Dieses Abschlussprojekt nimmt Sie mit auf eine geführte Tour durch alle Konzepte, die wir in den verschiedenen Kursen bis jetzt behandelt haben. Wir haben diese Erfahrung um die Reise eines Patienten herum organisiert, der einige Atemwegssymptome entwickelt und aufgrund der Bedenken bezüglich COVID19 eine Behandlung bei einem Hausarzt sucht. Wir werden den Weg des Patienten durch die Linse der Daten verfolgen, die bei jeder Begegnung erstellt werden, was uns zu einem einzigartigen de-identifizierten Datensatz führt, der speziell für diese Spezialisierung erstellt wurde. Der Datensatz umfasst sowohl EHR- als auch Bilddaten. Anhand dieses Datensatzes werden wir Modelle erstellen, die Entscheidungen zur Risikostratifizierung für unseren Patienten ermöglichen. Wir werden uns ansehen, wie sich die verschiedenen Entscheidungen, die Sie treffen - z.B. in Bezug auf die Konstruktion von Merkmalen, die zu verwendenden Datentypen, den Aufbau der Modellauswertung und den Umgang mit der Zeitachse des Patienten - auf die Pflege auswirken, die das Modell empfehlen würde. Dabei werden wir auch die rechtlichen und ethischen Fragen erörtern, die sich ergeben, wenn wir versuchen, KI zu nutzen, um bessere Entscheidungen für unsere Patienten zu treffen. Dieser Kurs wird eine praktische Erfahrung im Alltag eines medizinischen Data Miners sein. Um die Patientenversorgung zu verbessern, ist Stanford Medicine gemeinsam vom Accreditation Council for Continuing Medical Education (ACCME), dem Accreditation Council for Pharmacy Education (ACPE) und dem American Nurses Credentialing Center (ANCC) akkreditiert, um Weiterbildungen für das Gesundheitsteam anzubieten. In den FAQs unten finden Sie wichtige Informationen zu 1) Datum der ursprünglichen Veröffentlichung und Ablaufdatum; 2) Angaben zur Akkreditierung und Credit Designation; 3) Offenlegung finanzieller Beziehungen für jede Person, die für den Inhalt der Aktivität verantwortlich ist.
KI im Gesundheitswesen Capstone
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung KI im Gesundheitswesen
Dozenten: Matthew Lungren
15.729 bereits angemeldet
(250Â Bewertungen)
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Kenntnisse der Gesundheitsbranche
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Verfahren und Vorschriften im Gesundheitswesen
- Kategorie: Bereitstellung von Anwendungen
- Kategorie: Erhebung von Daten
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: KĂĽnstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML)
- Kategorie: Software fĂĽr maschinelles Lernen
- Kategorie: Verwaltung klinischer Daten
- Kategorie: Gesundheitsinformatik
- Kategorie: Einhaltung gesetzlicher Vorschriften
- Kategorie: Feature Technik
- Kategorie: Prädiktive Modellierung
- Kategorie: Bewertung der Patienten
- Kategorie: Leistungsoptimierung
- Kategorie: Datenethik
Wichtige Details
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9 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter fĂĽhrender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
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Teilen Sie es in den sozialen Medien und in Ihrer Leistungsbeurteilung.
In diesem Kurs gibt es 5 Module
Das ist alles enthalten
2 LektĂĽren2 Aufgaben2 peer reviews
Das ist alles enthalten
1 LektĂĽre2 Aufgaben2 peer reviews
Das ist alles enthalten
1 LektĂĽre2 Aufgaben2 peer reviews
Das ist alles enthalten
1 LektĂĽre2 Aufgaben2 peer reviews
Das ist alles enthalten
3 LektĂĽren1 Aufgabe1 peer review
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Warum entscheiden sich Menschen fĂĽr Coursera fĂĽr ihre Karriere?
Bewertungen von Lernenden
250 Bewertungen
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GeprĂĽft am 20. Aug. 2021
Very well structured course. Easy to understand for those without a backgraoud of bioinformatics. And of course great mentors
GeprĂĽft am 7. Juli 2024
The quizzes have errors in the answers (already reported), and peer review is buggy. Received emails saying I have feedback but unable to see. Even AI grade and feedback cannot be seen.
GeprĂĽft am 18. Juli 2021
I really enjoyed this course as it was applied learning of all I learned during the previous courses of the specialization.
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Häufig gestellte Fragen
Daten und Dauer
Ursprüngliches Veröffentlichungsdatum: 16.11.2023
Verfallsdatum: 16.11.2026
Geschätzte Zeit bis zur Fertigstellung: 11 Stunden
Angebotene CME-Credits: 11.00
Akkreditierung
Die Stanford University School of Medicine ist vom Accreditation Council for Continuing Medical Education (ACCME) für die medizinische Fortbildung von Ärzten akkreditiert. Die Stanford University School of Medicine stuft diese Fortbildung für maximal 11,00 AMA PRA Category 1 Credits™ ein. Ärzte sollten nur die Credits in Anspruch nehmen, die dem Umfang ihrer Teilnahme an der Aktivität entsprechen.
Offenlegungen
Die Stanford University School of Medicine hält sich an die ACCME-Kriterien, -Standards und -Richtlinien in Bezug auf die Unterstützung der medizinischen Fortbildung durch die Industrie. Es bestehen keine relevanten finanziellen Beziehungen zu den von der ACCME definierten kommerziellen Interessen von Personen, die den Inhalt dieser Aktivität kontrolliert haben.
Der Zugang zu Vorlesungen und Aufgaben hängt von der Art Ihrer Einschreibung ab. Wenn Sie einen Kurs im Prüfungsmodus belegen, können Sie die meisten Kursmaterialien kostenlos einsehen. Um auf benotete Aufgaben zuzugreifen und ein Zertifikat zu erwerben, müssen Sie die Zertifikatserfahrung während oder nach Ihrer Prüfung erwerben. Wenn Sie die Prüfungsoption nicht sehen:
Der Kurs bietet möglicherweise keine Prüfungsoption. Sie können stattdessen eine kostenlose Testversion ausprobieren oder finanzielle Unterstützung beantragen.
Der Kurs bietet möglicherweise stattdessen die Option 'Vollständiger Kurs, kein Zertifikat'. Mit dieser Option können Sie alle Kursmaterialien einsehen, die erforderlichen Bewertungen abgeben und eine Abschlussnote erhalten. Dies bedeutet auch, dass Sie kein Zertifikat erwerben können.
Wenn Sie sich für den Kurs einschreiben, erhalten Sie Zugang zu allen Kursen der Specializations, und Sie erhalten ein Zertifikat, wenn Sie die Arbeit abgeschlossen haben. Ihr elektronisches Zertifikat wird Ihrer Erfolgsseite hinzugefügt - von dort aus können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen. Wenn Sie die Kursinhalte nur lesen und ansehen möchten, können Sie den Kurs kostenlos besuchen.
Weitere Fragen
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