Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Clinical Data Science

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Laura K. Wiley, PhD

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von

Spezialisierung Clinical Data ScienceUniversity of Colorado System

Über diesen Kurs

3.844 kürzliche Aufrufe

This course teaches you the fundamentals of clinical natural language processing (NLP). In this course you will learn the basic linguistic principals underlying NLP, as well as how to write regular expressions and handle text data in R. You will also learn practical techniques for text processing to be able to extract information from clinical notes.  Finally, you will have a chance to put your skills to the test with a real-world practical application where you develop text processing algorithms to identify diabetic complications from clinical notes. You will complete this work using a free, online computational environment for data science hosted by our Industry Partner Google Cloud.

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Spezialisierung Clinical Data Science

Stufe „Mittel“

Ca. 12 Stunden zum Abschließen

Englisch

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Was Sie lernen werden

Recognize and distinguish the difference in complexity and sophistication of text mining, text processing, and natural language processing.
Write basic regular expressions to identify common clinical text.
Assess and select note sections that can be used to answer analytic questions.
Write R code to search text windows for other keywords and phrases to answer analytic questions.

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Dozent

Laura K. Wiley, PhD

Assistant Professor

Division of Biomedical Informatics and Personalized Medicine, Anschutz Medical Campus

23.376 Lernende

6 Kurse

von

University of Colorado System

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche1

Woche 1

1 Stunde zum Abschließen

Introduction: Clinical Natural Language Processing

1 Stunde zum Abschließen

7 Videos (Gesamt 20 min), 3 Lektüren, 1 Quiz

7 Videos

Welcome to Clinical Natural Language Processing1mIntroduction to Clinical Natural Language Processing3mNLP Fundamentals: Linguistics1mNLP Fundamentals: Morphology & Lexicography4mNLP Fundamentals: Syntax4mNLP Fundamentals: Sematics & Pragmatics4mNLP Fundamentals: Wrap Up40

3 Lektüren

Introduction to Specialization Instructors5mCourse Policies5mAccessing Course Data and Technology Platform15m

1 praktische Übung

Week 1 Assessment20m

Woche2

Woche 2

2 Stunden zum Abschließen

Tools: Regular Expressions

2 Stunden zum Abschließen

3 Videos (Gesamt 17 min), 2 Lektüren, 2 Quiz

Woche3

Woche 3

3 Stunden zum Abschließen

Techniques: Note Sections

3 Stunden zum Abschließen

4 Videos (Gesamt 14 min), 2 Lektüren, 2 Quiz

Woche4

Woche 4

3 Stunden zum Abschließen

Techniques: Keyword Windows

3 Stunden zum Abschließen

1 Video (Gesamt 5 min), 2 Lektüren, 2 Quiz

Bewertungen

3.5

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Top-Bewertungen von CLINICAL NATURAL LANGUAGE PROCESSING

von VC21. Mai 2020

Excellent course. Well paced, well thoughtout and put together.

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Über den Spezialisierung Clinical Data Science

Are you interested in how to use data generated by doctors, nurses, and the healthcare system to improve the care of future patients? If so, you may be a future clinical data scientist!

This specialization provides learners with hands on experience in use of electronic health records and informatics tools to perform clinical data science. This series of six courses is designed to augment learner’s existing skills in statistics and programming to provide examples of specific challenges, tools, and appropriate interpretations of clinical data. By completing this specialization you will know how to: 1) understand electronic health record data types and structures, 2) deploy basic informatics methodologies on clinical data, 3) provide appropriate clinical and scientific interpretation of applied analyses, and 4) anticipate barriers in implementing informatics tools into complex clinical settings. You will demonstrate your mastery of these skills by completing practical application projects using real clinical data. This specialization is supported by our industry partnership with Google Cloud. Thanks to this support, all learners will have access to a fully hosted online data science computational environment for free! Please note that you must have access to a Google account (i.e., gmail account) to access the clinical data and computational environment.

Häufig gestellte Fragen

Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Der Zugang zu Vorlesungen und Aufgaben hängt von der Art Ihrer Anmeldung ab. Wenn Sie einen Kurs im Gastmodus belegen, können Sie die meisten Kursmaterialien kostenlos einsehen. Um auf benotete Aufgaben zuzugreifen und ein Zertifikat zu erhalten, müssen Sie während oder nach Ihrer Gastphase das Zertifikat erwerben. Wenn Sie die Gastoption nicht sehen:
Der Kurs bietet möglicherweise keine Gastoption an. Sie können stattdessen eine kostenlose Testversion ausprobieren oder finanzielle Unterstützung beantragen.
Der Kurs kann stattdessen "Vollständiger Kurs ohne Zertifikat" anbieten. Mit dieser Option können Sie alle Kursmaterialien einsehen, die erforderlichen Aufgaben einreichen und eine Endnote erhalten. Dies bedeutet auch, dass Sie kein Zertifikat erwerben können.
Was bekomme ich, wenn ich diese Spezialisierung abonniere?
Wenn Sie sich für den Kurs anmelden, erhalten Sie Zugriff auf alle Kurse der Spezialisierung und Sie erhalten nach Abschluss aller Arbeiten ein Zertifikat. Ihr elektronisches Zertifikat wird zu Ihrer Seite „Errungenschaften“ hinzugefügt – von dort können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder es zu Ihrem LinkedIn Profil hinzufügen. Wenn Sie nur lesen und den Inhalt des Kurses anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an dem Kurs teilnehmen.
Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Ja. Für ausgewählte Lernprogramme können Sie finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium beantragen, wenn Sie sich die Anmeldegebühr nicht leisten können. Wenn für das von Ihnen gewählte Lernprogramm finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium verfügbar ist, wird auf der Beschreibungsseite ein Link zu einem solchen Antrag angezeigt.
I live in an area that restricts access to Google products. Will I be able to complete the specialization?
Unfortunately at this time we can only allow students who have access to Google services (e.g., a gmail account) to complete the specialization. This is because we give students access to real clinical data and our privacy protections only allow data sharing through the Google BigQuery environment.

Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Learner Help Center.

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