Datenkompetenz für die Gesundheitsforschung von morgen
Die moderne Diabetesforschung profitiert von der Analyse großer und komplexer Gesundheitsdaten. Künstliche Intelligenz (KI) und datenwissenschaftliche Methoden bieten neue Möglichkeiten, Krankheitsverläufe besser zu verstehen und personalisierte Strategien für Prävention und Behandlung zu entwickeln. Mit DZD-HeaDS möchte das DZD Talente aus verschiedenen Disziplinen – von den Lebens- und Naturwissenschaften über Informatik bis Epidemiologie – zusammenbringen und praxisnah ausbilden.
„Wir brauchen junge Forschende, die medizinisches Wissen mit datenwissenschaftlicher Expertise verbinden“, sagt Prof. Dr. Dr. h.c. Martin Hrabĕ de Angelis, Vorstand des DZD. „Nur so können wir die Potenziale von KI und Big Data für die Prävention und Therapie von Diabetes voll ausschöpfen.“
Programmstruktur und Inhalte
Das zweijährige Zertifikatsprogramm vermittelt in aufeinander aufbauenden Workshops den gesamten Prozess von der Datenerhebung bis hin zur Entwicklung innovativer Gesundheitstechnologien. Im Mittelpunkt stehen praxisnahe Themen wie Gesundheitsdaten-Infrastrukturen, Datenstandardisierung nach den FAIR-Prinzipien* sowie Methoden des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz. Ergänzt wird das studienbegleitende Curriculum durch Einheiten zu epidemiologischen Modellen und zur Gründung aus der akademischen Forschung.
Ein besonderes Highlight: Die Teilnehmenden arbeiten mit Real-World-Daten in der Forschungsumgebung des Deutschen Zentrums für Diabetesforschung (DZD) und haben die Möglichkeit, aktiv an aktuellen Forschungsprojekten mitzuwirken.
Das Weiterbildungsprogramm wird vom Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR) gefördert. Die Teilnahme ist kostenfrei. Bei Präsenzveranstaltungen können Reise- und Übernachtungskosten übernommen werden.
Gestaltet wird das Programm von einem interdisziplinären Expertenteam:
- Prof. Dr. Dr. h.c. Martin Hrabĕ de Angelis (Projektleiter, DZD-Vorstand, Forschungsdirektor und Wissenschaftlicher Geschäftsführer (komm.) Helmholtz Munich)
- Prof. Dr. Reiner Jumpertz-von Schwartzenberg (Leiter der Studienzentrale, Universitätsklinikum Tübingen)
- Dr. Sebastian Lobentanzer und Dr. Steffen Schneider (Computational Health Center, Helmholtz Munich)
- Dr. Lars Oest (Leiter DZD-Datenmanagement)
Sie bringen ihre Expertise in klinischer Forschung, Datenanalyse, KI-Methoden und Dateninfrastrukturen ein.
Abgerundet wird das Programm durch exklusive Expert Talks mit führenden Persönlichkeiten aus Wissenschaft und medizinischer Versorgung sowie einen abschließenden Hackathon, bei dem reale Datenprobleme kreativ gelöst werden.
Bewerbung und Auswahl
Das Programm richtet sich an Masterstudierende und Promovierende aus natur-, gesundheits-, daten- und ingenieurwissenschaftlichen Studiengängen in Europa. Die Bewerbungsphase läuft noch bis zum 15. Dezember 2025.
Weitere Informationen und Bewerbung
* FAIR steht für die zentralen Eigenschaften der Datenverarbeitung „Findable“, „Accessible“, „Interoperable“ und „Reusable“ (auffindbar, zugänglich, interoperabel, wiederverwendbar)
Kontakt:
Dr. Leonie Herrmann
heads@dzd-ev.de
089-3187 48840
