FH Hagenberg - Studium Medizin- und Bioinformatik (FH-Bachelor) (Vollzeit)

Als Medizininformatik- oder Bioinformatik-AbsolventIn gehören Sie zu gefragten ExpertInnen, die nicht nur die Methoden und Werkzeuge der Informatik verstehen, sondern auch ausreichende Kenntnisse in den Anwendungsgebieten Medizin und Molekularbiologie mitbringen.
Medizininformatik - Sie beschäftigen sich z.B. mit:
- bildgebenden Diagnosesystemen, Krankenhausinformationssystemen, „virtueller Chirurgie“, medizinischen Wissenssystemen
Nach MedizininformatikerInnen suchen IT-Abteilungen von Krankenhäusern,
Rehabilitationszentren, Gemeinschaftspraxen, Unternehmen, sowie Softwareunternehmen und Einrichtungen des Gesundheitswesens.
Bioinformatik - Sie beschäftigen sich in der Praxis beispielsweise mit Software:
- Zur Identifizierung von Genen, für die computerunterstützte Diagnose von Krankheiten, für die Medikamententwicklung am Computer, zumAufbau von biologischen Datenbanken.
Nach BioinformatikerInnen suchen biotechnische und pharmazeutische Unternehmen wie medizinische Institutionen und Forschungseinrichtungen in Österreich und in der ganzen Welt.

Weiterführendes Masterstudium: Biomedizinische Informatik
http://http://www.fh-ooe.at/campus-hagenberg/bmi/

Nach dem ersten Studienjahr kann aus einem von zwei Studienzweigen
gewählt werden: Medizininformatik oder Bioinformatik.
Gemeinsame Themen für beide Studienzweige:
Technische Fächer: Ausbildung in Softwareentwicklung, Datenbanktechnologien, Bildverarbeitung und künstlicher Intelligenz
Naturwissenschaftliche Fächer: Um Problemstellungen aus der Praxiszu verstehen sind Kenntnisse aus den Bereichen Molekularbiologie undMedizin eine wichtige Voraussetzung. Sie erlernen diese Grundlagen.
Studienzweig Medizininformatik:
- Krankenhausmanagement und Versorgungsprozesse; Qualitätsmanagement in der Medizin; Informationssysteme des Gesundheitswesens;Computergestützte Diagnose- und Monitoringsysteme; Virtual Reality in der Medizin
Studienzweig Bioninformatik:
- Werkzeuge und Algorithmen der Bioinformatik; Biologische Datenbanken; Maschinelles Lernen und Data Mining in biologischen Experimentdaten; Bildverarbeitung in der Bioinformatik