Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Clinical Data Science

Laura K. Wiley, PhD

1.524 bereits angemeldet

von

Spezialisierung Clinical Data ScienceUniversity of Colorado System

Über diesen Kurs

4.784 kürzliche Aufrufe

This course teaches you the fundamentals of transforming clinical practice using predictive models. This course examines specific challenges and methods of clinical implementation, that clinical data scientists must be aware of when developing their predictive models.

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Spezialisierung Clinical Data Science

Stufe „Mittel“

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Englisch

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Dozent

Laura K. Wiley, PhD

Assistant Professor

Division of Biomedical Informatics and Personalized Medicine, Anschutz Medical Campus

22.176 Lernende

6 Kurse

von

University of Colorado System

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche

Woche 1

1 Stunde zum Abschließen

Introduction: Clinical Prediction Models

1 Stunde zum Abschließen

8 Videos (Gesamt 27 min), 3 Lektüren, 1 Quiz

8 Videos

Welcome to Predictive Modeling and Transforming Clinical Practice1m

Setting Expectations2m

Introduction to Clinical Prediction Models8m

Types of Clinical Prediction Models1m

Clinical Prediction Models5m

Operational Prediction Models2m

Financial Prediction Models1m

Developing Clinical Prediction Models3m

3 Lektüren

Introduction to Specialization Instructors5m

Course Policies5m

Accessing Course Data and Technology Platform15m

1 praktische Übung

Week 1 Assessment30m

Woche

Woche 2

3 Stunden zum Abschließen

Tools: Ensuring Model Usability

3 Stunden zum Abschließen

9 Videos (Gesamt 46 min)

9 Videos

Ensuring Model Usability4m

Introduction to Qualitative Methods3m

Qualitative Methods: Choosing the Right Tool3m

Qualitative Methods: Population Selection8m

Qualitative Methods: Data Collection10m

Qualitative Methods: Data Analysis4m

Qualitative Methods for Transforming Clinical Practice4m

Introduction to Workflow Observations4m

Qualitative Project Introduction2m

1 praktische Übung

Week 2 Assessment30m

Woche

Woche 3

1 Stunde zum Abschließen

Techniques: Model Implementation and Sustainability

1 Stunde zum Abschließen

5 Videos (Gesamt 28 min)

Woche

Woche 4

2 Stunden zum Abschließen

Techniques: Data Selection, Model Building, and Evaluation

2 Stunden zum Abschließen

8 Videos (Gesamt 18 min), 2 Lektüren, 2 Quiz

8 Videos

Building Prediction Models55

Clinical Data for Prediction Models39

Clinical Prediction Models: Encounters3m

Clinical Prediction Models: Billing Data1m

Clinical Prediction Models: Laboratory Data3m

Clinical Prediction Models: Medications4m

Clinical Prediction Models: Clinical Observations1m

Clinical Prediction Models: Demographics, Health, Social, & Family History3m

2 Lektüren

Building a Clinical Prediction Model1h

Note about the Assessment2m

2 praktische Übungen

Building a Clinical Prediction Model - Try it Out For Yourself Exercise30m

Week 4 Assessment30m

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.
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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.

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

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Predictive Modeling and Transforming Clinical Practice

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