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.