- Deep Learning
- Machine Learning
- Explainable Machine Learning
- processing electronic health records
- clinical decision support systems
- International Classification of Diseases
- mining clinical databases
- Descriptive Statistics
- Electronic Health Records
- Ethics in EHR
- preprocessing of EHR and imputation
- Convolutional Neural Network
Spezialisierung Informed Clinical Decision Making using Deep Learning
Apply Deep Learning in Electronic Health Records. Understand the road path from data mining of clinical databases to clinical decision support systems
von


Was Sie lernen werden
Extract and preprocess data from complex clinical databases
Apply deep learning in Electronic Health Records
Imputation of Electronic Health Records and data encodings
Explainable, fair and privacy-preserved Clinical Decision Support Systems
Kompetenzen, die Sie erwerben
Über dieses Spezialisierung
Praktisches Lernprojekt
Learners have the opportunity to choose and undertake an exercise based on MIMIC-III extracted datasets that combines knowledge from:
Data mining of Clinical Databases to query the MIMIC database
Deep learning in Electronic Health Records to pre-process EHR and build deep learning models
Explainable deep learning models for healthcare to explain the models decision
Learners can choose from:
1. Permutation feature importance on the MIMIC critical care database
The technique is applied both on logistic regression and on an LSTM model. The explanations derived are global explanations of the model.
2. LIME on the MIMIC critical care database
The technique is applied on both logistic regression and an LSTM model. The explanations derived are local explanations of the model.
3. Grad-CAM on the MIMIC critical care database
GradCam is implemented and applied on an LSTM model that predicts mortality. The explanations derived are local explanations of the model.
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