Neue Webinar-Reihe „Go for IT“: Handwerkszeug, das es sich zu lernen lohnt

Big Data, Radiomics, Künstliche Intelligenz – diese IT-Themen sind in der radiologischen Community derzeit heiß diskutiert und stehen bei einer Vielzahl aktueller Fortbildungsveranstaltungen und Kongressen auf dem Programm. Zu Recht, denn sie gehen uns alle an – schließlich dürfte von ihnen abhängen, wie unsere Radiologie der Zukunft aussehen wird.

Doch was steht eigentlich hinter solchen Begriffen wie „Big Data“ oder „Radiomics“? Wissen wir, wovon wir sprechen, wenn wir diese Begriffe benutzen, und sprechen wir eigentlich alle über dasselbe? Wie muss die Datenbasis von KI-Systemen aussehen, um aussagefähige Ergebnisse für den Patientennutzen zu bringen? Mit welchen Datensätzen und Algorithmen werden Radiologien künftig zu tun haben?

Es ist Zeit, in diesem Bereich „eine gemeinsame Sprache zu schaffen“, finden PD Dr. Bettina Baeßler von der Uniklinik Mannheim und Dr. Daniel Pinto dos Santos von der Uniklinik Köln. Sie sind Initiatoren eines neuen Webinar-Angebots, das unter dem Titel „Go for IT“ allen Interessierten die entsprechenden IT-Backgrounds vermitteln will, und zwar Hands On! In den Webinaren soll es um die Statistik und die Programmierung gehen, ohne die „Big Data“ und „Radiomics“ nur leere Begriffe wären, und das im Wechsel von Theorie und Praxis: In jedem zweiten Webinar steigen die Teilnehmer direkt in die Programmierung der Statistik-Software „R“ ein; diese ist frei verfügbar (s.u.). „Das ist Handwerkszeug, das es sich zu lernen lohnt!“, erklärt Dr. Pinto dos Santos zur Vorankündigung der Reihe, die sich an alle (angehenden) Radiologinnen und Radiologen richtet. Jeder, der mehr über das Thema wissen und praktische Erfahrungen sammeln möchte, kann an den Online-Kursen teilnehmen. Die Teilnahme ist kostenfrei, Vorkenntnisse im Bereich der Programmierung sind nicht erforderlich.

Das Programm 2019 im Überblick:

25.03.2019   Go for IT 1: Einführungsveranstaltung  mehr
15.04.2019   Go for IT 2: Einstieg in R: erste Schritte  mehr
17.06.2019   Go for IT 3: Grundzüge in Statistik: sicher signifikant  mehr
08.07.2019   Go for IT 4: Nächste Schritte in R: bunte Bilder und mehr  mehr
23.09.2019   Go for IT 5: Wer Test sagt kann auch p sagen? Statistik überall  mehr
14.10.2019   Go for IT 6: Theoretisch ja, praktisch auch! Tests in R  mehr
11.11.2019   Go for IT 7: Genug gelernt, jetzt sind die Maschinen dran! Grundzüge Machine Learning  mehr
09.12.2019   Go for IT 8: See one, do one, teach one! Machine Learning in R  mehr

Eine Fortführung der Reihe mit weiteren Terminen in 2020 ist in Planung.

Um an einem Termin teilzunehmen, fordern Sie einfach über den Akademie-Online-Kalender einen Zugangslink für den jeweiligen Termin an. Für jeden Termin ist ein neuer individueller Zugangslink erforderlich.

Die Webinare bauen inhaltlich aufeinander auf, so dass es sich empfiehlt, gleich vom ersten Termin an dabei zu sein. Wer sich allerdings einmal nicht live einloggen kann, hat im Nachhinein die Möglichkeit, sich die Aufzeichnung des Kurses jederzeit als Video in der DRG-Lernplattform conrad anzusehen (www.conrad.drg.de).  Der Login in die Lernplattform steht allen DRG-Mitgliedern mit ihrem regulären DRG-Login kostenfrei zur Verfügung.

Ein Video-Interview mit den Referenten finden Sie hier: https://www.drg.de/de-DE/5132/go-for-it/

PD Dr. Bettina Baeßler, Dr. Daniel Pinto dos Santos, Prof. Dr. Johannes Weßling (von links nach rechts)

Die Teilnahmeinfos kurzgefasst:

• keine Vorkenntnisse in Programmierung erforderlich; Interesse sollte vorhanden sein
• kostenfrei für alle DRG-Mitglieder
• keine Teilnahmebescheinigungen / CME-Punkte
• Teilnahme an den Live-Kursen: Bitte fordern Sie die entsprechenden Zugangslinks über den Akademie-Online-Kalender an.
• Ansehen der Aufzeichnungen: www.conrad.drg.de

Lernziele:

Nach der Webinar-Reihe können die Teilnehmer/innen...
• die Bedeutung von IT-Themen für die Gegenwart und Zukunft der Radiologie erkennen und erklären
• grundlegende statistische Verfahren verstehen und anwenden (T-Test, nicht-parametrische Testverfahren, ANOVA, logistische Regressionen, lineare Regressionen, ...)
• grundlegende Kommandos in R ausführen und die Grundsätze der Programmiersprache verstehen
• verschiedene Techniken des Machine Learning beschreiben
• die Wichtigkeit der Datenvorverarbeitung für Machine Learning verstehen
• beschreiben, was Radiomics ist und welche Bedeutung Radiomics für die Zukunft der Radiologie hat
• die Herausforderungen von Radiomics und potentielle Lösungsansätze beschreiben

Referenten und Moderation:

Referent/in: PD Dr. Bettina Baeßler, Dr. Daniel Pinto dos Santos
Moderation: Prof. Dr. Johannes Weßling

Die verwendete Statistik-Software „R“:

Es empfiehlt sich spätestens vor dem zweiten Kurstermin die Software R (https://cran.rstudio.com) und zusätzlich die graphische Oberfläche RStudio (https://www.rstudio.com) zu installieren.
Zu beachten ist, dass RStudio zwingend R benötigt, d.h. beide Pakete müssen zur Benutzung installiert sein. Es sind Versionen sowohl für Windows als auch für MacOS und Linux verfügbar.

veröffentlicht am Dienstag, 12. März 2019