Kurs i modellering av klinisk informasjon mai 2025

Kurs i modellering av klinisk informasjon mai 2025

 

  • Hva er det som gjør modellering av akkurat klinisk informasjon så utfordrende og spennende? 

  • Hvordan kan man håndtere det enorme informasjonsmangfoldet i klinikken og likevel få til en viss grad av standardisering? 

  • Hva er openEHR, og hvordan bruker man det i praksis? 

Hvis du har lurt på noen av disse spørsmålene, eller bare vil lære mer om klinisk informasjonsmodellering generelt eller modellering med openEHR spesielt, er dette kurset for deg! 

Målgruppe og læringsmål

Kurset er rettet mot personer som jobber med utvikling eller konfigurering av kliniske applikasjoner, informasjonsarkitektur og -forvaltning, eller sekundærbruk av klinisk informasjon. Det passer også for ledere og prosjektledere innen disse områdene. Det er begrenset med plasser, og dersom det meldes på for mange kan det bli aktuelt å prioritere ansatte fra spesialist- og kommunehelsetjeneste. 

Læringsmål for kurset er grunnleggende... 

  • forståelse av problemområdet klinisk informasjon 

  • forståelse av analyse av kliniske informasjonsbehov 

  • forståelse av openEHR 

  • ferdighet i modellering av arketyper og templater 

  • forståelse av enkle kliniske applikasjoner og gjenbruk av klinisk informasjon 

Nøkkelinformasjon

Kursarrangør: openEHR Norge 

Språk: Norsk 

Tid: 20. mai kl 08:30-16:00 og 21. mai kl 08:30-14:00, 2025 

Sted: Oslo, Sogn Arena, Sogn Arena - Oslo universitetssykehus HF.

Påmelding: send mail til marianne.opsahl.bredesen@hnikt.no med navn, stilling og arbeidsgiver. 

Pris: Kurset er kostnadsfritt, hver deltaker dekker reise og kost 

Nærmere informasjon om forberedelser og agenda sendes ut på senere tidspunkt. Del gjerne informasjonen med dine kolleger! 

Overordnet program

  • Arketypemodellering i plenum

  • arketyper.no (Clinical Knowledge Manager)

  • Templatbygging i Archetype Designer

  • Terminologi og informasjonsmodeller

  • Pragmatisk standardisering

  • Fra templat til skjema

  • Gjenbruk av data