Dieser Kurs führt Sie in ein Rahmenwerk für erfolgreiches und ethisches medizinisches Data Mining ein. Wir werden uns mit der Vielfalt der klinischen Daten beschäftigen, die im Rahmen der Gesundheitsversorgung gesammelt werden. Sie werden lernen, analysereife Datensätze zu erstellen und computergestützte Verfahren anzuwenden, um klinische Fragen zu beantworten. Wir werden auch Fragen der Fairness und Voreingenommenheit untersuchen, die sich ergeben können, wenn wir Daten aus dem Gesundheitswesen nutzen, um Entscheidungen über die Patientenversorgung zu treffen. 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.
Einführung in klinische Daten
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Einführung in klinische Daten
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „KI im Gesundheitswesen“
Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)
Dozenten: Nigam Shah
38.415 bereits angemeldet
501 Bewertungen
Was Sie lernen werden
Wie man ein Framework für medizinisches Data Mining anwendet
Ethische Nutzung von Daten bei Entscheidungen im Gesundheitswesen
Wie Sie Daten, die möglicherweise ungenau sind, systematisch nutzen können
Was eine gute Forschungsfrage ausmacht und wie man einen Data-Mining-Workflow entwickelt, um sie zu beantworten
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Data Collection
- Kategorie: Medical Imaging
- Kategorie: Health Care
- Kategorie: Feature Engineering
- Kategorie: Data Ethics
- Kategorie: Health Informatics
- Kategorie: Clinical Data Management
- Kategorie: Unstructured Data
- Kategorie: Clinical Research
- Kategorie: Electronic Medical Record
- Kategorie: Data Transformation
- Kategorie: Data Mining
- Kategorie: Text Mining
- Kategorie: Data Preprocessing
- Kategorie: Clinical Research Ethics
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20 Aufgaben
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- 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
In diesem Kurs gibt es 8 Module
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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Jennifer J.
Larry W.
Chaitanya A.
Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 31. Mai 2022
Good introductory course, although I must admit I was expecting a little bit a more hands-on approach. Some instructors speak very fast, so I had to keep replaying the video.
Geprüft am 27. Juli 2021
Excellent overview supported by good frameworks for understanding concepts.
Geprüft am 4. Nov. 2020
Very clear and well-organized course. I have learned quite a bit about the different types of clinical data, why they are important, and how to transfer them to analytical useable data sets.
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