KI verändert die medizinische Praxis. Sie hilft Ärzten, Patienten genauer zu diagnostizieren, Vorhersagen über den zukünftigen Gesundheitszustand der Patienten zu treffen und bessere Behandlungen zu empfehlen. Diese Specializations vermittelt Ihnen praktische Erfahrung in der Anwendung von maschinellem Lernen auf konkrete Probleme in der Medizin. Medizinische Behandlungen können sich je nach dem Gesundheitszustand der Patienten unterschiedlich auswirken. In diesem dritten Kurs werden Sie anhand von Daten aus randomisierten Kontrollstudien Behandlungen empfehlen, die besser auf den einzelnen Patienten zugeschnitten sind. In der zweiten Woche werden Sie Interpretationsmethoden des maschinellen Lernens anwenden, um die Entscheidungsfindung komplexer maschineller Lernmodelle zu erklären. Schließlich werden Sie Methoden zur Extraktion von Entitäten in natürlicher Sprache und zur Beantwortung von Fragen anwenden, um die Beschriftung medizinischer Datensätze zu automatisieren. Diese Kurse gehen über die Grundlagen des Deep Learning hinaus und vermitteln Ihnen die Feinheiten der Anwendung von KI auf medizinische Anwendungsfälle. Wenn Sie neu im Bereich Deep Learning sind oder ein tieferes Verständnis für die Funktionsweise neuronaler Netzwerke erlangen möchten, empfehlen wir Ihnen die Deep Learning Specialization.
KI in der medizinischen Behandlung

KI in der medizinischen Behandlung
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „KI für die Medizin“



Dozenten: Eddy Shyu
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Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
2 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Schätzung der Behandlungseffekte anhand von Daten aus randomisierten Kontrollstudien
Erforschen Sie Methoden zur Interpretation diagnostischer und prognostischer Modelle
Natürliche Sprachverarbeitung anwenden, um Informationen aus unstrukturierten medizinischen Daten zu extrahieren
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Gesundheitsinformatik
- Kategorie: Behandlung von Patienten
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: AI-Personalisierung
- Kategorie: Präzisionsmedizin
- Kategorie: Tiefes Lernen
- Kategorie: Statistische Methoden
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Bewertung des Modells
- Kategorie: Modellierung großer Sprachen
- Kategorie: Medizinische Wissenschaft und Forschung
- Kategorie: Klinische Studien
- Kategorie: Planung der Behandlung
- Kategorie: Statistische Analyse
- Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens
- Kategorie: Technische Merkmale
- Kategorie: Text Mining
- Kategorie: Statistisches maschinelles Lernen
- Kategorie: Klinische Dokumentation
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Unterrichtet in Englisch
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