Über diesen Kurs
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100 % online

Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.

Flexible Fristen

Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.

Stufe „Mittel“

Some programming experience in any language.

Ca. 20 Stunden zum Abschließen

Empfohlen: 5 weeks of study, 2-4 hours/week...

Englisch

Untertitel: Englisch

Was Sie lernen werden

  • Check

    Create a computational phenotyping algorithm

  • Check

    Assess algorithm performance in the context of analytic goal.

  • Check

    Create combinations of at least three data types using boolean logic

  • Check

    Explain the impact of individual data type performance on computational phenotyping.

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Some programming experience in any language.

Ca. 20 Stunden zum Abschließen

Empfohlen: 5 weeks of study, 2-4 hours/week...

Englisch

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1
2 Stunden zum Abschließen

Introduction: Identifying Patient Populations

5 Videos (Gesamt 23 min), 9 Lektüren, 2 Quiz
5 Videos
Introduction to Computational Phenotyping5m
Introduction to Manual Record Review4m
Manual Record Review: Selecting Reviewers and Records6m
Manual Record Review: Tools and Techniques5m
9 Lektüren
Introduction to Specialization Instructors5m
Course Policies5m
Accessing Course Data and Technology Platform15m
Introduction to Course Example15m
Introduction to Manual Record Review10m
Methods - Selecting Reviewers10m
Methods - Selecting Records for Review10m
Methods - Creating Review Instruments and Protocols10m
Methods - Assessing Review Quality10m
2 praktische Übungen
Week 1 Practice Quiz8m
Week 1 Assessment16m
Woche
2
3 Stunden zum Abschließen

Tools: Clinical Data Types

5 Videos (Gesamt 19 min), 2 Lektüren, 2 Quiz
5 Videos
Computational Phenotyping: Billing Data5m
Computational Phenotyping: Laboratory Data3m
Computational Phenotyping: Clinical Observations2m
Computational Phenotyping: Medications3m
2 Lektüren
Testing Individual Data Types1h 30m
Note about the Assessment2m
2 praktische Übungen
Programming Exercises Practice Quiz30m
Week 2 Assessment18m
Woche
3
3 Stunden zum Abschließen

Techniques: Data Manipulations and Combinations

2 Videos (Gesamt 15 min), 2 Lektüren, 2 Quiz
2 Videos
Combining Multiple Data Types5m
2 Lektüren
Data Manipulations1h 30m
Data Combinations45m
2 praktische Übungen
Programming Exercises Practice Quiz30m
Week 3 Assessment25m
Woche
4
1 Stunden zum Abschließen

Techniques: Algorithm Selection and Portability

1 Videos (Gesamt 4 min), 1 Lektüre, 1 Quiz
1 Lektüren
Assessing Algorithmic Accuracy, Complexity, and Portability25m
1 praktische Übungen
Week 4 Assessment20m
4.7
7 BewertungenChevron Right

Top-Bewertungen von Identifying Patient Populations

von QQJun 20th 2019

excellent course.\n\nThe first MOOC on computational pheonotying

von ABMay 13th 2019

This is a well-presented course. I highly recommend.

Dozenten

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Laura K. Wiley, PhD

Assistant Professor
Division of Biomedical Informatics and Personalized Medicine, Anschutz Medical Campus

Über University of Colorado System

The University of Colorado is a recognized leader in higher education on the national and global stage. We collaborate to meet the diverse needs of our students and communities. We promote innovation, encourage discovery and support the extension of knowledge in ways unique to the state of Colorado and beyond....

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....
Clinical Data Science

Häufig gestellte Fragen

  • Sobald Sie sich für ein Zertifikat angemeldet haben, haben Sie Zugriff auf alle Videos, Quizspiele und Programmieraufgaben (falls zutreffend). Aufgaben, die von anderen Kursteilnehmern bewertet werden, können erst dann eingereicht und überprüft werden, wenn Ihr Unterricht begonnen hat. Wenn Sie sich den Kurs anschauen möchten, ohne ihn zu kaufen, können Sie womöglich auf bestimmte Aufgaben nicht zugreifen.

  • 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.

  • 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 Hilfe-Center für Teiln..