K-INFO
HU
EN
Login
Subject » BMEVIMIM206
Older versions Download TAD (PDF)

Health Informatics and Bioinformatics

Egészségügyi informatika és biostatisztika
A tantárgyleírás hatályossága
Hatályosság kezdete:
2026. March 21.
Hatályosság vége:
—
Subject name (Hungarian, English)
Egészségügyi informatika és biostatisztika
Health Informatics and Bioinformatics
Subject code BMEVIMIM206
Subject type —
Training Level —
Course types and hours (weekly/semester)
Course type lecture tutorial laboratory
hours (weekly) 2 1 1
type (linked/independent) — derived course derived course
Assessment type vizsga
Credits 5
Subject coordinator
Gézsi András
position: egyetemi docens
Responsible department
Mesterséges Intelligencia és Rendszertervezés Tanszék
Faculty Villamosmérnöki és Informatikai Kar
Subject website http://www.mit.bme.hu/oktatas/targyak/vimim206
Primary curriculum type —
Direct prerequisites – Strong prerequisite none
Direct prerequisites – Weak prerequisite none
Direct prerequisites – Parallel prerequisite none
Direct prerequisites – Milestone prerequisite none
Direct prerequisites – Exclusion none

Objectives

Programme

1.      Az R adatelemzési nyelv alapjai I.

2.      Az R adatelemzési nyelv alapjai II.

3.      Biostatisztikai alapok I. Statisztikai minta, mintavételezés, statisztikai erő számítása, populációk összehasonlítása.

4.      Biostatisztikai alapok II: hipotézistesztelés és konfidencia-intervallumok, gyakori statisztikai tesztek.

5.      Biostatisztikai alapok III: Túlélési elemzés.

6.      Biostatisztikai alapok IV: a bayesi megközelítés.

7.      Biomarker kutatás: biomarker típusok, a jegykiválasztási probléma.

8.      A többszörös hipotézistesztelési probléma és megoldásai.

9.      Dimenziócsökkentés és klaszterezés.

10.  Prediktív módszerek: regressziós modellek, döntési fák.

11.  Hálózati medicina és rendszerbiológia.

12.  Kísérlettervezés és orvosi döntéstámogatás.

13.  Egészségügyi kódrendszerek: genetikai és fenotípusos leírók, betegségek, gyógyszerek, diagnosztikai tesztek, képalkotó eljárások, beavatkozások kódrendszerei.

14.  Egészségügyi és gyógyszeripari rendszerek, folyamatok, szereplők és informatikai támogatásuk.

Az átfogó,  heterogén, nagy mintaszámú egészségügyi adatok a standard klinikai adatok mellett egyre nagyobb mértékben tartalmaznak életmódra és környezetre vonatkozó adatokat, illetve molekuláris biológiai adatokat, ami mind információ technológiai, mind statisztikai szempontból is új kihívásokat jelent.   Az egészségügyi informatika számára új feladat a teljes körű egészségügyi, klinikai és gyógyszerfogyasztási adatok szinkronizált gyűjtése, amely ráadásul kiegészül olyan valós életből származó adatokkal, mint a viselhető elektronikai eszközök és a támogatott életviteli technológiáknak az adatai.   Az így előálló nagy mennyiségű, többrétű, sok ponton keresztkapcsolt, átfogó adathalmaz statisztikai és adatbányászati elemzése mind az egyén, az orvos, a biztosítók és a gyógyszeripar számára is vitális információkat biztosíthat. Ennek azonban feltétele ezen új adatokra is alkalmazható vagy éppen célzottan erre kifejlesztett adatelemzési eljárások használata.   A tantárgy ezen új, egészségügyi adatok által meghatározott szempontból ismerteti az informatikai és statisztikai megoldásokat.   A tantárgy a következő kompetenciák elsajátítását teszi lehetővé: -          biostatisztikai alapfogalmak és módszerek ismerete -          orvosi kódrendszerek, ontológiák kezelése -          adatmérnöki folyamatok tervezése -          az R statisztikai adatelemzési nyelv alkalmazása -          orvosi döntéstámogató rendszerek kialakítása

Learning outcomes

Ez a tantárgy a KKK rendeletben meghatározott, következő kompetenciák fejlesztését szolgálja:

Knowledge

No learning outcomes recorded.

Skills

No learning outcomes recorded.

Attitudes

No learning outcomes recorded.

Autonomy and responsibility

No learning outcomes recorded.

Oktatási módszertan

A tárgy elméleti része előadás formájában kerül átadásra. Gyakorlati feladatok megoldására a félév során a gyakorlati órákon, a félév folyamán kiadott nagy házi feladatban, illetve a kapcsolódó labor keretein belül kerül sor.

Tanulástámogató anyagok

Not provided.

Recommended preliminary knowledge for completing the subject

Knowledge type competencies
(azon előzetes ismeretek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)
-
Skill type competencies
(azon előzetes képességek és készségek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)
nincs
Recommended (non-compulsory) preliminary competencies
(azon ajánlott (nem kötelező) előzetesen megszerzendő kompetenciák összessége, amelyek jelentősen hozzájárulnak a tantárgy eredményes teljesítéséhez)
-
General rules
Követelmények: Szorgalmi időszakban:  Házi feladat sikeres elkészítése és leadása a félév végéig.Vizsgaidőszakban: Szóbeli vizsga. A vizsgára bocsátás feltétele az elfogadott házi feladat. Osztályozás: A vizsga osztályzata a szóbeli vizsgán megszerzett jegy. Pótlási lehetőségek: A házi feladat bemutatása a pótlási héten még lehetséges.
Assessment methods
In-term assessments

No detailed assessments provided.

Weight of in-term assessments

No weights provided.

Exam-period assessments

No detailed assessments provided.

Weight of exam elements

No weights provided.

Grade calculation

No grade thresholds provided.

Attendance requirements

No attendance requirements provided.

Rules for retake and resubmission

Not provided.

Short description

Not provided.

Detailed description

Not provided.

Recommended courses
-
Workload to complete the subject

No workload breakdown provided.

Validity of subject requirements
Requirements valid from:
—
Requirements valid until:
—
Curriculum placement

No curriculum placements recorded for this subject version.