Szakdolgozati témák 2025/2026 őszi félév
Dr. Dinya Elek
Témavezető által vállalt hallgatói létszám: témánként 1-1 fő
- AI alkalmazása hatóanyag stabilitások vizsgálatában
- Vérviszkozitást értékelő eszközök összehasonlítása
Dr. Stubnya Gusztáv Róbert
Témavezető által vállalt hallgatói létszám: 2 fő
- Egészségügyi humánerőforrás megtartó és bővítési lehetőségek a gyakorlatban egy intézmény példáján keresztül
Feladatok:
-
- A kiválasztott intézmény bemutatása
- Az egészségügy humánerőforrás helyzetének bemutatása statisztikákkal alátámasztva
- A beavatkozással megcélzott HR probléma bemutatása
- A HR megtartó és bővítési lehetőségek leírása (esetleg előzetes felmérés intézményi vagy egyéb környezetben)
- Megvalósíthatóság és fenntarthatóság elemzése
- Várható rövid-, közép és hosszútávú hatások modellezése
- Következtetések
- Egy magyarországi kórház története, működésének elemzése
Feladatok:
-
- A kiválasztott kórház bemutatása
- A kórház történetének kutatása és feldolgozása
- Egy kiválasztott probléma bemutatása és környezeti elemzése
- Adatgyűjtés, adatelemzés, vizsgálat bemutatása
- Beavatkozási lehetőségek, tovább lépési lehetőségek meghatározása
- Következtetések
- Egy választott ország egészségügyi ellátórendszerének egy területének elemzése, jó gyakorlatok azonosítása és hazai adaptációjának vizsgálata
Feladatok:
-
- A kiválasztott ország főbb jellemzőinek bemutatása
- Az adott ország egészségügyének rövid ismertetése
- Egy kiválasztott terület részletes bemutatása és környezeti elemzése
- Adatgyűjtés, adatelemzés, vizsgálat bemutatása
- Jó gyakorlatok meghatározása, hazai gyakorlat rövid bemutatása
- Javaslatok megfogalmazása
- Következtetések (külföldi működés kritikája, jó gyakorlatok átvételének előny/hátrány bemutatása)
- Telemedicina megoldások a gyakorlatban (fejlesztés vagy működés vizsgálat vagy elterjedtség és bevezethetőség)
Feladatok:
-
- A kiválasztott szakmai terület főbb jellemzőinek bemutatása
- Az kiválasztott technológia rövid ismertetése, részletes bemutatása és környezeti elemzése
- Adatgyűjtés, adatelemzés, vizsgálat bemutatása
- Jó gyakorlatok meghatározása, hazai gyakorlat rövid bemutatása
- Javaslatok megfogalmazása
- Következtetések (jelenlegi működés kritikája, új gyakorlatok előny/hátrány bemutatása)
- Prevenciós tevékenységek informatikai támogatással
Feladatok:
-
- A kiválasztott szakmai terület főbb jellemzőinek bemutatása
- Az kiválasztott technológia rövid ismertetése, részletes bemutatása és környezeti elemzése
- Adatgyűjtés, adatelemzés, vizsgálat bemutatása
- Jó gyakorlatok meghatározása, hazai gyakorlat/projekt rövid bemutatása
- Javaslatok megfogalmazása
- Következtetések (jelenlegi működés kritikája, új gyakorlatok előny/hátrány bemutatása)
Dr. Tóth Zoltán
Témavezető által vállalt hallgatói létszám: létszámkorlát nincs
- Bluetooth-alapú betegnyomonkövetés az egészségügyi ellátásban
Témaleírás: A modern egészségügyi ellátás egyik legnagyobb kihívása a betegek mozgásának nyomon követése a kórházakban és rendelőkben. A hosszú várakozási idők és a betegáramlás optimalizálásának hiánya gyakran elégedetlenséget okoz, valamint csökkenti az ellátás hatékonyságát. A Bluetooth-alapú helymeghatározási technológia lehetőséget nyújt arra, hogy a betegek mozgását valós időben kövessük, és pontos adatokat nyerjünk a várakozási időkről, az egyes osztályokon töltött időről, valamint a betegellátási folyamatok optimalizálásáról.
Feladat: A kutatás célja egy olyan rendszer megtervezése és megvalósítása, amely Bluetooth-technológia és okostelefon segítségével követi a betegek mozgását az egészségügyi intézményeken belül. A fejlesztendő rendszer képes kell legyen:
-
- A beteg aktuális helyzetének meghatározására Bluetooth-alapú jeladók segítségével.
- A várakozási idők és az ellátás hatékonyságának elemzésére.
- Olyan adatelemzési és vizualizációs eszköz biztosítására, amely segíti a kórházi személyzetet az ellátási folyamatok javításában.
- A betegazonosítás és adatvédelem figyelembevétele a rendszer kialakításakor.
- A projekt során egy prototípus rendszer fejlesztése és tesztelése is szükséges, amely igazolja a módszer hatékonyságát a valós környezetben.
- Várólista és előjegyzési rendszer fejlesztése minőségbiztosítási szempontok szerint
Témaleírás: Az egészségügyi ellátás egyik legfontosabb eleme a hatékony időpontfoglalási és várólista-kezelési rendszer. A nem megfelelő várólista-kezelés hosszú várakozási időket, erőforrás-pazarlást és az ellátás minőségének csökkenését eredményezheti. A minőségbiztosítási elvek figyelembevételével egy jól strukturált, adatvezérelt előjegyzési rendszer jelentősen javíthatja a betegek elégedettségét, csökkentheti az ellátási időket és optimalizálhatja az egészségügyi dolgozók munkaterhelését.
Feladat: A kutatás célja egy olyan előjegyzési rendszer fejlesztése, amely figyelembe veszi a minőségbiztosítási elveket és optimalizálja a betegelosztást az egészségügyi intézményekben. A projekt során megvalósítandó feladatok:
-
- Az egészségügyi várólisták jelenlegi problémáinak feltárása és elemzése.
- Minőségbiztosítási szempontok meghatározása az időpontfoglalási rendszer kialakításához.
- Egy algoritmus fejlesztése, amely optimalizálja a betegek időpontfoglalását az orvosi kapacitások és a betegigények figyelembevételével.
- Olyan digitális platform tervezése, amely átláthatóbbá és hatékonyabbá teszi az időpontkezelési folyamatot.
- A rendszer prototípusának fejlesztése és tesztelése egy valós vagy szimulált környezetben.
- A kutatás eredményeként egy működőképes előjegyzési rendszer prototípus és egy részletes elemzés születik a betegellátási folyamatok optimalizálásáról.
- Betegek azonosításának új módszerei a betegtévesztés elkerülése érdekében
Témaleírás: A betegazonosítás kritikus eleme az egészségügyi ellátásnak, mivel a hibás azonosítás súlyos következményekkel járhat, például téves diagnózisokkal, helytelen kezelésekkel vagy gyógyszerelési hibákkal. Jelenleg számos azonosítási módszert alkalmaznak, például karszalagokat, QR-kódokat, biometrikus azonosítást és RFID-technológiát, azonban ezek mindegyikének vannak korlátai. Az új technológiai lehetőségek és az adatbiztonsági előírások fejlődése lehetőséget biztosít egy megbízhatóbb, hatékonyabb és felhasználóbarátabb betegazonosítási rendszer kidolgozására.
Feladat: A kutatás célja a jelenlegi betegazonosítási módszerek áttekintése, elemzése, és egy új, korszerű azonosítási rendszer megtervezése, amely csökkenti a betegtévesztés kockázatát. A projekt során elvégzendő feladatok:
-
- A jelenlegi betegazonosítási módszerek (pl. karszalag, biometrikus azonosítás, RFID, NFC, arcfelismerés stb.) felülvizsgálata, előnyeik és hátrányaik feltárása.
- Az egészségügyi személyzet és a betegek szempontjainak figyelembevétele az azonosítási folyamatban.
- Egy új, innovatív azonosítási módszer kidolgozása, amely gyors, pontos és biztonságos.
- Az új módszer adatbiztonsági és adatvédelmi szempontok szerinti elemzése és megfeleltetése a releváns előírásoknak.
- Egy prototípus rendszer fejlesztése és tesztelése valós vagy szimulált környezetben.
- A kutatás eredményeként egy javaslat készül egy új betegazonosítási megoldásra, amely csökkenti a betegtévesztés kockázatát és növeli az egészségügyi ellátás biztonságát és hatékonyságát.
- IoT eszközök szerepe és alkalmazása az egészségügyben
Témaleírás: Az Internet of Things (IoT) technológiák egyre nagyobb szerepet játszanak az egészségügyi ellátás modernizálásában, lehetővé téve a betegek állapotának valós idejű monitorozását, az egészségügyi folyamatok optimalizálását és a költségek csökkentését. Az okosérzékelők, hordozható egészségügyi eszközök és távoli monitorozó rendszerek alkalmazása révén javítható a betegellátás hatékonysága és biztonsága.
Feladat:
-
- Az egészségügyben jelenleg alkalmazott IoT-technológiák áttekintése és rendszerezése.
- Az IoT-eszközök előnyeinek és kockázatainak elemzése, különös tekintettel az adatvédelemre és a kiberbiztonságra.
- A betegellátás minőségére és az egészségügyi folyamatokra gyakorolt hatások vizsgálata.
- Az IoT-eszközök jövőbeli fejlődési irányainak és innovatív alkalmazásainak feltérképezése.
- A betegéletút utókövetésének digitalizációja a háziorvosi praxisban
Témaleírás: A háziorvosok számára gyakran kihívást jelent a betegek hosszú távú állapotának nyomon követése, mivel a jelenlegi rendszerek nem biztosítanak elegendő visszajelzést a kezelések eredményéről vagy az esetleges szövődményekről. A digitalizáció és az adatvezérelt rendszerek alkalmazása lehetőséget kínál arra, hogy a betegéletút folyamatosan dokumentált és nyomon követhető legyen, ami elősegíti a megelőzést és a személyre szabott betegellátást.
Feladat:
-
- A jelenlegi betegkövetési módszerek és azok hiányosságainak feltárása.
- A digitális megoldások, mobilalkalmazások és IoT-eszközök szerepének vizsgálata az utókövetésben.
- A hosszú távú betegellátásra és prevencióra gyakorolt hatások elemzése.
- Egy javaslat kidolgozása a háziorvosi praxis számára egy hatékony digitális betegkövetési rendszer kialakítására.
- Kórházi rendszerek fejlesztése a betegfogadás és sürgősségi esetek egyidejű kezelésére
Témaleírás: A sürgősségi esetek kezelése sok esetben akadályozza a tervezett betegellátást, ami késésekhez és elégedetlenséghez vezethet. Az egészségügyi intézmények számára elengedhetetlen egy olyan rendszer kialakítása, amely lehetővé teszi a betegfogadás és a sürgősségi ellátás párhuzamos lebonyolítását, biztosítva a hatékony erőforrás-kezelést és a betegek megfelelő priorizálását.
Feladat:
-
- A jelenlegi betegfogadási és sürgősségi ellátási folyamatok elemzése.
- A digitális triázsrendszerek és erőforrás-újraelosztási megoldások vizsgálata.
- Az automatizált folyamatkezelés és prediktív elemzések szerepének feltárása a betegáramlás optimalizálásában.
- Egy új rendszer koncepciójának kidolgozása, amely biztosítja a sürgősségi és nem sürgősségi betegek hatékony és zökkenőmentes ellátását.
- Szabadszöveges tünetleírást feldolgozó és cselekvési javaslatot nyújtó applikáció fejlesztése GPT-technológiával
Témaleírás: A betegek gyakran bizonytalanok abban, hogy tüneteik milyen ellátást igényelnek, ami felesleges orvosi konzultációkhoz vagy éppen szükséges ellátás elmaradásához vezethet. Egy mesterséges intelligencia alapú applikáció segíthet a tünetek értelmezésében, előzetes elemzésében és a megfelelő cselekvési javaslatok nyújtásában, növelve ezzel az egészségügyi rendszer hatékonyságát.
Feladat:
-
- A szabadszöveges tünetleírásokat feldolgozó NLP (természetes nyelvi feldolgozás) rendszerek működésének vizsgálata.
- A GPT-alapú modellek alkalmazási lehetőségeinek feltérképezése az orvosi szövegelemzésben.
- Az applikáció koncepciójának kidolgozása, amely a beteg által leírt tünetek alapján javaslatokat ad a szükséges teendőkre.
- A rendszer pontosságának és megbízhatóságának biztosítása, valamint adatvédelmi szempontok figyelembevétele a fejlesztés során.
- Betegbarát alkalmazás fejlesztése orvosi leletek magyarázatára
Témaleírás: Sok beteg számára nehézséget okoz az orvosi leletek és diagnózisok értelmezése, ami felesleges aggodalmat vagy félreértéseket eredményezhet. Egy intelligens, felhasználóbarát alkalmazás segíthet az orvosi dokumentumok értelmezésében, közérthető magyarázatok nyújtásával és a releváns egészségügyi információk kontextusba helyezésével.
Feladat:
-
- Az orvosi dokumentáció és terminológia feldolgozására alkalmas NLP-technológiák vizsgálata.
- Egy olyan rendszer tervezése, amely az orvosi kifejezéseket közérthető módon magyarázza el a felhasználók számára.
- Az alkalmazás fejlesztése és tesztelése, különös figyelemmel az adatbiztonságra és a pontosságra.
- A betegfelhasználói élmény optimalizálása, hogy az alkalmazás könnyen kezelhető és széles körben elérhető legyen.
- A hordozható eszközök megbízhatósága: Az iRing és működése
Témaleírás: Az iRing egy új generációs okosgyűrű, amely biometrikus adatokat gyűjt és valós időben elemzi a felhasználó egészségi állapotát. Az eszköz célja a stresszkezelés támogatása, az alvásminőség javítása és a sportteljesítmény optimalizálása. Azonban kérdéses, hogy az iRing mennyire megbízható, milyen mérési pontossággal rendelkezik, és valóban innovatív megoldást jelent-e, vagy csupán egy új technológiai trendet képvisel.
Feladat:
-
- Az iRing működési elvének és technológiai hátterének elemzése.
- A hasonló hordozható egészségügyi eszközökkel való összehasonlítás.
- A biometrikus adatok pontosságának és hitelességének vizsgálata.
- A felhasználói élmény és a klinikai alkalmazhatóság értékelése.
- Digitális egészségügy haváriahelyzetben: Technológia az életmentés szolgálatában
Témaleírás: Természeti katasztrófák, járványok és egyéb vészhelyzetek idején a digitális egészségügyi megoldások felértékelődnek. Az AI-alapú diagnosztikai rendszerek, a telemedicina és az automatizált betegellátás jelentős szerepet játszanak a gyorsabb és hatékonyabb beavatkozásban. A kutatás célja annak feltárása, hogy mennyire vagyunk felkészülve egy technológia-alapú egészségügyi vészhelyzetkezelésre.
Feladat:
-
- A jelenlegi digitális egészségügyi megoldások áttekintése vészhelyzetekben.
- Az AI és automatizált rendszerek hatékonyságának elemzése.
- A katasztrófahelyzetek során alkalmazott egészségügyi protokollok vizsgálata.
- A digitális egészségügyi rendszerek fejlesztési lehetőségeinek meghatározása.
- A mesterséges intelligencia az EU-ban: Hol váltható ki a munkaerő az egészségügyben?
Témaleírás: A mesterséges intelligencia egyre nagyobb szerepet kap az európai munkaerőpiacon, különösen az egészségügy területén. Bár az AI-alapú rendszerek támogatják a diagnosztikát és a betegellátást, nem minden szakmai terület helyettesíthető egyszerűen algoritmusokkal. A kutatás célja annak vizsgálata, hogy mely egészségügyi munkakörök automatizálhatók, és milyen szabályozási intézkedések szükségesek az egyensúly megőrzése érdekében.
Feladat:
-
- Az AI jelenlegi és potenciális alkalmazási területeinek feltérképezése az egészségügyben.
- Az automatizáció hatásainak vizsgálata a humán munkaerőre és az ellátás minőségére.
- Az európai uniós szabályozási keretek elemzése.
- Javaslatok kidolgozása az AI és az emberi munka összehangolt alkalmazására.
- Az MI és az álorvosok összefonódása: Csalók új fegyvere a digitális térben
Témaleírás: A mesterséges intelligencia fejlődésével egyre könnyebbé válik hamis szakértői vélemények és álorvosi diagnózisok előállítása. Az AI-generált orvosi tanácsok és deepfake-technológiák komoly veszélyt jelentenek a betegek számára, akik nem mindig képesek megkülönböztetni a hiteles és a félrevezető információkat. A kutatás célja az AI-alapú csalások felismerési lehetőségeinek feltárása és a védekezési stratégiák kidolgozása.
Feladat:
-
- Az MI által generált álorvosi diagnózisok és vélemények elemzése.
- A deepfake-technológia és a mesterséges intelligencia visszaéléseinek feltérképezése az orvostudományban.
- A betegbiztonsági kockázatok és azok csökkentési lehetőségeinek vizsgálata.
- Hatékony védekezési stratégiák és detektálási technológiák fejlesztési irányainak meghatározása.
- A kardiológiai leletek gyorsabb és pontosabb feldolgozása mesterséges intelligenciával
Témaleírás: A kardiológiai diagnosztika hatalmas mennyiségű adatot generál, amelynek gyors és pontos feldolgozása kiemelten fontos a betegellátás hatékonyságának növelése érdekében. Az MI-alapú rendszerek képesek felgyorsítani az EKG-, echokardiográfiás és egyéb szívvizsgálati eredmények elemzését, segítve az orvosokat a diagnózis felállításában. A kutatás célja annak vizsgálata, hogy milyen mértékben bízhatunk az MI döntéseiben, és hol húzódik meg az emberi szakértelem határa az automatizációban.
Feladat:
-
- Az MI szerepének vizsgálata a kardiológiai diagnosztikában.
- Az automatizált diagnosztikai algoritmusok pontosságának és megbízhatóságának értékelése.
- A mesterséges intelligencia által nyújtott előnyök és lehetséges korlátok feltárása.
- A kardiológiai adatelemzés jövőbeli fejlődési irányainak meghatározása.
- Radiológiai eljárások (CT, MRI, röntgen) élettani hatásainak vizsgálata
Témaleírás: A radiológiai vizsgálatok széles körben alkalmazott diagnosztikai módszerek, azonban a sugárterhelés és az egyéb biológiai hatások hosszú távú következményei még mindig vizsgálat tárgyát képezik. A kutatás célja a különböző radiológiai eljárások rövid- és hosszú távú élettani hatásainak elemzése.
Feladat:
-
- A CT, MRI és röntgenvizsgálatok által okozott biológiai hatások vizsgálata.
- A sugárterhelés kockázatainak és védelmi stratégiáinak elemzése.
- A mágneses mezők és kontrasztanyagok egészségügyi következményeinek feltárása.
- Innovatív megoldások keresése a betegbiztonság növelése érdekében.
- Elektromágneses jelforrások egészségügyi hatásai zsúfolt terekben
Dr. Surján György
A témavezető által vállalt hallgatói létszám: 3 fő
- A halálozási adatok szezonalitásának vizsgálata
Feladatok:
-
- A halottvizsgálati jegyzőkönyv és a vele kapcsolatos ügyviteli folyamatok megismerése
- Az idősor-elemzés módszereinek megismerése
- A Nemzeti Népegészségügyi Központ halálozási adatbázisából lekérdezett adatokon idősorelemzés elvégzése
- Következtetések levonása
- Ritka betegségek kódolása A BNO-10, BNO-11 és az ORPHA kódrendszerben
Feladatok:
-
- A ritka betegségek külön kódrendszerének (ORPHA) tanulmányozása
- Konverziós táblázatok készítése a három kódrendszer között a ritka betegségekre vonatkozóan
- A konverziós lehetőségek korlátainak bemutatás
- BNO kódolástámogatás nagy nyelvi modell alapú rendszerek (CahtGPT, Perplexity, Deep Seek) segítségével
Feladatok:
-
- A nagy nyelvi modelleken alapuló rendszerek használatának elsajátítása
- Kódolástámogató rendszer kialakítása, betanítása
- Módszer kialakítása a kódolás helyességének ellenőrzésére
- Humán és gépi kódolás megbízhatóságának összehasonlítása
Dr. Sándor Zoltán
Témavezető által vállalt hallgatói létszám: 3 fő
- Optimalizálási modellek alkalmazása az egészségügyben
Feladatok:
-
- A téma pontosítása, valamint a fellelhető magyar és nemzetközi szakirodalom összegyűjtése, elemzése.
- A célok megfogalmazása, valamint a hozzátartozó eszközök és módszerek megválasztása.
- Az elvégzett munka során kapott eredmények összegyűjtése.
- A kapott eredmények alapján a következtetések levonása.
- A szakdolgozat végleges formájának kialakítása.
- Egészségügyi honlapok akadálymentességi vizsgálata
Feladatok:
-
- A téma pontosítása, valamint a fellelhető magyar és nemzetközi szakirodalom összegyűjtése, elemzése.
- A célok megfogalmazása, valamint a hozzátartozó eszközök és módszerek megválasztása.
- Az elvégzett munka során kapott eredmények összegyűjtése.
- A kapott eredmények alapján a következtetések levonása.
- A szakdolgozat végleges formájának kialakítása.
- Egészségügyi szakemberek digitális kompetenciáinak vizsgálata
Feladatok:
-
- A téma pontosítása, valamint a fellelhető magyar és nemzetközi szakirodalom összegyűjtése, elemzése.
- A célok megfogalmazása, valamint a hozzátartozó eszközök és módszerek megválasztása.
- Az elvégzett munka során kapott eredmények összegyűjtése.
- A kapott eredmények alapján a következtetések levonása.
- A szakdolgozat végleges formájának kialakítása.
- Egészségügyi szakemberek digitális oktatásának vizsgálata
Feladatok:
-
- A téma pontosítása, valamint a fellelhető magyar és nemzetközi szakirodalom összegyűjtése, elemzése.
- A célok megfogalmazása, valamint a hozzátartozó eszközök és módszerek megválasztása.
- Az elvégzett munka során kapott eredmények összegyűjtése.
- A kapott eredmények alapján a következtetések levonása.
- A szakdolgozat végleges formájának kialakítása.
- Az egészséges életmódra való nevelés elemeinek vizsgálata
Feladatok:
-
- A téma pontosítása, valamint a fellelhető magyar és nemzetközi szakirodalom összegyűjtése, elemzése.
- A célok megfogalmazása, valamint a hozzátartozó eszközök és módszerek megválasztása.
- Az elvégzett munka során kapott eredmények összegyűjtése.
- A kapott eredmények alapján a következtetések levonása.
- A szakdolgozat végleges formájának kialakítása.
Dr. Tamus Zoltán Ádám
Témavezető által vállalt hallgatói létszám: 3 fő
- A Covid19 világjárvány megbetegedési és halálozási adatainak Fourier-analízise
Feladatok:
-
- Irodalom áttekintése (idősorok Fourier-analízise, Fourier-analízis alkalmazása az epidemiológiában)
- Nyilvános adatbázisokban elérhető adatsorok szerkezetének megismerése
- Az analízisbe bevont adatok kijelölése és az analízisben használt eszközök kiválasztása
- A kiválasztott adatokon Fourier-analízis elvégzése
- Következtetések
- Mesterséges intelligencia módszerek alkalmazása egészségügyi adatokon vagy az orvosbiológiai jelfeldolgozásban
Feladatok:
-
- Irodalom áttekintése (mesterséges intelligencia (MI) módszerek valamit azok egészségügyi alkalmazásai)
- Nyilvános adatbázisokból egészségügyi adatok/orvosbiológiai jel minták és az alkalmazott eszközök kiválasztása
- A kiválasztott adatok, jelek MI feldolgozása, klasszifikálása
- A kapott eredmények értékelése
- Következtetések
- Viselhető eszközök által rögzített vitális paraméterek analízise
Feladatok:
-
- Irodalom áttekintése, a viselhető eszközök és az általuk leggyakrabban mért vitális paraméterek áttekintése
- A vitális paraméterek méréstechnikája
- Egy kiválasztott okos eszköz által szolgáltatott paraméterek áttekintése
- A kiválasztott vitális paraméterek analízisére használt algoritmusok áttekintése
- Egy kiválasztott kiértékelő algoritmus megvalósítása
- Az eredmények értékelése, következtetések.
Dr. Nagy Julianna
Témavezető által vállalt hallgatói létszám: 2 fő
- Case-mix rendszerek az egészségügyi ellátás finanszírozásában
- On-line várólisták, betegfogadási listák alkalmazása
- Ellátás-szervezés és az egészségügyi szolgáltatások finanszírozása
- On-line valósidejű rendszerek szerepe az egészségügyi ellátás finanszírozásának fejlesztésében
- Az eredményalapú finanszírozás alkalmazásnak módszerei, informatikai megoldásai
- Telemedicina finanszírozása
- Egészségügyi ellátás összetételének értékelése
Kalmár István
Témavezető által vállalt hallgatói létszám: 2 fő
- Betegellátási protokollok létrehozása, fejlesztése és implementálása az egészségügyi ellátórendszerben
Feladatok:
-
- Betegellátás folyamatának magasszintű feltérképezése
- Hazai és nemzetközi kutatás elvégzése a betegellátási folyamatoptimalizálás előzményeinek, eredményeinek megismeréséhez
- Betegellátási, -gondozási protokoll(ok) kiválasztása és részletes tanulmányozása
- Betegellátási, – gondozási protokoll(ok) használata során végzett tevékenységek folyamatmodellezése
- Orvos-szakmai, rendszerszervezői szakmai tapasztalatok gyűjtése szakértők bevonásával
- Javaslattétel folyamatok optimalizálására
- Rendszerszervezői és informatikai támogatási lehetőségek feltérképezése, használatra, implementálásra vonatkozó javaslattétel
- Következtetések levonása
- Üzleti intelligencia (BI) alkalmazása az egészségügyben
Feladatok:
-
- Üzleti intelligenciával (BI) kapcsolatos szakirodalmi áttekintés
- Hazai és nemzetközi jó gyakorlatok (nem kizárólag egészségügyi!) gyűjtése, tanulmányozása
- Egészségügyi adatok keletkezésének és felhasználásának vizsgálata
- Üzleti intelligencia (BI) egészségügyi alkalmazási lehetőségeinek feltérképezése
- Üzleti intelligencia (BI) megoldás tervezése egy kiválasztott témakörben
- Üzleti igények feltérképezése (interjúk készítése egészségügyi szereplőkkel)
- Adatelemzés elvégzése
- Adatmodell tervezése
- Irányítópultok (dashboardok) tervezése
- Üzleti intelligencia (BI) megoldás létrehozása tervek alapján (opcionális)
- Megoldás bemutatása, következtetések levonása
- Betegadminisztrációs rendszerek helye a magyar egészségügyi ellátórendszerben
Feladatok:
-
- Betegadminisztrációs rendszerek feladatainak, céljainak bemutatása
- Hazai és nemzetközi piac feltérképezése, jó gyakorlatok gyűjtése, tanulmányozása
- Betegadminisztrációs rendszerek szabályozása, elvárt működése
- Betegadminisztrációs rendszerek és központi szoftvermegoldások (pl. EESZT, JIR, ÁTR stb.) kapcsolatának és fejlesztési lehetőségeinek feltérképezése
- Hazai egészségügyi informatikai ökoszisztéma továbbfejlesztési lehetőségeinek kutatása
- Következtetések levonása
Dr. Remete Gergő
- A Z generáció egészségügyi ellátásszervezéssel kapcsolatos elvárásai (avagy valóban az “instant get” uralkodik?)
Surján Cecília
A témavezető által vállalt hallgatói létszám: 3 fő
- A hallgató által javasolt saját témák a betegbiztonság, minőségmenedzsment terén
Dr. Tóth Tamás
Témavezető által vállalt hallgatói létszám: 1 fő
- Saját, a hallgató által hozott téma