NEWS
Successful Python Bootcamp – Programming for Medical Issues
A Python Bootcamp, which is also offered by the University Clinic for Neuroradiology at the Research Campus STIMULATE, bridges the gap between programming and medicine. The courses are clearly presented on a website and cover structured topics such as DICOM image analysis, machine learning, deep learning and prompt engineering. These are designed to equip those interested in medicine and science with the necessary skills for modern programming.
The theoretical basics are summarised concisely and comprehensively, while practical exercises in the form of Jupyter Notebooks can be carried out directly in Google Colab. Each code snippet is accompanied by explanations, and separate theory blocks offer a theoretical introduction to the respective topic.
From 5 to 6 June 2025, a Python programming course was held in person at Magdeburg University Hospital to complement the online courses. The free, practical workshop for medical professionals and scientific staff was fully booked with 15 participants. After the first part focused on the basics of Python programming and the processing of DICOM and image data, an advanced course is planned for 6–7 October 2025, in which knowledge will be deepened and participants will be immersed in data science methods and the basics of deep learning.
Enthusiastic feedback from students – the participants' reports paint a consistently positive picture. One medical technology student particularly praised the structure of the learning materials: ‘I thought it was great that each notebook contained everything: concepts, examples and code. All in one notebook.’ This approach of directly combining theory and practice was also appreciated by other participants. A doctoral student in neuroscience, who was already familiar with machine learning and Python, found the course extremely valuable for applying deep learning to medical imaging. He emphasises: ‘I chose this course because it focuses specifically on the application of deep learning in medical imaging, which is a rare and valuable combination.’
Students with a background in medical physics also emphasise the practical approach. One participant reports how the course made it easier for her to start an internship in which the further processing of MRI image data played a central role. Using sample data sets, she was able to understand how relevant information can be extracted with little effort. Another participant, who specialises in prompt engineering, was enthusiastic about the practical examples and the step-by-step introduction to advanced concepts. She notes that she learned ‘how to create reproducible prompt templates for summarising clinical reports.’
Outlook: The positive feedback encourages the boot camp developers to continuously expand the programme. Work is continuing on new content and features to ensure that participants always receive up-to-date and practical knowledge. Future enhancements could include the integration of complete, real-world projects to give students even deeper insight into practical applications.
The Python programming course for (medical students) has been offered since May 2024 for free and time-independent learning of programming skills with medical questions in order to later be able to implement applications for processing large amounts of data in medicine. Click here for the Python Bootcamp website.
Erfolgreiches Promotionskolloquium von David Schote
Ein Python Bootcamp, das von der Universitätsklinik für Neuroradiologie auch am Forschungscampus STIMULATE angeboten wird, schlägt eine Brücke zwischen Programmierung und der Medizin. Die Kurse werden übersichtlich über eine Webseite angeboten und die umfassen strukturierte Themen wie DICOM-Bildanalyse, maschinelles Lernen, Deep Learning und Prompt Engineering. Diese sind darauf ausgelegt, medizinisch und wissenschaftlich Interessierte mit den notwendigen Fähigkeiten für moderne Programmierfähigkeiten (skills) auszustatten.
Die theoretischen Grundlagen werden prägnant und verständlich zusammengefasst, während praktische Übungen in Form von Jupyter Notebooks direkt in Google Colab ausgeführt werden können. Jeder Code-Schnipsel ist dabei mit Erläuterungen versehen und separate Theorieblöcke bieten einen theoretischen Einstieg in die jeweilige Thematik.
Vom 05.-06. Juni 2025 wurde zu den Onlinekursen ein Python-Programmierkurs in Präsenz an der Universitätsmedizin Magdeburg veranstaltet. Der kostenfreie, praxisnahe Workshop für Mediziner:innen und wissenschaftliche Mitarbeitende war mit 15 Teilnehmenden restlos ausgebucht. Nachdem im ersten Teil die Grundlagen der Python-Programmierung sowie die Verarbeitung von DICOM- und Bilddaten im Fokus standen, ist für den 06.-07. Oktober 2025 ein Aufbaukurs vorgesehen, in welchem die Kenntnisse vertieft werden und in datenwissenschaftliche Methoden sowie die Grundlagen des Deep Learnings eingetaucht wird.
Begeisterte Rückmeldungen von Studierenden - die Erfahrungsberichte der Teilnehmenden zeichnen ein durchweg positives Bild. Ein Studierender der Medizintechnik lobt besonders die Struktur der Lernmaterialien: „Ich fand es toll, dass jedes Notebook alles enthält, Konzepte, Beispiele und Code. Alles in einem Notebook“. Dieser Ansatz, Theorie und Praxis direkt miteinander zu verbinden, wird auch von anderen Teilnehmenden geschätzt. Ein Doktorand der Neurowissenschaften, der bereits mit maschinellem Lernen und Python vertraut war, fand den Kurs äußerst wertvoll, um Deep Learning auf medizinische Bildgebung anzuwenden. Er betont: „Ich habe diesen Kurs gewählt, weil er sich speziell auf die Anwendung von Deep Learning in der medizinischen Bildgebung konzentriert, was eine seltene und wertvolle Kombination ist“.
Auch Studierende mit einem Hintergrund in medizinischer Physik heben den praxisnahen Ansatz hervor. Eine Teilnehmerin berichtet, wie der Kurs ihr den Einstieg in ein Praktikum erleichtert hat, bei dem die Weiterverarbeitung von MRT-Bilddaten eine zentrale Rolle spielte. Sie konnte anhand von Beispieldatensätzen nachvollziehen, wie relevante Informationen mit geringem Aufwand ausgelesen werden können. Eine weitere Teilnehmerin, die sich auf Prompt Engineering spezialisiert hat, war von den praxisnahen Beispielen und der schrittweisen Heranführung an fortgeschrittene Konzepte begeistert. Sie merkt an, dass sie gelernt hat, „wie man reproduzierbare Prompt-Vorlagen für die Zusammenfassung klinischer Berichte erstellt“.
Ausblick: Das positive Feedback bestärkt die Entwickler des Bootcamps darin, das Angebot kontinuierlich zu erweitern. Es wird weiterhin an neuen Inhalten und Features gearbeitet, um den Teilnehmenden stets aktuelle und praxisrelevante Kenntnisse zu vermitteln. Zukünftige Erweiterungen könnten beispielsweise die Integration von vollständigen, realen Projekten beinhalten, um den Studierenden einen noch tieferen Einblick in die praktische Anwendung zu ermöglichen.
Der Python-Programmierkurs für (Medizinstudierende) wird seit Mai 2024 für das kostenlose und zeitunabhängige Lernen von Programmierfähigkeiten mit medizinischen Fragstellungen angeboten, um später Anwendungen zur Verarbeitung großer Datenmengen in der Medizin implementieren zu können. Hier geht es zur Phyton Bootcamp Webseite.