Veidlapa Nr. M-3 (8)
Studiju kursa apraksts
Digitālās veselības un veselības datu pamati
Kursa kods
VVDG_041
Zinātnes nozare
Citas sociālās zinātnes, tai skaitā starpnozaru sociālās zinātnes un militārā zinātne
Kredītpunkti (ECTS)
3,00
Mērķauditorija
Māszinības; Sociālā labklājība un sociālais darbs; Uzņēmējdarbības vadība; Vadībzinātne; Veselības vadība
LKI
7. līmenis
Studiju veids un forma
Nepilna laika
Studiju kursa īstenotājs
Kursa vadītājs
Didzis Rūtītis
Struktūrvienības vadītājs
Daiga Behmane
Struktūrvienība
Veselības vadības docētāju grupa
Kontaktinformācija
Dzirciema iela 16, Rīga
Par studiju kursu
Mērķis
Studiju kursa mērķis ir sniegt zināšanas, prasmes un kompetences digitālo veselības datu ģenerēšanā, uzkrāšanā un pielietošanā, sarežģītu veselības nozares problēmu risināšanai un digitālās transformācijas īstenošanai.
Priekšzināšanas
Pamata prasmes darbā ar datiem (informācijas meklēšana, izpratne par strukturētiem datiem, datu apstrāde ar MS Excel).
Studiju rezultāti
Zināšanas
1.- Pārzināt digitālās veselības datu ģenerēšanu, standartizāciju, uzkrāšanu un pārzināt to pielietojumu dažādos veselības jomas procesos. - Pārzināt veselības jomā biežāk izmantotās veselības datus uzkrājošās un analizējošās informācijas sistēmas un to izmantošanas mērķus un uzdevumus, funkcijas un ierobežojumus. - Atpazīt, nosaukt un sniegt pārskatu par digitālās veselības jomā biežāk izmantotajiem standartiem. - Raksturot dažādus telemedicīnas pakalpojumus, pārzināt to lomu un sniegtās iespējas veselības jomas procesu pieejamības uzlabošanā. - Nosaukt un skaidrot izaicinājumus, kas saistīti ar digitālās veselības rīku datu drošību un privātumu, atrast un interpretēt normatīvo aktu prasības.
Prasmes
1.- Pamatot dažādu digitālās veselības rīku pielietošanas iespējas, veselības aprūpes digitalizācijai. - Pārzināt dažādu digitālās veselības informācijas sistēmu (EMR, EHR, PHR un slimību reģistri) funkcionalitāti un izskaidrot būtiskās atšķirības, argumentēt katras sistēmas piemērotību konkrētiem uzdevumiem; pamatot būtiskās atšķirības un funkcionalitāti dažādām digitālās veselības informācijas sistēmām: EMR, EHR, PHR un slimību reģistriem. - Atšķirt dažādus telemedicīnas pakalpojumu veidus, izvērtēt un analizēt to izmantošanas iespējas noteiktu veselības jomas procesu uzlabošanā, pakalpojumu pieejamības veicināšanā, debatēt par dažādu pakalpojumu izmantošanas iespējām, stiprajām un vājajām pusēm. - Klasificēt dažādus digitālās veselības jomā izmantotos datu kodēšanas un apstrādes standartus, ieviest noteiktu standartu izmantošanu izvēlētam digitālās veselības rīkam vai informācijas sistēmai. - Izvērtēt ar izvēlēto digitālo risinājumu saistītos datu drošības un privātuma izaicinājumus, identificēt un pamatot izvēlētos risku mazināšanas pasākumus.
Kompetences
1.- Pārvaldīt digitālās veselības datus un veselības jomā izmantotās veselības datus uzkrājošās un analizējošās informācijas sistēmas, tajā skaitā augsta līmeņa datu skaitļošanu, digitālās transformācijas īstenošanai. - Pārvaldīt digitālās veselības jomā izmantotos datu kodēšanas un apstrādes standartus, pamatot noteiktu standartu izmantošanu izvēlētam digitālās veselības rīkam, informācijas sistēmai vai analītikas pieejai. - Pārzināt tele-medicīnas risinājumus veselības nozares sadarbspējas, datu ģenerēšanas un integrācijas procesu īstenošanai. - Īstenot personas datu un privātuma aizsardzības risinājumus, identificēt un novērst ar veselības datu aizsardzību saistītos riskus.
Vērtēšana
Patstāvīgais darbs
Virsraksts
% no gala vērtējuma
Vērtējums
1.
Patstāvīgais darbs
-
-
1) E-studijās ievietoto materiālu apguve (videolekcijas, raksti, publikācijas, datu bāzes).
2) Pašpārbaudes uzdevumu iesniegšana.
3) Patstāvīgā darba izstrāde: noteiktai veselības jomas problēmai piedāvāt risinājumu, izmantojot digitālās veselības datus, raksturot ar to izmantošanu saistītos datu drošības un digitālās apstrādes izaicinājumus un to iespējamos risinājumus.
Lai izvērtētu studiju kursa kvalitāti kopumā, studentam jāaizpilda studiju kursa novērtēšanas anketa Studējošo portālā.
Pārbaudījums
Virsraksts
% no gala vērtējuma
Vērtējums
1.
Pārbaudījums
-
-
2.
Pārbaudījums
-
-
Studiju kursa vērtējumu veidos gala eksāmena tests, kurā tiks iekļauti izvēles iespēju jautājumi no katras kursa apmācību tēmas (kopā 5 gab.) lekciju materiāla. Tests tiks vērtēts 10 ballu skalā. Sekmīgai kursa nokārtošanai studentam nepieciešams saņemt vismaz 4 balles no 10.
Studiju kursa tēmu plāns
NEPILNA LAIKA
1. daļa
-
Digitālā veselības datu tipi, to klasifikācija un standartizācija
Notikuma veids
Modalitāte
Norises vieta
Kontaktstundas
1.
Lekcija
Klātiene
Auditorija
2
2.
Lekcija
Klātiene
Auditorija
2
3.
Nodarbība/Seminārs
Klātiene
Auditorija
2
-
Digitālās veselības informācijas sistēmas - EMR, EHR, PHR, slimību reģistri, datu un to apmaiņas standarti
Notikuma veids
Modalitāte
Norises vieta
Kontaktstundas
1.
Lekcija
Klātiene
Auditorija
2
2.
Nodarbība/Seminārs
Klātiene
Auditorija
2
3.
Nodarbība/Seminārs
Klātiene
Auditorija
2
-
Telemedicīnas pakalpojumi: attālinātas konsultācijas un konsīliji, pacienta attālināta uzraudzība
Notikuma veids
Modalitāte
Norises vieta
Kontaktstundas
1.
Lekcija
Attālināti
E-studiju vide
2
2.
Nodarbība/Seminārs
Attālināti
E-studiju vide
2
-
Datu drošība un digitālie riski
Notikuma veids
Modalitāte
Norises vieta
Kontaktstundas
1.
Lekcija
Klātiene
Auditorija
2
2.
Nodarbība/Seminārs
Attālināti
E-studiju vide
2
-
Datu drošība, privātums un ar tiem saistītie digitālās veselības izaicinājumi
Notikuma veids
Modalitāte
Norises vieta
Kontaktstundas
1.
Lekcija
Attālināti
E-studiju vide
2
2.
Nodarbība/Seminārs
Attālināti
E-studiju vide
2
Kopā kredītpunkti (ECTS):
3,00
Kontaktstundas:
24 ak. st.
Gala pārbaudījums:
Eksāmens (Rakstisks)
Bibliogrāfija
Obligātā literatūra
1.
Pettey C. (2019, March 8). Why data and analytics are key to digital transformation. Gartner.
2.
Glaser, J., & Shaw, S. (2022). Digital transformation success: What can health care providers learn from other industries. NEJM Catalyst.
3.
Tabrizi, B., Lam, E., Girard, K., & Irvin, V. (2019). Digital transformation is not about technology. Harvard Business Review.
4.
Solomon, M., & Rolle, T. L. (2020, June). Four factors driving the momentum of telehealth adoption that will continue after the COVID-19 crisis. Point of Care Partners.
5.
Siwicki, B. (2021, November 1). Interoperability: Where it’s headed, and where IT leaders will be investing. Healthcare ITNews.
6.
Farnham, K. (2021, September 16). Why good governance is the secret of success in digital transformation. Diligent.
7.
Obwegeser, N., Yokoi, T., Wade, M., & Voskes, T. (2020, April 1). 7 key principles to govern digital initiatives. MIT Sloan Management Review.
Papildu literatūra
1.
Finelli, L. A., & Narasimhan, V. (2020). Leading a digital transformation in the pharmaceutical industry: Reimagining the way we work in global drug development. Clinical Pharmacology and Therapeutics, 108(4), 756–761.
2.
Glaser, J. (2019, December 27). How To Ensure Your Health Care Innovation Doesn’t Flop. Harvard Business Review.
3.
Gupta, D. (2022, July 22). How is technology impacting home healthcare? Appinventiv.
Citi informācijas avoti
1.
Kwo, L. (2021, July 1). Contributed: Top 10 use cases for AI in healthcare. Mobihealthnews.
2.
Kimberling, E. (2021, April 8). Top 10 Digital Transformation Failures of All Time, Selected by an ERP Expert Witness.