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
dr hab. inż. Antoni Grzanka
Prowadzący zajęcia
dr hab. inż. Antoni Grzanka
2. INFORMACJE PODSTAWOWE
Rok studiów
III rok
Semestr studiów
I semestr
Suma godzin
50
Liczba punktów ECTS
2
Godziny kontaktowe z nauczycielem akademickim
Samodzielna praca studenta
3. CELE KSZTAŁCENIA
1.
Zrozumienie podstawowych zasad przetwarzania danych w medycynie
2.
Rozwój umiejętności analizy i interpretacji danych medycznych
3.
Zastosowanie sztucznej inteligencji i big data w medycynie
4.
Znajomość standardów i protokołów przetwarzania danych medycznych
5.
Przygotowanie do pracy zespołowej w zakresie przetwarzania danych medycznych
4. EFEKTY UCZENIA SIĘ
Wiedzy – Absolwent zna i rozumie:
1.
2.
3.
4.
5.
6.
Umiejętności – Absolwent potrafi:
1.
2.
3.
4.
5.
6.
Kompetencji społecznych – Absolwent jest gotów do:
1.
2.
3.
4.
5.
6
5. Zajęcia
Zajęcia 11-20
Zajęcia 11.
Zajęcia 12.
Zajęcia 13.
Zajęcia 14.
Zajęcia 15.
Zajęcia 16.
Zajęcia 17.
Zajęcia 18.
Zajęcia 19.
Zajęcia 20.
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
A. J. Mroczko, L. Kramer, Cyfrowe metody przetwarzanie sygnałów biomedycznych, Wydawnictwo Naukowe UAM, Poznań, 2001
Zieliński T.: Cyfrowe przetwarzanie sygnałów. Od teorii do zastosowań, WKł, Warszawa, 2005
Larose Daniel T., Metody i modele eksploracji danych, PWN, Wydanie 1: 2008, Druk: Warszawa, 2022
Tadeusiewicz R: Informatyka Medyczna, Wydawnictwo: Uniwersytet M. Curie-Skłodowskiej w Lublinie Instytut Informatyki, Lublin, 2011
Zieliński K. W., Strzelecki M., Komputerowa analiza obrazu biomedycznego, Wydawnictwo Naukowe PWN, Wydanie: 1, 2021
Nałęcz M. (red.) Obrazowanie biomedyczne, Tom 8 serii Biocybernetyka i Inżynieria Biomedyczna 2000. AOW Exit,
Bogusiak M. Włodarczyk K: Elektroniczna dokumentacja medyczna, Wiedza i Praktyka, 2020
Zieliński T.: Cyfrowe przetwarzanie sygnałów. Od teorii do zastosowań, WKł, Warszawa, 2005
Larose Daniel T., Metody i modele eksploracji danych, PWN, Wydanie 1: 2008, Druk: Warszawa, 2022
Tadeusiewicz R: Informatyka Medyczna, Wydawnictwo: Uniwersytet M. Curie-Skłodowskiej w Lublinie Instytut Informatyki, Lublin, 2011
Zieliński K. W., Strzelecki M., Komputerowa analiza obrazu biomedycznego, Wydawnictwo Naukowe PWN, Wydanie: 1, 2021
Nałęcz M. (red.) Obrazowanie biomedyczne, Tom 8 serii Biocybernetyka i Inżynieria Biomedyczna 2000. AOW Exit,
Bogusiak M. Włodarczyk K: Elektroniczna dokumentacja medyczna, Wiedza i Praktyka, 2020
Uzupełniająca
Rudowski Robert (red.), Informatyka medyczna, PWN, 2003
Monika M: Elementy Informatyki Medycznej cz. 2, Genomika, Wydawnictwo Uniwersytetu Jagiellońskiego, Rok wydania: 2012
Lesk, Arthur. Wprowadzenie do bioinformatyki. Red. . Warszawa: Wydawnictwo Naukowe PWN, 2019, 450 s. ISBN 978-83-01-20963-6
Monika M: Elementy Informatyki Medycznej cz. 2, Genomika, Wydawnictwo Uniwersytetu Jagiellońskiego, Rok wydania: 2012
Lesk, Arthur. Wprowadzenie do bioinformatyki. Red. . Warszawa: Wydawnictwo Naukowe PWN, 2019, 450 s. ISBN 978-83-01-20963-6
7. SPOSOBY WERYFIKACJI EFEKTÓW UCZENIA SIĘ
Sposób 1
Sposoby weryfikacji efektu uczenia się
Opis systemów informacyjnych: Test wiedzy
Kryterium zaliczenia
60% poprawnych odpowiedzi
Sposób 2
Sposoby weryfikacji efektu uczenia się
Definicje zdrowia populacji: Quiz online
Kryterium zaliczenia
70% poprawnych odpowiedzi
Sposób 3
Sposoby weryfikacji efektu uczenia się
Poprawna analiza zalicza
Kryterium zaliczenia
Opracowanie danych epidemiologicznych: Projekt analityczny
Sposób 4
Sposoby weryfikacji efektu uczenia się
Samoocena kompetencji: Samoocena i plan rozwoju
Kryterium zaliczenia
Poprawne informacje zaliczają
Sposób 5
Sposoby weryfikacji efektu uczenia się
Wyszukiwanie informacji: Zadanie wyszukiwania
Kryterium zaliczenia
Poprawna identyfikacja mocnych i słabych stron zalicza
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