Universität Bonn

Medizinische Fakultät

Augenklinik

Artificial Intelligence (AI) and Precision Medicine

Ansprechpartner*innen

Univ.-Prof. Dr. med. Maximilian Pfau, maximilian.pfau@ukbonn.de, Tel.: +49228-287 19441 

1. Struktur, Eigenschaften und Besonderheiten medizinischer Datentypen (z. B. Bild-, Zeitreihen- und Labordaten)

2. Praktisches Einlesen und Verarbeiten biomedizinischer Daten mit R

3. Methodisches Planen von AI-Projekten (inkl. Datenvorbereitung, Split-Strategien und Modellwahl)

4. Anwendung von Machine-Learning- und Deep-Learning-Ansätzen auf medizinische Fragestellungen

• Pfau M, Walther G, et al. Künstliche Intelligenz in der Augenheilkunde : Leitfaden für Ärzte zur kritischen Bewertung von Studien [Artificial intelligence in ophthalmology : Guidelines for physicians for the critical evaluation of studies]. Ophthalmologe. 2020;117(10):973-988. doi:10.1007/s00347-020-01209-z

• Kostenloser Online-Kurs zum Erlernen von R: https://www.udacity.com/course/data-analysis-with-r--ud651

Die Gesamtnote basiert auf der individuellen Projektleistung (als kurzer Report) und einer Präsentation des Projektergebnisses.

Veranstaltungsnummer: 401380781

Wahlfach-Stoffgebiet: Augenheilkunde

Umfang: 4 SWS = 56 akad. Std. (42 Zeitstunden)

Terminliche Vorgaben bzw. Einschränkungen: Ab 3. klin. Semester; als Blockpraktikum

Teilnehmerbegrenzung: Max. 15 Teilnehmende

KI-Games: Wer baut den besten Algorithmus?

Ansprechpartner*innen

UKB: Prof. Dr. Thomas Ach, PD Dr. Leon von der Emde, Dr. Kiran Kumar, Merten Mallwitz, Thomas.Ach@ukbonn.de, Tel:+49 228 287 13405

LIMES-Institut: Prof. Dr. Jan Hasenauer 

Zuerst werden folgende Themenkomplexe erarbeitet:  
1. Grundlagen der augenheilkundlichen Funktionstestung und  Bildgebungsverfahren;  
2. Grundlagen der Datenanalyse und -aufbereitung; 
3. Grundlagen der Künstlichen Intelligenz; 
4. Interdisziplinäre wissenschaftliche Zusammenarbeit. Anschließend wird zusammen in einem Projekt auf diesen Grundlagen aufbauend praktische Erfahrung in diesen Bereichen gesammelt.

Lernziele: Die Studierenden kennen die Grundlagen der augenheilkundlichen Untersuchung, der Datenanalyse und Datenaufbereitung, sowie der "Künstlichen Intelligenz". Die Studierenden reflektieren über Anwendungsmöglichkeiten, -arten und -limitationen von Künstlicher Intelligenz. In einem Abschlussprojekt erlernen die Studierenden interdisziplinäres, wissenschaftliches Arbeiten in Kooperation mit Studierenden der Informatik/Mathematik.

E-Learning Kurse des Seminars

Die finale Note ergibt sich durch die individuelle Leistung im Abschlussprojekt sowie einer zehnminütige Präsentation über eben dieses. 

Veranstaltungsnummer: 401380772

Wahlfach-Stoffgebiet: Augenheilkunde

Umfang: 4 SWS = 56 akad. Std. (42 Zeitstunden)

Terminliche Vorgaben bzw. Einschränkungen: ab 3. dem klinischen Semester

Teilnehmerbegrenzung:  max. 30 Teilnehmer

Diagnostik & Therapie von Netzhauterkrankungen; Orthoptik

Ansprechperson/en

Prof. Dr. Karin Löffler

Organisation: Katia Homeyer, Augenklinik.Lehre@ukbonn.de , +49 228 287-19839

Erlernen von speziellen Untersuchungsmethoden bzgl. des gewählten Teilbereichs; eigenständige, auch prä- und postoperative Betreuung von Patienten.

  • Kanski, J.J.: Lehrbuch der klein. Ophthalmologie (2. Aufl.)
  • Holz, F.G.: Altersabhängige Makuladegeneration (2. Aufl.)
  • Lang, J.: Strabismus (5. Aufl.)

Veranstaltungsnummer: 401380705

Wahlfach-Stoffgebiet: Augenheilkunde

Umfang: 4 SWS = 56 akad. Std.

Terminliche Vorgaben bzw. Einschränkungen:
nur als Blockpraktikum in den Semesterferien

Teilnehmerbegrenzung: ab 5. klin. Semester

Zu den Wahlfächern der Kliniken / Institute / Abteilungen

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