Über diesen Kurs

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Stufe „Anfänger“
Ca. 12 Stunden zum Abschließen
Englisch

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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Stanford University

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1

Woche 1

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
12 Videos
Introduction to the data mining workflow1m
Real Life Example1m
Example: Finding similar patients2m
Example: Estimating risk37
Putting patient data on timeline51
Revisit the data mining workflow steps1m
Types of research questions2m
Research questions suited for clinical data55
Example: making decision to treat1m
Properties that make answering a research question useful1m
Wrap Up1m
2 Lektüren
Study Guide Module 15m
Citations and Additional Readings5m
3 praktische Übungen
Reflection Exercise10m
Reflection Exercise10m
Knowledge Check30m
Woche
2

Woche 2

2 Stunden zum Abschließen

Data available from Healthcare systems

2 Stunden zum Abschließen
16 Videos (Gesamt 32 min), 3 Lektüren, 4 Quiz
16 Videos
Review of key entities and the data they collect1m
Actors with different interests2m
Common data types in Healthcare2m
Strengths and weaknesses of observational data2m
Bias and error from the healthcare system perspective2m
Bias and error of exposures and outcomes50
How a patient's exposure might be misclassified2m
How a patient's outcome could be misclassified2m
Electronic medical record data2m
Claims data2m
Pharmacy55
Surveillance datasets and Registries1m
Population health data sets3m
A framework to assess if a data source is useful1m
Wrap Up1m
3 Lektüren
Video Image Credit
Study Guide Module 25m
Citations and Additional Readings5m
4 praktische Übungen
Reflection Exercise10m
Reflection Exercise10m
Reflection Exercise15m
Knowledge Check30m
Woche
3

Woche 3

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
12 Videos
Time, timelines, timescales and representations of time2m
Timescale: Choosing the relevant units of time29
What affects the timescale1m
Representation of time57
Time series and non-time series data2m
Order of events1m
Implicit representations of time1m
Different ways to put data in bins2m
Timing of exposures and outcomes3m
Clinical processes are non-stationary2m
Wrap Up1m
2 Lektüren
Study Guide Module 35m
Citations and Additional Readings5m
3 praktische Übungen
Reflection Exercise10m
Reflection Exercise 215m
Knowledge Check30m
Woche
4

Woche 4

2 Stunden zum Abschließen

Creating analysis ready datasets from patient timelines

2 Stunden zum Abschließen
18 Videos (Gesamt 33 min), 2 Lektüren, 3 Quiz
18 Videos
Defining the unit of analysis52
Using features and the presence of features2m
How to create features from structured sources1m
Standardizing features52
Dealing with too many features3m
The origins of missing values3m
Dealing with missing values1m
Summary recommendations for missing values1m
Constructing new features1m
Examples of engineered features2m
When to consider engineered features1m
Main points about creating analysis ready datasets53
Structured knowledge graphs2m
So what exactly is in a knowledge graph2m
What are important knowledge graphs2m
How to choose which knowledge graph to use1m
Wrap Up45
2 Lektüren
Study Guide Module 45m
Citations and Additional Readings5m
3 praktische Übungen
Reflection Exercise10m
Reflection Exercise20m
Knowledge Check30m

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