Diese wurden stark auf die Vermittlung konkreter Handlungskompetenzen ausgerichtet. Ziel des Kurses ist nachhaltiges, kompetenzorientiertes und handlungsgeleitetes Lernen, wobei die Teilnehmer/innen fortlaufend begleitet und in ihrem individuellen Lernfortschritt unterstützt werden.

Lernen funktioniert nachweisbar am besten, wenn es in gemeinsam in einer Gruppe erfolgt (soziales Lernen). Im Rahmen des Moduls sollten die Studierenden daher gemeinsam in ihrer virtuellen Studiengruppe lernen, d.h. als Gruppe gemeinsam lernen. Insofern wurde bei der Planung der Lernaufgaben besonderes Augenmerk auf die aktive Studierendenbeteiligung am Lehr-/Lernprozess gelegt. Der Sozialisierung der Teilnehmenden in der Lerngruppe wird zu Beginn des Moduls entsprechender Raum gegeben und es wurden einige Lernaktivitäten eingeplant, die zur Bildung der Lerngruppe beitragen sollten. Die an der UMIT bestehende, Moodle-basierte Lehr und Lernplattform wurde als kooperative Online-Lernumgebung gewählt und der Kurs wurde dort eingerichtet.

Kursdauer und Struktur

Die Dauer des Moduls wurde mit sechs Wochen festgelegt. Dieser Zeitraum wurde in einwöchige Blöcke aufgeteilt. In jedem Block bearbeiten die Studierenden Lernaufgaben (so genannte E-tivities). Hierfür erhalten sie Materialien, die sie bei der Lösung unterstützen; dies waren im Modul Impulsvideos, besprochene Foliensätze, Filme, Skripten, Artikel und Web-Ressourcen.

Die Bearbeitung der Lernaufgaben erfordert immer Eigenleistungen von den Studierenden, beinhaltet aber auch die Kooperation mit den anderen Studierenden und die Begleitung durch die Kursleitung. So können die Studierenden Wissen austauschen sowie voneinander und miteinander lernen.

Die Lernaufgaben sind asynchron gestaltet, sodass die Studierenden diese zu unterschiedlichen Zeiten bearbeiten können. So bleiben sie zeitlich immer flexibel, wobei das Lernsetting durch festgelegte Rahmenbedingungen klar und für alle Beteiligten in gleicher Weise definiert ist (Lehrinhalte, Erwartete Lernergebnisse). Die Lernaufgaben werden immer einheitlich strukturiert und umfassten insbesondere folgende Informationen:

+ Laufende Nummer und ein neugierig machender Titel der Lernaufgabe;

+ Lernziel der Lernaufgabe;

+ Beschreibung der eigentlichen zu lösenden Lernaufgabe;

+ Materialien zur Lösung der Lernaufgabe (z.B. besprochene Foliensätze, Fachartikel, Webseiten, Softwaretools);

+ Erwartete Reaktion auf die anderen Teilnehmer bzw. erwartete Zusammenarbeit zur Lösung der Lernaufgabe;

+ Zu erwartendes Feedback durch die Kursleitung.

Konkreter Aufbau und Ablauf der einzelnen Kurswochen

Im Folgenden sollen die Inhalte und Lernaufgaben der sechs einzelnen Kurswochen nur überblicksartig dargestellt werden. Unter der Adresse moodle.umit.at/course/view.php ist der Kursbereich mit allen Inhalten in anonymisierter Form für die Begutachtung einsehbar (Schlüssel für den Gastzugang: CDWAsh#wc@se1 - siehe auch den angegebenen Link zu weiterführenden Informationen).

Woche 1: Begrüßung, Kennenlernen und Motivation

Die Lernaufgaben der ersten Woche stehen im Zeichen der Sozialisierung im Kurs und in der Lerngruppe. Die Studierenden und Lehrenden kennen sich vor Beginn des Kurses Großteils nicht persönlich, werden aber in den nächsten Wochen eng zusammenarbeiten müssen. Sie müssen gemeinsam lernen - und das heißt, man muss sich Wissen und Fertigkeiten aneignen, die man vorher noch nicht hatte. Dazu muss man sich selbst öffnen und viele Fragen stellen - manchmal auch die vermeintlich dummen. Das ist natürlich sehr viel leichter, wenn zumindest ein gewisses Vertrauen zwischen den einzelnen Gruppenmitgliedern vorhanden ist. Und Vertrauen entsteht nicht von selbst. Vertrauen muss man sich erarbeiten. Dazu gibt es entsprechende Aufgaben.

Auch das Lernen in einer rein virtuellen Umgebung ist vielen Studierenden nicht geläufig. Die zeitliche Flexibilität ist ein großes Plus des Kursformats, aber zugleich Gefahr. Schnell verliert man den Anschluss, wenn man nicht regelmäßig an den Lernaktivitäten teilnimmt. Eine Aufgabe widmet sich daher dem wichtigen Zeitmanagement im Kurs. Auch Vorerfahrungen der Studierenden werden erhoben und ihr Vorwissen wird aktiviert. Die Studierenden schreiben in einer eigenen Lernaktivität ihre Motivation zur Teilnahme am Kurs nieder und spezifizieren für sich selbst individuelle Lernziele. Die Aufgaben beinhalten auch immer Diskussionselemente, die die Studierenden dazu anhalten sollen, sich gegenseitig auszutauschen. Der Dozent nimmt die Rolle des begleitenden Moderators ein. Er hält sich zurück wo er kann und greift ein wo er muss.

Den Abschluss jeder Kurswoche bildet eine Reflexion, in der die Studierenden darüber berichten und diskutieren müssen, welche Erkenntnisse sich für sie in der jeweiligen Woche ergeben haben und zu welchen individuellen Lernzielen sie Neues gelernt haben, wie sie das Gelernte anwenden möchten, was in der Woche besonders nützlich war und welche Inhalte gefehlt haben. Durch Rückmeldungen des Dozenten, in der Diskussion der Reflexionen in der Gruppe und durch weitere Selbstreflexion können die Studierenden ihren eigenen Lernprozess strategisch ausrichten.

Woche 2: Daten, Daten, Daten

Die zweite Kurswoche ist der Beschäftigung mit verschiedenen Dateiformaten und unterschiedlichen Kodierungen gewidmet. Als Werkzeug wird zunächst nur ein einfacher Texteditor verwendet. Die Studierenden lernen, dass man damit auch komplexe Dinge machen kann. Dazu muss man sich in das Konzept der regulären Ausdrücke ein denken und den Umgang damit erlernen. Eine schwierige Aufgabe, die sogar die Studierenden mit Informatik-Hintergrund fordert. Für die Teilnehmenden mit medizinisch/pflegerischem Hintergrund stellt dies den Einstieg in eine Steilwand dar, die sich aber durch harte Arbeit und mit Hilfe der Gruppe bewältigen lässt.

Der zweite große Block widmet sich den Analysemöglichkeiten und Grenzen von Tabellenkalkulationsprogrammen (z.B. Excel). Hier wird ein riesiger Datensatz mit Gesundheitsdaten entsprechend aufbereitet und analysiert.

Woche 3: Von Äpfeln und Birnen - das 1x1 der Datenintegration

Die dritte Woche steht im Zeichen der Beschäftigung mit einem mächtigen Werkzeug. Damit können Daten unterschiedlichster Art, Codierung und Repräsentation, die noch dazu aus unterschiedlichsten Quellen stammen, in eine einheitliche Form gebracht und in einem gemeinsamen Datenpool gespeichert werden.

Wie bei jedem Werkzeug nützt es nichts, es nur zu haben. Man muss es beherrschen. Daher wird in dieser Woche intensiv praktisch gearbeitet. Damit Motivation und soziale Präsenz der Studierenden gefördert werden, erstellen sie für sich gegenseitig Schulungsvideos. Hier kommt das Konzept 'Lernen durch Lehren' zur Anwendung und bereitet den Teilnehmer/innen sichtlich Spaß.

Woche 4: Grundsteinlegung für unser Data Warehouse

In der vierten Woche werden die Grundlagen und Fertigkeiten erarbeitet, selbst integrierte Datenrepositorien für medizinische Daten zu konzipieren und anzulegen. Die Studierenden sind hier besonders aufgefordert, Erfahrungen aus ihrem Beruf einzubringen und lernen so Sichtweisen aus den verschiedenen Welten kennen.

Woche 5: Datenfriedhof oder Goldgrube - Die Analysekompetenz macht den Unterschied

In dieser Woche schnuppern die Studierenden in die eigentliche Königsdisziplin hinein: in die Kunst der intelligenten Datenanalyse. Hochkomplex, aber hochspannend. Sie lernen auch hier ein neues mächtiges Werkzeug kennen und erlernen die Arbeit damit.

Eine größere Zwischenreflexion des bisherigen Weges ermuntert die Studierenden zum Nachdenken über den eigenen Lernprozess und leitet über in die letzte Kurswoche.

Woche 6: Der Kreis schließt sich

In dieser Woche wird nochmal eine strategische Perspektive eingenommen und diskutiert, wo Stolpersteine und Haltegriffe im Gebiet CDWA liegen. Und selbstverständlich kommt die Praxis nicht zu kurz. Die Studierenden arbeiten an einer individuellen Prüfungsaufgabe und stellen sich die Ergebnisse gegenseitig vor. Eine abschließende kritische Selbstreflexion und Selbsteinschätzung der eigenen Leistung ergänzt diese Prüfungsleistung und hält den Studierenden einen Spiegel vor.