Telemedycyna i e-zdrowie

1. METRYCZKA
Rok akademicki
2023/2024
Wydział
Nauk o Zdrowiu
Kierunek studiów
Zdrowie Publiczne
Dyscyplina wiodąca
Nauki o zdrowiu
Profil studiów
ogólnoakademicki
Poziom kształcenia
I stopnia
Forma studiów
stacjonarne
Typ modułu/przedmiotu
obowiązkowy
Forma weryfikacji efektów uczenia się
zaliczenie
Jednostka/jednostki prowadząca/e
Zakład Profilaktyki i Zagrożeń Środowiskowych, Alergologii i Immunologii
Kod jednostki
NZC
Kierownik jednostki/kierownicy jednostek
Prof. dr hab. n. med. Bolesław Samoliński
Koordynator przedmiotu
dr hab. n. med. i o zdr. Filip Raciborski
Adres mailowy koordynatora przedmiotu
filip.raciborski@wum.edu.pl
Osoba odpowiedzialna za sylabus
dr hab. n. med. i o zdr. Filip Raciborski
Prowadzący zajęcia
dr hab. inż. Antoni Grzanka
dr hab. Filip Raciborski
dr n. o zdr. Piotr Samel-Kowalik
mgr Artur Zygmunt Białoszewski
2. INFORMACJE PODSTAWOWE
Rok studiów
I rok
Semestr studiów
I semestr
Suma godzin
50
Liczba punktów ECTS
2
Godziny kontaktowe z nauczycielem akademickim
wykład
Liczba godzin - wykład (W)
6
Kalkulacja punktów ECTS
0,24
seminarium
Liczba godzin - seminarium (S)
6
Kalkulacja punktów ECTS
0,24
ćwiczenia
Liczba godzin - ćwiczenia (C)
4
Kalkulacja punktów ECTS
0,16
ECTS e-learning
ECTS zajęcia praktyczne
ECTS praktyka zawodowa
Samodzielna praca studenta
ECTS Przygotowanie do zajęć
ECTS Przygotowanie dokumentacji
Liczba godzin - Przygotowanie do zajęć i zaliczeń
34
Kalkulacja punktów ECTS
1,36
Kształcenie bez nauczyciela
3. CELE KSZTAŁCENIA
1.
Zapoznanie studenta z koncepcją e-Zdrowia i jego rolą w systemie ochrony zdrowia.
2.
Przedstawienie znaczenia nowych technologii informatycznych we współczesnej medycynie i zdrowiu publicznym. Omówienie zagrożeń związanych z samodiagnozowaniem się za pomocą Internetu (zjawisko dr Google).
3.
Zapoznanie studentów z możliwościami urządzeń typu wearables dla zapewnienia zdrowia populacji.
4.
Przedstawienie roli cyfrowych algorytmów w diagnozowaniu i leczeniu wybranych jednostek chorobowych.
5.
Wyjaśnienie znaczenia technologii BigData dla postępu w medycynie.
4. EFEKTY UCZENIA SIĘ
Wiedzy – Absolwent zna i rozumie:
1.
Wiedza - numer efektu uczenia sie
EK_ZP1_W22
Wiedza - efekty w zakresie
Opisuje instytucje i systemy informacyjne i informatyczne wykorzystywane do prowadzenia analiz związanych ze zdrowiem publicznym
2.
3.
4.
5.
6.
Umiejętności – Absolwent potrafi:
1.
Umiejęstności - numer efektu uczenia sie
EK_ZP1_U20
Umiejętności - efekty w zakresie
Znajduje niezbędne informacje w literaturze fachowej, bazach danych i innych źródłach związanych ze zdrowiem
2.
3.
4.
5.
6.
Kompetencji społecznych – Absolwent jest gotów do:
1.
Kompetencje społeczne - numer efektu uczenia sie
EK_ZP1_K11
Kompetencje społeczne - efekty w zakresie
Efektywnie prezentuje własne pomysły, wątpliwości i sugestie, popierając je argumentacją, kierując się przy tym zasadami etycznymi
2.
3.
4.
5.
6
5. Zajęcia
Zajęcia 1-10
Zajęcia 1.
Forma zajęć
Wykład
Treści programowe
Historia rozwoju telemedycyny i e-zdrowia. e-zdrowie współcześnie - algorytmy i superkomputery.
Efekty uczenia się
EK_ZP1_W22
Zajęcia 2.
Forma zajęć
Seminarium
Treści programowe
dr Google – szansa czy zagrożenie?
Efekty uczenia się
EK_ZP1_W22
Zajęcia 3.
Forma zajęć
Seminarium
Treści programowe
m-Health i wearable. Technologie mobilne w medycynie i zdrowiu publicznym.
Efekty uczenia się
EK_ZP1_W22
Zajęcia 4.
Forma zajęć
Ćwiczenia
Treści programowe
Studium przypadku – wykorzystanie danych pochodzących z rozwiązań z zakresu e-zdrowia [Praca grupowa w grupach 3-4-osobowych]
Efekty uczenia się
EK_ZP1_U20, EK_ZP1_K11
Zajęcia 5.
Forma zajęć
Wykład
Treści programowe
Medyczne bazy danych i ich analiza. Big data
Efekty uczenia się
EK_ZP1_W22
Zajęcia 6.
Forma zajęć
Ćwiczenia
Treści programowe
Opracowanie zarysu projektu e-zdrowia [Praca grupowa w grupach 3-4-osobowych].
Efekty uczenia się
EK_ZP1_W22, EK_ZP1_U20, EK_ZP1_K11
Forma zajęć
Wykład
Treści programowe
Ochrona danych osobowych (medycznych) - regulacje prawne i ich znaczenie
Efekty uczenia się
EK_ZP1_W22
Forma zajęć
Seminarium
Treści programowe
Podsumowanie
Efekty uczenia się
EK_ZP1_W22, EK_ZP1_U20, EK_ZP1_K11
6. LITERATURA
Obowiązkowa
1. Liao Y, Thompson C, Peterson S, Mandrola J, Beg MS. The Future of Wearable Technologies and Remote Monitoring in Health Care. Am Soc Clin Oncol Educ Book. 2019 Jan,39:115-121. doi: 10.1200/EDBK_238919. Epub 2019 May 17.
Uzupełniająca
1. Hannah Fry. Hello world. Jak być człowiekiem w epoce maszyn. Wydawnictwo Literackie. 2018
2. Martin Ford. Świt robotów. Czy sztuczna inteligencja pozbawi nas pracy? cdp.pl. 2016
7. SPOSOBY WERYFIKACJI EFEKTÓW UCZENIA SIĘ
Sposób 1
Symbol przedmiotowego efektu uczenia się
EK_ZP1_W22, EK_ZP1_U20, EK_ZP1_K11
Sposoby weryfikacji efektu uczenia się
Przygotowanie i prezentacja projektów grupowych.
Kryterium zaliczenia
Przedstawienie poprawnie technologicznego rozwiązania z zakresu e-Zdrowia oraz omówienie jego znaczenia dla systemu opieki zdrowotnej lub stanu zdrowia populacji wg wytycznych podanych na zajęciach.
Sposób 2
Sposób 3
Sposób 4
Sposób 5
8. INFORMACJE DODATKOWE
(informacje istotne z punktu widzenia nauczyciele niezawarte w pozostałej części sylabusa, np. czy przedmiot jest powiązany z badaniami naukowymi, szczegółowy opis egzaminu, informacje o kole naukowym)
Informacje dodatkowe
W ramach samokształcenia student przygotowuje materiały oraz tworzy prezentację na temat wybranego rozwiązania z zakresu e-Zdrowia. Jego praca jest weryfikowana w trakcie zaliczenia.

Studentowi przysługują dwa terminy zaliczenia przedmiotu (I termin, II termin – poprawkowy).

Prawa majątkowe, w tym autorskie, do sylabusa przysługują WUM. Sylabus może być wykorzystywany dla celów związanych z kształceniem na studiach odbywanych w WUM. Korzystanie z sylabusa w innych celach wymaga zgody WUM.