Digital Health for Medical Leaders
Certificate of Advanced Studies Wirtschaftswissenschaftliche und Medizinische Fakultäten der
Universität Zürich 2021
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Inhalt
Grusswort 3 Programmübersicht 4
Zielpublikum und Zulassungsvoraussetzungen 6
Aufbau 7
Modul 1: Artificial Integlligence (AI) and Machine Learning (ML) 8
Modul 2: Digital Leadership 9
Modul 3: Economic Environment 10
Modul 4: Ethik und Recht 11
Modulverantwortliche 12 Dozierende 14 Organisation 15
Anrechnung an die Executive MBA Programme 16
Grusswort der Direktion
Die digitale Transformation beeinflusst die gesamte Gesellschaft, einschliesslich des Gesundheitswesens, einer der am stärksten betroffenen Sektoren. Gleichzeitig verändern sich auch die Berufsbilder. Das «digitale Spital» benötigt Führungskräfte, die das Management-Modell ihrer medizinischen Einrichtungen zu beeinflussen wissen. Die digitale Transformation kann zur Kostenreduktion und Steigerung der Arbeitseffi- zienz und damit auch zur wesentlichen Verbesserung der Behandlung des Patienten, der zum «smarten Patienten» wird, beitragen. Das CAS in Digital Health for Medical Leaders (DH4ML) dient zur Erlangung einer
«Transformationskompetenz».
Die digitalen Technologien sollen zur Um- und Neugestaltung des Unternehmens im positiven Sinn beitragen und vor allem dem medizini- schen Personal helfen, den Alltag besser zu bewältigen. Eine besondere Herausforderung sind dabei künstliche Intelligenzsysteme (AI) mit der Fähigkeit, aus vorhandenen und zukünftigen Daten zu lernen (ML). Bei allen Anwendungen bekommen auch ethische, juristische (Datenschutz) Belange eine zunehmende Bedeutung. Diese neuen Technologien müssen aber vor allem auch das Wohl von Patienten*innen verbessern. Um diese
«Digitalisierung der Medizin» umzusetzen, bedarf es gewisser «Hand- lungsanleitungen» für strategische Führungsaufgaben, die im CAS DH4ML erlernt werden können.
Während eines Semesters vertiefen Sie berufsbegleitend wesentliche Kenntnisse in den Bereichen AI and Machine Learning, Digital Leader- ship, Economic Environment und Data Ethics and Law. Sie erwerben neue Kompetenzen, die Sie befähigen, neue Herausforderungen anzunehmen und das erworbene Wissen direkt und erfolgreich zum Nutzen Ihrer Organisation anzuwenden. Sie setzen sich intensiv mit Interdisziplinarität auseinander und vergrössern Ihr Netzwerk.
Last, but not least: Unser CAS DH4ML bringt Sie in Zukunft zusammen mit dem CAS MedLaw der juristischen Fakultät und dem CAS for Medical Leadership zum geplanten MAS UZH in Medical Leadership.
Prof. Dr. David Oesch Prof. Dr. med. Pietro Giovanoli
Prof. em. Dr. med. Dr. med. dent. Klaus W. Grätz Direktion des CAS in Digital Health for Medical Leaders
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Programmübersicht
Übersicht Der Studiengang ist als berufsbegleitende Weiterbildung konzipiert und vermittelt Führungspersönlichkeiten im Gesundheitsbereich während eines Semesters vertiefende Kenntnisse im Bereich «Medical Leadership»
und «Digital Health». Er verbindet akademische Lehre und Forschung mit der Praxis. Unterrichtssprache ist Deutsch und Englisch.
Zielpublikum sind Personen mit mehrjähriger Führungs- und/oder Managementerfahrung im Gesundheitsbereich. Die Teilnehmenden erwerben Kompetenzen, die sie in ihrem beruflichen Umfeld – in Spitälern, Gesundheitszentren, Krankenversicherungen, Apotheken, medizinischen Labors, in der Pharmaindustrie oder in öffentlichen Ämtern – effektiv und effizient anwenden können. Sie verstehen globale Trends und Technologien. Sie gewinnen Einblicke in das sich durch die digitale Transformation stark wandelnde Gesundheitswesen zwecks adäquater Umsetzung und Prozessoptimierung für die Medizin der Zukunft.
Datum Tag Thema ECTS
Modul 1: Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) 5 14./15./16. Oktober 2021 Do/Fr/Sa Introductions, Deep Learning,
programming exercise
26./27. November 2021 Fr/Sa Applications, clinical practice, challenges, presentations, talks
Modul 2: Digital Leadership 4
10./11. Dezember 2021 Fr/Sa Change Management und Digital Agility 14./15. Januar 2022 Fr/Sa Risiko- und Krisenmanagement, Smart
Hospital
Modul 3: Economic Environment 4
11./12. Februar 2022 Fr/Sa Marktstrategien, Design Thinking, Interoperationalität, Finanzen
Modul 4: Ethik und Recht 2
18./19. März 2022 Fr/Sa Digitale Ethik, Datenschutzrecht, KI und Recht, Fallanalysen
07. April 2022 Do Abschlussfeier
Zielsetzung Der Studiengang hat folgende Ziele:
‒ Erweiterung des Wissens (fachliche, methodische, soziale Kompetenz)
‒ Erkennen gesamtwirtschaftlicher und interdisziplinärer Zusammenhänge
‒ Steigerung der Problemlösungsfähigkeit
‒ Förderung des interdisziplinären Erfahrungsaustausches und des Networkings
Methodik Das methodisch-didaktische Konzept stellt folgende Lehrformen in den Vordergrund:
‒ Vorträge und Lehrgespräche, Kurzinputs
‒ Erfahrungsaustausch und Diskussionen in der Gruppe und im Plenum
‒ Praxisbezug durch Fallstudien, Übungen und Gruppenarbeiten
‒ Selbststudium (Vor- und Nachbereitung)
‒ Für die zu absolvierenden Module besteht eine Präsenzpflicht.
Kursunterlagen Aus Gründen der Nachhaltigkeit verzichten wir auf ausgedruckte Unterlagen. Stattdessen stellen wir den Teilnehmenden die Kursunterla- gen für die einzelnen Module auf der passwortgeschützten Plattform
«OLAT» online zur Verfügung, was eine praktische orts- und zeitunab- hängige Verfügbarkeit und Bearbeitung der Kursunterlagen ermöglicht.
Kosten Die Studiengebühren betragen CHF 13 000.– als Einführungspreis für den ersten Studiengang (ab 2022 betragen die Kosten CHF 15 000.–).
Für erfolgreiche Bewerbungen bis zum 30. Juni 2021 gewähren wir einen Frühbucherrabatt von CHF 1 000.–.
Ort Zentrum für Weiterbildung der Universität Zürich, Schaffhauserstrasse 228, 8057 Zürich (www.zwb.uzh.ch)
Trägerschaft Die Trägerschaft obliegt der Wirtschaftswissenschaftlichen und der Medizinischen Fakultät der Universität Zürich, wobei die Wirtschaftswis- senschaftliche Fakultät die Federführung inne hat.
Kontakt Universität Zürich, CAS in Digital Health for Medical Leaders Affolternstrasse 56, 8050 Zürich
Telefon: +41 44 63 44 222
E-Mail: digitalhealth@business.uzh.ch www.digitalhealth.uzh.ch
«Digital health connects and empowers people and populations to manage health and wellness, augmented by accessible and supportive provider teams working within flexible, integrated, interoperable, and digitally-enabled care environments that strategically leverage digital tools, technologies and services to transform care delivery.» (Jonah Comstock, Editor-in-Chief at MobileHealthNews at HIMSS Media, US, 2020)
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Aufbau
Aufbau Das «CAS in Digital Health for Medical Leaders» setzt sich aus vier Modulen mit jeweils einem Schwerpunktthema zusammen. Der Studiengang verlangt insgesamt 15 Präsenztage. Auf eine Projektarbeit wird verzichtet.
Unterrichtssprache ist Deutsch und Englisch.
Pflichtmodule ‒ Modul 1:
Artificial Integlligence (AI) and Machine Learning (ML) – 5 ECTS Credits
‒ Modul 2:
Digital Leadership – 4 ECTS Credits
‒ Modul 3:
Economic Environment – 4 ECTS Credits
‒ Modul 4:
Ethik und Recht – 2 ECTS Credits Modulverantwort-
liche und Dozierende Die fachlich ausgewiesenen Modulverantwortlichen und Dozierenden sind Professor*innen der Universität Zürich und weiteren Universitäten sowie hochqualifizierte Praktiker*innen mit Lehrerfahrung. Sie kommen aus den Bereichen Informatik, Wirtschaft, Medizin und Gesundheitswe- sen.
Anrechnung Der Studiengang «CAS in Digital Health for Medical Leaders» kann an die Executive MBA - Programme der Universität Zürich angerechnet werden. Detaillierte Angaben dazu finden Sie auf Seite 22.
Das SIWF (Schweizerisches Institut für ärztliche Weiter- und Fortbil- dung) anerkennt den Studiengang «CAS in Digital Health for Medical Leaders». Das erfolgreiche Absolvieren kann mit insgesamt 25 Credits von allen Ärzt*innen im Rahmen der «erweiterten SIWF-Fortbildung»
verwendet werden.
Zielpublikum, Zulassungsvoraussetzungen, Abschluss und Anmeldung
Zielpublikum Das «CAS in Digital Health for Medical Leaders» richtet sich an Personen mit mehrjähriger Führungs- und/oder Managementerfahrung im Gesundheitsbereich – in Spitälern, Gesundheitszentren, Krankenver- sicherungen, Apotheken, medizinischen Labors, in der Pharmaindustrie oder in öffentlichen Ämtern.
Zulassungs-
voraussetzungen Die Teilnehmenden verfügen in der Regel einen Hochschulabschluss auf Masterstufe sowie mehrjährige Führungs- und/oder Managementerfah- rung im Gesundheitsbereich.
Personen mit einer vergleichbaren Ausbildung können zugelassen werden. Es besteht kein Anspruch auf Zulassung.
Es werden maximal 30 Personen zugelassen.
Abschluss und
Leistungsnachweise Das Zertifikat «Certificate of Advanced Studies UZH in Digital Health for Medical Leaders» wird verliehen, wenn 15 ECTS Credits erworben und die Studiengebühren vollumfänglich bezahlt wurden. (Unter Vorbehalt der Genehmigung des Studiengangreglements durch die Erweiterte Universitätsleitung EUL)
Für die Gutschrift der entsprechenden ECTS Credits muss am Ende des jeweiligen Moduls ein Leistungsnachweis (z. B. Gruppenpräsentation oder schriftliche Prüfung) erfolgreich erbracht werden. Bei einer ungenügenden Leistung kann der Leistungsnachweis einmal innerhalb 30 Tagen nach Erhalt des Resultats nachgeholt werden.
Anmeldung ‒ Bis zum 31. August 2021 online über die Website des «CAS in Digital Health for Medical Leaders»: www.digitalhealth.uzh.ch.
‒ Mit der Einreichung der Bewerbung ist eine nicht rückerstattbare Bearbeitungsgebühr von CHF 300.– zu entrichten, welche im Falle einer Aufnahme an die Studiengebühren angerechnet wird.
‒ Nach Erhalt der Aufnahmebestätigung kann innerhalb von 10 Tagen von der Bewerbung zurückgetreten werden. Danach sind die gesamten Studiengebühren geschuldet. Bei einem späteren Rücktritt werden die Studiengebühren nicht zurückerstattet.
‒ Da die Zahl der Studienplätze begrenzt ist, entscheidet die Studien- gangleitung zusammen mit der Direktion über die definitive Zulassung.
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Artificial Integlligence (AI) and Machine Learning (ML)
Modul 1 (5 ECTS Credits)
Learning objectives The participants
‒ learn the basics of AI in the context of medicine
‒ learn how to use AI systems in practice
‒ learn how to critically evaluate the outcome of an AI system
‒ are able to read and understand the ideas of modern research on AI applied to medicine
‒ become familiar with novel applications of AI in different fields of medicine like radiology, pathology, and genomics
Content ‒ Introduction to AI and ML, basic ML models
‒ Introduction to Deep Learning (DL)
‒ Programming exercise, training of simple neural networks on publicly available medical datasets
‒ Applications of AI in medicine:
- ML for diagnosis of Parkinson›s, acute kidney injury, drug discovery - AI and ML in pathology diagnostics, genomics and text data - ML used in intensive care medicine and neurosciences
‒ Challenges of AI in medicine:
- Hurdles for the implementation into clinical practice from data scientists perspective
- Hurdles for the implementation into clinical practice from clinicals perspective
- Regulatory hurdles, set-up of clinical trial protocols, usability, human-machine interface
Language English and German
Lecturers PD Dr. med. Bettina Baessler Dr. Carlos Cotrini
Prof. Dr. med. Emanuela Keller Prof. Dr. med. Viktor Kölzer Prof. Dr. med. Michael Krauthammer Prof. Dr. Lucas Pelkmans
Module date Thursday/Friday/Saturday, 14/15/16 October 2021 Friday/Saturday, 26/27 November 2021
Digital Leadership
Modul 2 (4 ECTS Credits)
Ziele ‒ Verständnis für und nachhaltige Erfolge durch neue Führungs- prozesse und Führungsstile
‒ Verständnis für Veränderungsprozesse und digitalen Wandel («Digitale Transformation als Führungsprinzip»)
‒ Reflektion und Verbesserung der eigenen Führungsverhaltensweisen (Decision Support Systeme)
‒ Reflektion und Verbesserung von Verhalten im Team und innerhalb der Organisation (Patientensicherheit und Qualität)
‒ Anwendung neuer Führungsformen in sich verändernden Organisationen (Spitäler, insb. Universitätskrankenhäuser)
‒ Nutzung der Potenziale digitaler Methoden in der Arbeit mit Menschen
Inhalte ‒ Leadership
‒ Motivation
‒ Teamführung
‒ Organisationskultur
‒ Change-Prozesse
Sprache Deutsch
Dozent Prof. Dr. Jochen Menges
Modultermin Freitag/Samstag, 10./11. Dezember 2021 Freitag/Samstag, 14./15. Januar 2022
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Economic Environment Modul 3 (4 ECTS Credits)
Learning objectives The participants
‒ become familiar with the financial aspects of health care provision
‒ understand the market context of health care
‒ understand the organisational structure, processes, and constraints of medical organisations
‒ become familiar with design approaches to medical systems such as allocation of transplants
‒ learn the basics of data analysis in the context of medical interventions
‒ explore privacy considerations inherent in data processing and sharing
Content ‒ Financial aspects of health provision
‒ Market and regulatory context of medical services (competition, insurance)
‒ Economic perspective on medical organizations (incentives, careers, labor markets)
‒ Economic perspective on design of medical systems (design of kidney exchange and other allocation systems, behavioural economics)
‒ Data (evaluating interventions, big data, privacy)
Language English
Lecturer Prof. Dr. Marek Pycia
Module date Freitag/Samstag, 11./12. Februar 2022
Ethik und Recht
Modul 4 (2 ECTS Credits)
Ziele Die Teilnehmenden
‒ verstehen Gemeinsamkeiten und Unterschiede von ethischem und rechtlichem normativen Denken und Argumentieren
‒ wenden Konzepte und Theorien der Ethik auf ethische Probleme im Zusammenhang mit Algorithmen, Big Data, Künstlicher Intelligenz (KI) und Cybersicherheit im Gesundheitsbereich an
‒ kennen die Grundlagen des Datenschutzrechts und nehmen Einblick in ausgewählte Herausforderungen mit Bezug zum KI-Einsatz im Gesundheitsbereich
‒ sind in der Lage, zentrale rechtliche Risiken für die Organisation und für sich als Führungsperson zu erkennen
‒ lernen Methoden zur systematischen Herangehensweise an ethische und rechtliche Probleme
‒ wenden diese Konzepte, Theorien, Methoden und Kenntnisse auf Fallstudien an, die von realen Problemen aus dem Teilnehmerkreis inspiriert sind
Inhalte ‒ Methodenorientierte Einführung in ethisches Denken und ethische Entscheidungsfindung für Führungspersonen
‒ Überblick und Einführung in die Struktur und in Lösungsansätze klassischer Fragestellung der digitalen Ethik im Gesundheitsbereich anhand von Beispielen.
‒ Einführung ins Datenschutzrecht mit Fokus auf die Anwendung im Gesundheits¬bereich und auf die Rechtsfolgen
‒ Analyse von Möglichkeiten, um Compliance mit den Vorgaben des Datenschutzrechtes in der eigenen Organisation sicherzustellen
‒ Einführung in die zentralen rechtlichen Herausforderungen des Einsatzes von KI-Systemen im Gesundheitsbereich und Erarbeiten möglicher Lösungsansätze zur Verhinderung negativer Rechtsfolgen beim Einsatz von KI, insb. Haftung
Sprache Deutsch
Dozierende PD Dr. Markus Christen (Ethik) Prof. Dr. Florant Thouvenin (Recht) Modultermin Freitag/Samstag, 18./19. März 2022
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Modulverantwortliche
Prof. Dr. Joachim M. Buhmann Ordentlicher Professor für Informatik
Dep. der Informatik, Institut für Maschinelles Lernen, ETH Zürich Modul 1: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI and ML)
PD Dr. sc. ETH Markus Christen
Geschäftsführer, Digital Society Initiative, Universität Zürich
Institut für biomedzinische Ethik und Medizingeschichte, Universität Zürich Modul 4: Ethik und Recht
Prof. Dr. Jochen Menges
Ordentlicher Professor für HRM und Leadership Institut für Betriebswirtschaftslehre, Universität Zürich Modul 2: Digital Leadership
Prof. Dr. Marek Pycia
Ordentlicher Professor für Organisationsökonomie Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät, Universität Zürich Modul 3: Economic Environment
Prof. em. Dr. med. Johann Steurer
Mitglied der Medizinische Fakultät, Universität Zürich
Modul 1: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI and ML)
Prof. Dr. Florent Thouvenin Ausserordentlicher Professor
Inhaber des Lehrstuhls für Informations- und Kommunikationsrecht, Universität Zürich
Modul 4: Ethik und Recht
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Dozierende Organisation
Direktion
Prof. Dr. David Oesch
Ordentlicher Professor für Financial Accounting Institut für Betriebswirtschaftslehre, Universität Zürich
Prof. Dr. med. Pietro Giovanoli
Ärztlicher Co-Direktor, UniversitätsSpital Zürich
Klinikdirektor, Klinik für Plastische Chirurgie und Handchirurgie, Universitätsspital Zürich
Prof. em. Dr. med. Dr. med. dent. Klaus W. Grätz
Ehemaliger Dekan der Medizinischen Fakultät der Universität Zürich
Geschäftsstelle
Barbara Krieger Studiengangleiterin digitalhealth@business.uzh.ch
Anne Ohlendorf-Senn Programm Managerin digitalhealth@business.uzh.ch PD Dr. med. Bettina Baessler
Oberärztin, Institut für Diagnostische und Interventionelle Radiologe, UniversitätsSpital Zürich
Modul: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI and ML)
Dr. Carlos Cotrini
Postdoktorand, Dep. der Informatik, Institut für Maschinelles Lernen, ETH Zürich Modul: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI and ML)
Prof. Dr. med. Emanuela Keller
Professorin für Neurointensivmedizin, Zentrum für Angewandte Biotechnologie und Molekulare Medizin, Universität Zürich
Leitende Ärztin, Klinik für Neurochirurgie und Institut für Intensivmedizin, UniversitätsSpital Zürich
Modul: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI and ML) Prof. Dr. med. Viktor Kölzer
Assistenzprofessor für computergestützte Bildanalyse in der Pathologie, Universität Zürich
Oberarzt, Institut für Pathologie und Molekularpathologie, Universitätsspital Zürich
Modul: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI and ML)
Prof. Dr. med. Michael Krauthammer, PhD Ordentlicher Professor für Medizinische Informatik Abteilung für Quantitative Biomedizin, Universität Zürich Modul: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI and ML)
Prof. Dr. Lucas Pelkmans, PhD Ordentlicher Professor
Institut für Molekulare Biowissenschaften, Universität Zürich Modul: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI and ML)
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Impressum
© 2021 Universität Zürich Herausgeberin:
Universität Zürich, Weiterbildung Redaktion:
CAS in Digital Health for Medical Leaders UZH Satz und Gestaltung:
Daniel Züblin, Weiterbildung, UZH Marianne Mathys, Kommunikation, UZH Druck:
Köpflipartners AG, Neuenhof
Anrechnung an die Executive MBA Programme der Universität Zürich
Anrechnung Für die 15-monatigen berufsbegleitenden Executive MBA Programme der Universität Zürich müssen von max. 89 zu erreichenden ECTS Credits min. 80 erworben werden. Der erfolgreiche Abschluss des «CAS in Digital Health for Medical Leaders» der Universität Zürich ermöglicht die Anrechnung von 9 ECTS Credits in Form von 3 EMBA-Modulen (à 3 ECTS). Anrechenbare EMBA-Module können von einem definierten Pool ausgewählt werden.
Kosten Die EMBA-Kosten reduzieren sich um CHF 6 000.–.
Voraussetzungen Der Abschluss des «CAS in Digital Health for Medical Leaders» darf nicht mehr als fünf Jahre zurückliegen. Zudem wird von den Teilneh- menden folgendes Anforderungsprofil erwartet:
‒ Erstabschluss einer Universität, ETH oder Fachhochschule
‒ Mehrjährige Management- und Führungserfahrung
‒ Gute Deutsch- und Englischkenntnisse
Kontakt EMBA
Kontakt
CAS Digital Health for Medical Leaders
Dr. Matthias Schaub Direktor Executive MBA Universität Zürich Affolternstrasse 56 8050 Zürich Tel.: +41 44 634 29 87
matthias.schaub@emba.uzh.ch www.emba.uzh.ch
Universität Zürich
CAS in Digital Health for Medical Leaders Affolternstrasse 56
8050 Zürich Tel.: +41 44 63 44 222
digitalhealth@business.uzh.ch www.digitalhealth.uzh.ch
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18 Schon wenige Jahre nach Abschluss eines Studiums hat der Markt- wert des erlangten Fachwissens durch natürliches Vergessen und neues Wissen stark abgenommen. Regelmässige Weiterbildung wirkt dem entgegen und sichert ein überdurchschnittlich wettbe- werbsfähiges Wissensportfolio.
Die Universität Zürich verfügt über ein breites Weiterbildungsange- bot, welches neben berufsbegleitenden Studiengängen auch ein- und mehrtägige Kurse beinhaltet. Die Studiengänge (MAS, DAS und CAS) richten sich in der Regel an Personen mit einem Hoch- schulabschluss auf Masterstufe und Berufspraxis. In Ausnahmefäl- len können auch Personen mit gleichwertiger Qualifikation sowie mit entsprechender Berufserfahrung zugelassen werden. Fachspezi- fische Kursangebote richten sich an ausgewählte Berufsgruppen, Kurse zu allgemeinen Themen stehen allen Interessierten offen.
Weiterbildung an der Universität ist nicht nur Wissensvermittlung, sondern auch Wissensaustausch. Anhand von lebensnahen Beispie- len und Übungen finden neue Techniken, Modelle und Praktiken den Weg in den beruflichen Alltag der Programmteilnehmenden.
Durch fortlaufende Vergleiche mit Universitäten und Fachhoch- schulen im In- und Ausland sowie durch die Auswahl von akade- misch ausgebildeten und engagierten Dozierenden bieten wir einen Ausbildungsstandard auf hohem universitären Niveau.
Universität Zürich Weiterbildung Hirschengraben 84 8001 Zürich Tel. 044 634 29 67 wbinfo@wb.uzh.ch www.weiterbildung.uzh.ch
