Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung AI in Healthcare

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Matthew Lungren +1 weiterer Dozent

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Spezialisierung AI in HealthcareStanford University

Über diesen Kurs

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Machine learning and artificial intelligence hold the potential to transform healthcare and open up a world of incredible promise. But we will never realize the potential of these technologies unless all stakeholders have basic competencies in both healthcare and machine learning concepts and principles. 
This course will introduce the fundamental concepts and principles of machine learning as it applies to medicine and healthcare. We will explore machine learning approaches, medical use cases, metrics unique to healthcare, as well as best practices for designing, building, and evaluating machine learning applications in healthcare.

The course will empower those with non-engineering backgrounds in healthcare, health policy, pharmaceutical development, as well as data science with the knowledge to critically evaluate and use these technologies.

 
Co-author: Geoffrey Angus
 
Contributing Editors:
Mars Huang
Jin Long
Shannon Crawford
Oge Marques


The Stanford University School of Medicine is accredited by the Accreditation Council for Continuing Medical Education (ACCME) to provide continuing medical education for physicians.  Visit the FAQs below for important information regarding 1) Date of original release and Termination or expiration date; 2) Accreditation and Credit Designation statements; 3) Disclosure of financial relationships for every person in control of activity content.

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Kurs 3 von 5 in

Spezialisierung AI in Healthcare

Stufe „Anfänger“

Ca. 12 Stunden zum Abschließen

Englisch

Was Sie lernen werden

Define important relationships between the fields of machine learning, biostatistics, and traditional computer programming.
Learn about advanced neural network architectures for tasks ranging from text classification to object detection and segmentation.
Learn important approaches for leveraging data to train, validate, and test machine learning models.
Understand how dynamic medical practice and discontinuous timelines impact clinical machine learning application development and deployment.

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Spezialisierung AI in Healthcare

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Dozenten

Dozentenbewertung

4,9/5 (113 Bewertungen)

Matthew Lungren

Associate Professor

Department of Radiology

15.218 Lernende

2 Kurse

Serena Yeung

Assistant Professor

Biomedical Data Science

15.218 Lernende

2 Kurse

von

Stanford University

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Inhaltsbewertung96%(1,428 Bewertungen)

Woche1

Woche 1

2 Stunden zum Abschließen

Why machine learning in healthcare?

2 Stunden zum Abschließen

7 Videos (Gesamt 34 min), 6 Lektüren, 3 Quiz

7 Videos

Why machine learning in healthcare?3mHistory of AI in Medicine6mCourse Overview4mWhy Healthcare Needs Machine Learning2mMachine Learning Magic8mMachine Learning, Biostatistics, Programming4mCan Machine Learning Solve Everything?5m

6 Lektüren

Getting Started: Creators of This Course5mVideo Image CreditVideo Image CreditStudy Guide Module 15mCitations and Additional Readings10mVideo Image Credit

3 praktische Übungen

Reflection Exercise15mReflection Exercise10mKnowledge Check30m

Woche2

Woche 2

2 Stunden zum Abschließen

Concepts and Principles of machine learning in healthcare part 1

2 Stunden zum Abschließen

8 Videos (Gesamt 51 min), 2 Lektüren, 3 Quiz

8 Videos

Machine Learning Terms, Definitions, and Jargon Part 111mMachine Learning Terms, Definitions, and Jargon Part 210mHow Machines Learn Part 18mHow Machines Learn Part 25mSupervised Machine Learning Approaches: Regression and the "No Free Lunch" Theorem3mOther Traditional Supervised Machine Learning Approaches3mSupport Vector Machine (SVM)3mUnsupervised Machine Learning4m

2 Lektüren

Study Guide Module 25mCitations and Additional Readings5m

3 praktische Übungen

Reflection Exercise10mReflection Exercise10mKnowledge Check30m

Woche3

Woche 3

2 Stunden zum Abschließen

Concepts and Principles of machine learning in healthcare part 2

2 Stunden zum Abschließen

10 Videos (Gesamt 63 min), 3 Lektüren, 3 Quiz

10 Videos

Introduction to Deep Learning and Neural Networks8mDeep Learning and Neural Networks6mCross Entropy Loss3mGradient Descent6mRepresenting Unstructured Image and Text Data5mConvolutional Neural Networks4mNatural Language Processing and Recurrent Neural Networks7mThe Transformer Architecture for Sequences4mCommonly Used and Advanced Neural Network Architectures6mAdvanced Computer Vision Tasks and Wrap-Up10m

3 Lektüren

Video Image CreditStudy Guide Module 35mCitations and Additional Readings5m

3 praktische Übungen

Reflection Exercise10mReflection Exercise10mKnowledge Check30m

Woche4

Woche 4

2 Stunden zum Abschließen

Evaluation and Metrics for machine learning in healthcare

2 Stunden zum Abschließen

5 Videos (Gesamt 35 min), 2 Lektüren, 3 Quiz

5 Videos

Introduction to Model Performance Evaluation2mOverfitting and Underfitting8mStrategies to Address Overfitting, Underfitting and Introduction to Regularization 5mStatistical Approaches to Model Evaluation5mReceiver Operator and Precision Recall Curves as Evaluation Metrics11m

2 Lektüren

Study Guide Module 45mCitations and Additional Readings5m

3 praktische Übungen

Reflection Exercise 110mReflection Exercise 210mKnowledge Check30m

Bewertungen

4.8

77 Bewertungen

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Top-Bewertungen von FUNDAMENTALS OF MACHINE LEARNING FOR HEALTHCARE

von KK5. Feb. 2021

The course was inspiring and useful for a future career! Congratulations to Professor Matthew Lungren and Assistant Professor Serena Yeung! :)

von RR1. Jan. 2021

Top quality teaching from Matthew and Serena, thank you! Engaging throughout the whole 7 weeks, best if you have some previous knowledge in ML.

von CD4. März 2021

Excellent introductory course to understand Machine Learning in the context of Healthcare delivery

von MN2. Jan. 2021

Good course but the language needs to be simpler. Sometimes simple facts are complicated with the use of high pedigree words that don't really add much to conveying the overall message.

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Über den Spezialisierung AI in Healthcare

Artificial intelligence (AI) has transformed industries around the world, and has the potential to radically alter the field of healthcare. Imagine being able to analyze data on patient visits to the clinic, medications prescribed, lab tests, and procedures performed, as well as data outside the health system -- such as social media, purchases made using credit cards, census records, Internet search activity logs that contain valuable health information, and you’ll get a sense of how AI could transform patient care and diagnoses.

In this specialization, we'll discuss the current and future applications of AI in healthcare with the goal of learning to bring AI technologies into the clinic safely and ethically. This specialization is designed for both healthcare providers and computer science professionals, offering insights to facilitate collaboration between the disciplines. CME Accreditation The Stanford University School of Medicine is accredited by the Accreditation Council for Continuing Medical Education (ACCME) to provide continuing medical education for physicians. View the full CME accreditation information on the individual course FAQ page.

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:
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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.
Is this activity accredited for Continuing Medical Education (CME)?
Dates and Duration
Original Release Date: 08/10/2020
Expiration Date: 08/10/2023
Estimated Time to Complete: 11 hours
CME Credits Offered: 11.00
Accreditation
The Stanford University School of Medicine is accredited by the Accreditation Council for Continuing Medical Education (ACCME) to provide continuing medical education for physicians. The Stanford University School of Medicine designates this enduring material for a maximum of 11.00 AMA PRA Category 1 Credits™. Physicians should claim only the credit commensurate with the extent of their participation in the activity.
Disclosures
The Stanford University School of Medicine adheres to ACCME Criteria, Standards and Policies regarding industry support of continuing medical education. There are no relevant financial relationships with ACCME-defined commercial interests for anyone who was in control of the content of this activity.

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