Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Informed Clinical Decision Making using Deep Learning

Fani Deligianni

von

Spezialisierung Informed Clinical Decision Making using Deep LearningUniversity of Glasgow

Über diesen Kurs

This course is a capstone assignment requiring you to apply the knowledge and skill you have learnt throughout the specialization. In this course you will choose one of the areas and complete the assignment to pass.

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Spezialisierung Informed Clinical Decision Making using Deep Learning

Stufe „Mittel“

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Englisch

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Dozent

Fani Deligianni

School of Computing Science

1.588 Lernende

5 Kurse

von

University of Glasgow

The University of Glasgow has been changing the world since 1451. It is a world top 100 university (THE, QS) with one of the largest research bases in the UK.

We are a member of the prestigious Russell Group of leading UK Universities with annual research income of more than £179m. The University’s #TeamUofG community is truly international with over 8000 staff and 28,0000 students from more than 140 countries. A 2019 Time Out survey placed Glasgow in the top ten cities in the world. Ranked between Berlin and Paris, Glasgow was voted number one for both friendliness and affordability. Right now our dedicated community of staff, students and alumni is working to address the challenges of Covid-19 and understand how we can make life safer for everyone.

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche

Woche 1

1 Stunde zum Abschließen

Permutation feature importance on the MIMIC critical care database

This is an advanced exercise/lesson that combines knowledge from the three earlier modules: 1) 'Data mining of Clinical Databases' to query the MIMIC database, 2) 'Deep learning in Electronic Health Records' to pre-process EHR and build deep learning models and 3) 'Explainable deep learning models for healthcare' to explain the models decision. In particular, permutation feature importance is implemented and applied on MIMIC-III extracted datasets. The technique is applied both on logistic regression and on an LSTM model. The explanations derived are global explanations of the model.

1 Stunde zum Abschließen

3 Lektüren

Woche

Woche 2

1 Stunde zum Abschließen

LIME on the MIMIC critical care database

This is an advanced exercise/lesson that combines knowledge from the three earlier modules: 1) 'Data mining of Clinical Databases' to query the MIMIC database, 2) 'Deep learning in Electronic Health Records' to pre-process EHR and build deep learning models and 3) 'Explainable deep learning models for healthcare' to explain the models decision. In particular, LIME is applied on MIMIC-III extracted datasets. The technique is applied on both logistic regression and an LSTM model . The explanations derived are local explanations of the model.

1 Stunde zum Abschließen

2 Lektüren

Woche

Woche 3

1 Stunde zum Abschließen

Grad-CAM on the MIMIC critical care database

This is an advanced exercise/lesson that combines knowledge from the three earlier modules: 1) 'Data mining of Clinical Databases' to query the MIMIC database, 2) 'Deep learning in Electronic Health Records' to pre-process EHR and build deep learning models and 3) 'Explainable deep learning models for healthcare' to explain the models decision. In particular, GradCam is implemented and applied on an LSTM model that predicts mortality based on MIMIC-III extracted datasets. The explanations derived are local explanations of the model.

1 Stunde zum Abschließen

1 Lektüre

Über den Spezialisierung Informed Clinical Decision Making using Deep Learning

This specialisation is for learners with experience in programming that are interested in expanding their skills in applying deep learning in Electronic Health Records and with a focus on how to translate their models into Clinical Decision Support Systems.

The main areas that would explore are: Data mining of Clinical Databases: Ethics, MIMIC III database, International Classification of Disease System and definition of common clinical outcomes. Deep learning in Electronic Health Records: From descriptive analytics to predictive analytics Explainable deep learning models for healthcare applications: What it is and why it is needed Clinical Decision Support Systems: Generalisation, bias, ‘fairness’, clinical usefulness and privacy of artificial intelligence algorithms.

Informed Clinical Decision Making using Deep Learning

Häufig gestellte Fragen

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Capstone Assignment - CDSS 5

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