Veidlapa Nr. M-3 (8)
Studiju kursa apraksts

Digitālās veselības un veselības datu nozīme mūsdienīgas veselības aprūpes nodrošināšanā

Studiju kursa pamatinformācija

Kursa kods
ISK_231
Zinātnes nozare
-
Kredītpunkti (ECTS)
3,00
Mērķauditorija
Ārstniecība; Farmācija; Medicīnas pakalpojumi; Sabiedrības veselība; Veselības vadība
LKI
Visiem līmeņiem
Studiju veids un forma
Pilna laika

Studiju kursa īstenotājs

Kursa vadītājs
Struktūrvienības vadītājs
Struktūrvienība
Iekšķīgo slimību katedra
Kontaktinformācija

Rīga, Hipokrāta iela 2, isk@rsu.lv, +371 67042338

Par studiju kursu

Mērķis

Sniegt ieskatu digitālās veselības rīku plašajā klāstā, veicināt izpratni par veselības datu nozīmi, mūsdienīgas veselības aprūpes nodrošināšanā un plānošanā, raksturot biežāk izmantotos datu kodēšanas un datu apmaiņas standartus, analizēt biežāk izmantotās informācijas sistēmas un dažādus reģistrus veselības jomā.

Priekšzināšanas

Nav nepieciešamas.

Studiju rezultāti

Zināšanas

1.- Raksturot veselības datu nozīmi mūsdienīgas veselības aprūpēs īstenošanā un plānošanā; - Aprakstīt, klasificēt un apspriest dažādus digitālās veselības rīkus, raksturot to pielietojumu dažādos veselības jomas procesos; - Identificēt un klasificēt veselības jomā biežāk izmantotās informācijas sistēmas, reģistrus, skaidrot to mērķus un uzdevumus; - Atpazīt, nosaukt, un sniegt pārskatu par digitālās veselības jomā biežāk izmantotajiem datu kodēšanas un apmaiņas standartiem; - Skaidrot izaicinājumus, kas saistīti ar digitālās veselības rīku datu drošību, privātumu, sekundāro datu izmantošanu un invoāciju attīstību.

Prasmes

1.- Analizēt un pētīt, diskutēt un debatēt par dažādiem digitālās veselības rīkiem un to pielietošanas iespējam, uzlabojot veselības aprūpes procesus; - Atšķirt dažādu informācijas sistēmu un reģistru funkcionalitāti, izskaidrot būtiskās atšķirības un katra risinājuma piemērotību noteiktiem uzdevumiem; - Klasificēt dažādus digitālā veselībā izmantojamos standartus, diskutēt par to izmantošanu noteiktā risinājumā; - Izvērtēt ar digitālo veselību saistītos datu drošības un privātuma izaicinājumus, identificēt un pamatot izvēlētos risku mazināšanas pasākumus.

Kompetences

1.- Ieteikt kā uzlabot veselības aprūpes procesus un veicināt pakalpojumu pieejamību, ieviešot jaunus digitālās veselības rīkus un pieejas, kā arī uzlabojot vai radot jaunas informācijas sistēmas un reģistrus; - Izpētīt, analizēt un novērtēt ar izmaiņām saistītos izaicinājumus, kas saistīti gan ar datu drošību un privātumu, gan izmaiņām esošajos procesos un praksē; - Izvērtēt, skaidrot un pamatot ar izmaiņām saistītos izmantojamos semantiskos un tehniskos standartus, lai nodrošinātu sadarbspēju ar citām sistēmām.

Vērtēšana

Patstāvīgais darbs

Virsraksts
% no gala vērtējuma
Vērtējums
1.

Patstāvīgais darbs

-
-
- E-studijās ievietoto materiālu apguve (videolekcijas, raksti, publikācijas, datu bāzes). - Pārbaudes uzdevumu izpilde un iesniegšana. Lai izvērtētu studiju kursa kvalitāti kopumā, studentam jāaizpilda studiju kursa novērtēšanas anketa Studējošo portālā.

Pārbaudījums

Virsraksts
% no gala vērtējuma
Vērtējums
1.

Pārbaudījums

-
-
Katrai tēmai, ko studējošie apgūst, paredzēti semināri, kuros studējošie, individuāli vai strādājot grupās, izstrādā un prezentē savas idejas un apspriež tās ar grupasbiedriem klātienē vai e-studiju foruma formātā.
2.

Pārbaudījums

-
-
- Studiju kursa vērtējumu veido summārais vērtējums par katras tēmas apguvi (maksimāli 1 balle par katru tēmu, summāri - 6 balles). - Teorētisko zināšanu eksāmens - testa veidā (maksimāli 3 balles.) - Studenta līdzdalība studiju procesā - aktīva dalība diskusijās (maksimāli 1 balle, kopumā par visu studiju kursu).

Studiju kursa tēmu plāns

PILNA LAIKA
1. daļa
  1. Lekcija

Modalitāte
Norises vieta
Kontaktstundas
Klātiene
Auditorija
2

Tēmas

Veselības datu nozīme mūsdienu veselības aprūpē.
  1. Nodarbība/Seminārs

Modalitāte
Norises vieta
Kontaktstundas
Klātiene
Auditorija
2

Tēmas

Veselības datu nozīme mūsdienu veselības aprūpē.
  1. Lekcija

Modalitāte
Norises vieta
Kontaktstundas
Klātiene
Auditorija
2

Tēmas

Digitālās veselības raksturojums.
  1. Nodarbība/Seminārs

Modalitāte
Norises vieta
Kontaktstundas
Klātiene
Auditorija
2

Tēmas

Digitālās veselības raksturojums.
  1. Lekcija

Modalitāte
Norises vieta
Kontaktstundas
Klātiene
Auditorija
2

Tēmas

Veselības datu sistēmas un datu kopīgošana - EMR/EHR/PHR.
  1. Nodarbība/Seminārs

Modalitāte
Norises vieta
Kontaktstundas
Klātiene
Auditorija
2

Tēmas

Veselības datu sistēmas un datu kopīgošana - EMR/EHR/PHR.
  1. Nodarbība/Seminārs

Modalitāte
Norises vieta
Kontaktstundas
Klātiene
Auditorija
2

Tēmas

Pirmās daļas noslēguma seminārs
Kopā kredītpunkti (ECTS):
1,50
Kontaktstundas:
14 ak. st.
Gala pārbaudījums:
Ieskaite (Semestra)
2. daļa
  1. Lekcija

Modalitāte
Norises vieta
Kontaktstundas
Klātiene
Auditorija
2

Tēmas

Biežāk izmantotie datu kodēšanas un apmaiņas standarti - ICD-10/11; LOINC; ORPHA; NOMESCO; SNOMED-CT; HL7 CDA/FHIR.
  1. Nodarbība/Seminārs

Modalitāte
Norises vieta
Kontaktstundas
Klātiene
Auditorija
2

Tēmas

Biežāk izmantotie datu kodēšanas un apmaiņas standarti - ICD-10/11; LOINC; ORPHA; NOMESCO; SNOMED-CT; HL7 CDA/FHIR.
  1. Lekcija

Modalitāte
Norises vieta
Kontaktstundas
Klātiene
Auditorija
2

Tēmas

Veselības dati dažādos reģistros - epidemioloģiski/ statistiskie, slimību, klīniskie, pacientu reģistri.
  1. Nodarbība/Seminārs

Modalitāte
Norises vieta
Kontaktstundas
Klātiene
Auditorija
2

Tēmas

Veselības dati dažādos reģistros - epidemioloģiski/ statistiskie, slimību, klīniskie, pacientu reģistri.
  1. Lekcija

Modalitāte
Norises vieta
Kontaktstundas
Klātiene
Auditorija
2

Tēmas

Digitālās veselības ieguvumi un izaicinājumi - datu drošība un privātums, datu sekundārā izmantošana, inovāciju attīstība.
  1. Nodarbība/Seminārs

Modalitāte
Norises vieta
Kontaktstundas
Klātiene
Auditorija
2

Tēmas

Digitālās veselības ieguvumi un izaicinājumi - datu drošība un privātums, datu sekundārā izmantošana, inovāciju attīstība.
  1. Nodarbība/Seminārs

Modalitāte
Norises vieta
Kontaktstundas
Klātiene
Auditorija
2

Tēmas

Otrās daļas noslēguma seminārs
Kopā kredītpunkti (ECTS):
1,50
Kontaktstundas:
14 ak. st.
Gala pārbaudījums:
Eksāmens

Bibliogrāfija

Obligātā literatūra

1.

Pacientu tiesību likums

2.

Ārstniecības likums

3.

Fizisko personu datu apstrādes likums

4.

Fizisko personu datu aizsardzības regula

5.

Butcher C., Hussain, W. Digital healthcare: the future. July, 2022. DOI: https://doi.org/10.7861/fhj.2022-0046

6.

Sarwal D, Gupta V. (2023). Personal Health Record. NCBI Bookshelf. StatPearls Publishing.

7.

SOAP notes in Medical Record: Subjective, Objective, Assessment, Plan. ZeeMedicalBilling.

8.

Honavar SG. (2020). Electronic Medical Records - The good, the bad and the ugly.

9.

Evans RS. (2016). Electronic Health Records: Then, Now and in the Future.

10.

Baashar Y., et all. (2020). Customer relationship management systems (CRMS) in the healthcare environment: A systematic literature review. https://doi.org/10.1016/j.csi.2020.103442

11.

Agency for Healthcare Research and Quality. Registries for Evaluating Patient Outcomes: A User’s Guide. (2020). 4th Edition.

12.

Eiropas komisija. Eiropas sadarbspējas satvars – Īstenošanas stratēģija. (2017).

13.

SNOMED CT Starter Guide.

Papildu literatūra

1.

Digitālās veselības stratēģija līdz 2029.gadam. Informatīvais ziņojums

2.

Delshad, S., Dontaraju, V. S., & Chengat, V. (2021). Artificial Intelligence-based application provides accurate medical triage advice when compared to consensus decisions of healthcare providers. Cureus. https://doi.org/10.7759/cureus.16956

3.

Kourtis, L. C., Regele, O. B., Wright, J. M., & Jones, G. B. (2019). Digital biomarkers for alzheimer’s disease: The mobile/wearable devices opportunity. Npj Digital Medicine, 2(1). https://doi.org/10.1038/s41746-019-0084-2

4.

MacIntyre, C. Raina, Lim, S., & Quigley, A. (2022). Preventing the next pandemic: Use of artificial intelligence for epidemic monitoring and Alerts. Cell Reports Medicine, 3(12), 100867. https://doi.org/10.1016/j.xcrm.2022.100867

5.

Maples-Keller, J. L., Bunnell, B. E., Kim, S.-J., & Rothbaum, B. O. (2017). The use of virtual reality technology in the treatment of anxiety and other psychiatric disorders. Harvard Review of Psychiatry, 25(3), 103–113. https://doi.org/10.1097/hrp.0000000000000138

6.

Molinaro, N., Schena, E., Silvestri, S., Bonotti, F., et all. (2022). Contactless vital signs monitoring from videos recorded with Digital Cameras: An overview. Frontiers in Physiology, 13. https://doi.org/10.3389/fphys.2022.801709

7.

Rodrigues, J. J., De Rezende Segundo, D. B., Junqueira, et all. (2018). Enabling technologies for the internet of health things. IEEE Access, 6, 13129–13141. https://doi.org/10.1109/access.2017.2789329

8.

Wright A, Sitting DF, McGowan J, et all. J Am Med Inform Assoc. DOI: 10.1136/amiajnl-2014-002776

9.

Smak Gregoor, A. M., Sangers, T. E., Bakker, L. J., Hollestein, L., Uyl – de Groot, C. A., Nijsten, T., & Wakkee, M. (2023). An artificial intelligence based app for skin cancer detection evaluated in a population based setting. Npj Digital Medicine, 6(1). https://doi.org/10.1038/s41746-023-00831-w

10.

Bringing science to medicine: an interview with Larry Weed, inventor of the problem-oriented medical record. (2014).

11.

Donald C.J. et all. The Regenstrief Medical Record System: a quarter century experience. (1999). doi: 10.1016/s1386-5056(99)00009-x.

12.

Laugesen K, et all. (2021). Nordic Health Registry-Based Research: A Review of Health Care Systems and Key Registries.

13.

Using LOINC with SNOMED CT.