1. METRYCZKA
Rok akademicki
2024/2025
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. inż. Antoni Grzanka
Adres mailowy koordynatora przedmiotu
antoni.grzanka@wum.edu.pl
Osoba odpowiedzialna za sylabus
Antoni Grzanka
Prowadzący zajęcia
dr hab. inż. Antoni Grzanka, dr hab. Filip Raciborski, dr Piotr Samel-Kowalik
2. INFORMACJE PODSTAWOWE
Rok studiów
II rok
Semestr studiów
I semestr
Suma godzin
75
Liczba punktów ECTS
3
Godziny kontaktowe z nauczycielem akademickim
Samodzielna praca studenta
3. CELE KSZTAŁCENIA
1.
Zrozumienie podstawowych pojęć i procesów cyfryzacji oraz wpływu cyfryzacji na społeczeństwo i gospodarkę.
2.
Poznanie technologii przetwarzania danych i ich zastosowań w sektorze medycznym.
3.
Zdobycie umiejętności praktycznych w analizie i interpretacji danych z wykorzystaniem narzędzi cyfrowych.
4.
Zastosowanie cyfryzacji w medycynie, w tym wykorzystanie narzędzi IoT i sztucznej inteligencji.
5.
Zrozumienie zasad bezpieczeństwa i etyki w przetwarzaniu danych cyfrowych.
4. EFEKTY UCZENIA SIĘ
Wiedzy – Absolwent zna i rozumie:
1.
Wiedza - numer efektu uczenia sie
EK_ZP1_W07
Wiedza - efekty w zakresie
Przedstawia krajowe i europejskie źródła informacji i systemy monitorowania stanu zdrowia populacji
2.
Wiedza - numer efektu uczenia sie
EK_ZP1_W11
Wiedza - efekty w zakresie
Prezentuje założenia i kierunki reformy systemu ochrony zdrowia w Polsce z uwzględnieniem aspektów prawnych i finansowych
3.
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
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_K01
Kompetencje społeczne - efekty w zakresie
Zna poziom własnych kompetencji oraz swoje ograniczenia w wykonywaniu zadań zawodowych
2.
Kompetencje społeczne - numer efektu uczenia sie
EK_ZP1_K02
Kompetencje społeczne - efekty w zakresie
Rozpoznaje problemy, które są poza zakresem jej/jego kompetencji i wie, do kogo zwrócić się o pomoc, z uwzględnieniem umiejętności współpracy zespole interdyscyplinarnym
3.
4.
5.
6
5. Zajęcia
Zajęcia 11-20
Zajęcia 11.
Forma zajęć
Seminarium
Treści programowe
Debata na temat szans i zagrożeń społeczeństwa cyfrowego z perspektywy zdrowia publicznego
Efekty uczenia się
EK_ZP1_K01
Zajęcia 12.
Forma zajęć
Seminarium
Treści programowe
Praktyczne zastosowania IoT w medycynie
Efekty uczenia się
EK_ZP1_W22, EK_ZP1_U20
Zajęcia 13.
Forma zajęć
Seminarium
Treści programowe
Sztuczna inteligencja w praktyce medycznej
Efekty uczenia się
EK_ZP1_W22
Zajęcia 14.
Forma zajęć
Seminarium
Treści programowe
Open-source intelligence (OSINT) w zdrowiu publicznym
Efekty uczenia się
EK_ZP1_U20
Zajęcia 15.
Forma zajęć
Seminarium
Treści programowe
Rozwój i przyszłość mediów społecznościowych
Efekty uczenia się
EK_ZP1_K01, EK_ZP1_K02
Zajęcia 16.
Forma zajęć
Ćwiczenia
Treści programowe
Praktyczna analiza danych medycznych
Efekty uczenia się
EK_ZP1_W22, EK_ZP1_U20
Zajęcia 17.
Forma zajęć
Ćwiczenia
Treści programowe
Projektowanie i analiza Elektronicznej Dokumentacji Medycznej (EDM)
Efekty uczenia się
EK_ZP1_W22
Zajęcia 18.
Forma zajęć
Ćwiczenia
Treści programowe
Wykorzystanie wirtualnej rzeczywistości w edukacji zdrowotnej
Efekty uczenia się
EK_ZP1_W22
Zajęcia 19.
Forma zajęć
Ćwiczenia
Treści programowe
Identyfikacja i analiza mowy nienawiści w Internecie
Efekty uczenia się
EK_ZP1_K01, EK_ZP1_K02
Zajęcia 20.
Forma zajęć
Ćwiczenia
Treści programowe
Praca zespołowa nad projektem z zakresu przetwarzania danych medycznych
Efekty uczenia się
EK_ZP1_U20
Zajęcia 21-30
Zajęcia 21.
Zajęcia 22.
Zajęcia 23.
Zajęcia 24.
Zajęcia 25.
Zajęcia 26.
Zajęcia 27.
Zajęcia 28.
Zajęcia 29.
Zajęcia 30.
6. LITERATURA
Obowiązkowa
"Cyfrowe przetwarzanie sygnałów biomedycznych" – A. J. Mroczko, L. Kramer, Wydawnictwo Naukowe UAM, Poznań 2001.
"Cyfrowe przetwarzanie sygnałów. Od teorii do zastosowań" – T. Zieliński, Wydawnictwa Komunikacji i Łączności, Warszawa 2005.
"Metody i modele eksploracji danych" – D. T. Larose, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2022.
"Informatyka Medyczna" – R. Tadeusiewicz, Wydawnictwo Uniwersytetu Marii Curie-Skłodowskiej, Lublin 2011.
"Komputerowa analiza obrazu biomedycznego" – K. W. Zieliński, M. Strzelecki, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2021.
"Obrazowanie biomedyczne" (Tom 8 serii Biocybernetyka i Inżynieria Biomedyczna 2000) – M. Nałęcz (red.), AOW Exit.
"Elektroniczna dokumentacja medyczna" – M. Bogusiak, K. Włodarczyk, Wiedza i Praktyka, Warszawa 2020.
"Artificial Intelligence in Healthcare" – E. Topol, Wydawnictwo Yale University Press, 2019.
"Internet of Medical Things (IoMT)" – D. Balasubramanian, Wydawnictwo Springer, 2020.
"Cybersecurity for Hospitals and Healthcare Facilities" – J. A. Collins, Wydawnictwo Apress, 2021.
"Cyfrowe przetwarzanie sygnałów. Od teorii do zastosowań" – T. Zieliński, Wydawnictwa Komunikacji i Łączności, Warszawa 2005.
"Metody i modele eksploracji danych" – D. T. Larose, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2022.
"Informatyka Medyczna" – R. Tadeusiewicz, Wydawnictwo Uniwersytetu Marii Curie-Skłodowskiej, Lublin 2011.
"Komputerowa analiza obrazu biomedycznego" – K. W. Zieliński, M. Strzelecki, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2021.
"Obrazowanie biomedyczne" (Tom 8 serii Biocybernetyka i Inżynieria Biomedyczna 2000) – M. Nałęcz (red.), AOW Exit.
"Elektroniczna dokumentacja medyczna" – M. Bogusiak, K. Włodarczyk, Wiedza i Praktyka, Warszawa 2020.
"Artificial Intelligence in Healthcare" – E. Topol, Wydawnictwo Yale University Press, 2019.
"Internet of Medical Things (IoMT)" – D. Balasubramanian, Wydawnictwo Springer, 2020.
"Cybersecurity for Hospitals and Healthcare Facilities" – J. A. Collins, Wydawnictwo Apress, 2021.
Uzupełniająca
"Informatyka medyczna" – R. Rudowski (red.), Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2003.
"Elementy Informatyki Medycznej cz. 2 Genomika" – M. Monika, Wydawnictwo Uniwersytetu Jagiellońskiego, Kraków 2012.
"Wprowadzenie do bioinformatyki" – A. Lesk, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2019.
"Big Data in Healthcare: Statistical Analysis and Predictive Modeling" – K. W. Beattie, Wydawnictwo CRC Press, 2016.
"The Digital Doctor: Hope, Hype, and Harm at the Dawn of Medicine's Computer Age" – R. Wachter, Wydawnictwo McGraw-Hill Education, 2015.
"Health Informatics: Practical Guide for Healthcare and Information Technology Professionals" – R. L. Braunstein, Wydawnictwo Lulu.com, 2022.
"Data Science for Healthcare: Methodologies and Applications" – S. M. Rojas, Wydawnictwo Springer, 2020.
"Digital Health: Scaling Healthcare to the World" – J. L. Staley, Wydawnictwo World Scientific, 2021.
"Elementy Informatyki Medycznej cz. 2 Genomika" – M. Monika, Wydawnictwo Uniwersytetu Jagiellońskiego, Kraków 2012.
"Wprowadzenie do bioinformatyki" – A. Lesk, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2019.
"Big Data in Healthcare: Statistical Analysis and Predictive Modeling" – K. W. Beattie, Wydawnictwo CRC Press, 2016.
"The Digital Doctor: Hope, Hype, and Harm at the Dawn of Medicine's Computer Age" – R. Wachter, Wydawnictwo McGraw-Hill Education, 2015.
"Health Informatics: Practical Guide for Healthcare and Information Technology Professionals" – R. L. Braunstein, Wydawnictwo Lulu.com, 2022.
"Data Science for Healthcare: Methodologies and Applications" – S. M. Rojas, Wydawnictwo Springer, 2020.
"Digital Health: Scaling Healthcare to the World" – J. L. Staley, Wydawnictwo World Scientific, 2021.
7. SPOSOBY WERYFIKACJI EFEKTÓW UCZENIA SIĘ
Sposób 1
Symbol przedmiotowego efektu uczenia się
W07, W11, W22
Sposoby weryfikacji efektu uczenia się
Test składający się z pytań zamkniętych i otwartych, sprawdzający wiedzę na temat systemów monitorowania zdrowia oraz reformy systemu ochrony zdrowia.
Kryterium zaliczenia
Kryterium zaliczenia: Minimum 60% poprawnych odpowiedzi.
Sposób 2
Symbol przedmiotowego efektu uczenia się
W22, U20
Sposoby weryfikacji efektu uczenia się
Zadanie polegające na analizie konkretnego przypadku z zakresu cyfryzacji w zdrowiu, w którym studenci muszą zidentyfikować kluczowe informacje i zasoby, korzystając z literatury i baz danych.
Kryterium zaliczenia
Poprawność analizy, umiejętność korzystania ze źródeł oraz przedstawienie trafnych wniosków. Ocena co najmniej dostateczna.
Sposób 3
Symbol przedmiotowego efektu uczenia się
K01, K02
Sposoby weryfikacji efektu uczenia się
Studenci pracują w grupach nad projektem dotyczącym wprowadzenia cyfryzacji w obszarze zdrowia publicznego, z naciskiem na inicjowanie działań oraz współpracę w zespole.
Kryterium zaliczenia
Pozytywna ocena współpracy w grupie, realizacja projektu w oparciu o założenia oraz przedstawienie wyników w formie prezentacji
Sposób 4
Symbol przedmiotowego efektu uczenia się
U20, K01
Sposoby weryfikacji efektu uczenia się
Weryfikacja samodzielnej pracy studenta. Samodzielna praca studenta będzie weryfikowana poprzez ocenę pracy zaliczeniowej i aktywność podczas realizacji projektu zespołowego.
Kryterium zaliczenia
Ocena co najmniej dostateczna, uwzględniając poprawność merytoryczną, umiejętność korzystania z zasobów oraz przedstawienie wniosków.
Sposób 5
Sposoby weryfikacji efektu uczenia się
Indywidualna praca pisemna, w której student zbiera i analizuje informacje dotyczące cyfryzacji w zdrowiu z wykorzystaniem literatury i baz danych.
Kryterium zaliczenia
Czas przeznaczony na przygotowanie do zajęć, prac zaliczeniowych oraz projektów zostanie uwzględniony w ocenie końcowej.
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)
Data aktualizacji treści