This course introduces you to a framework for successful and ethical medical data mining. We will explore the variety of clinical data collected during the delivery of healthcare. You will learn to construct analysis-ready datasets and apply computational procedures to answer clinical questions. We will also explore issues of fairness and bias that may arise when we leverage healthcare data to make decisions about patient care.
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung AI in Healthcare
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von
Spezialisierung AI in HealthcareStanford UniversityÜber diesen Kurs
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Flexible Fristen
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100 % online
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Kurs 2 von 5 in
Stufe „Anfänger“
Ca. 12 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Arabischer Raum, Französisch, Portugiesisch (europäisch), Italienisch, Vietnamesisch, Deutsch, Russisch, Englisch, Spanisch
Was Sie lernen werden
How to apply a framework for medical data mining
Ethical use of data in healthcare decisions
How to make use of data that may be inaccurate in systematic ways
What makes a good research question and how to construct a data mining workflow answer it
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von
Stanford University
The Leland Stanford Junior University, commonly referred to as Stanford University or Stanford, is an American private research university located in Stanford, California on an 8,180-acre (3,310 ha) campus near Palo Alto, California, United States.
Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
1 Stunde zum Abschließen
Asking and answering questions via clinical data mining
1 Stunde zum Abschließen
12 Videos (Gesamt 19 min), 2 Lektüren, 3 Quiz
2 Stunden zum Abschließen
Data available from Healthcare systems
2 Stunden zum Abschließen
16 Videos (Gesamt 32 min), 3 Lektüren, 4 Quiz
1 Stunde zum Abschließen
Representing time, and timing of events, for clinical data mining
1 Stunde zum Abschließen
12 Videos (Gesamt 20 min), 2 Lektüren, 3 Quiz
2 Stunden zum Abschließen
Creating analysis ready datasets from patient timelines
2 Stunden zum Abschließen
18 Videos (Gesamt 33 min), 2 Lektüren, 3 Quiz
Bewertungen
Top-Bewertungen von INTRODUCTION TO CLINICAL DATA
von OA14. März 2021
The course program is very intuitive and challenging. Overall, it is a very good course and I will recommend it to anyone interested in understanding clinical data, in particular for data scientists.
von YX4. Nov. 2020
Very clear and well-organized course. I have learned quite a bit about the different types of clinical data, why they are important, and how to transfer them to analytical useable data sets.
von SR26. Okt. 2020
Good introductory course covering key features of the various data that are gathered or used in health care. No prior knowledge about the topic is required.
von NJ19. Nov. 2020
It would be helpful to be able to see all items that need to be completed. I took the final test and it says I've only completed 2 of 5 courses.
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.
Häufig gestellte Fragen
Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Was bekomme ich, wenn ich diese Spezialisierung abonniere?
Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Is this activity accredited for Continuing Medical Education (CME)?
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