Taipei Medical University

AI in Healthcare: Opportunities & Challenges

Ce cours n'est pas disponible en Français (France)

Nous sommes actuellement en train de le traduire dans plus de langues.
Taipei Medical University

AI in Healthcare: Opportunities & Challenges

Shabbir Syed-Abdul

Instructeur : Shabbir Syed-Abdul

Inclus avec Coursera PlusEn savoir plus

Demander à Coursera

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Débutant
Aucune connaissance prérequise
1 semaine à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Débutant
Aucune connaissance prérequise
1 semaine à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme

Ce que vous apprendrez

  • Explain why AI is medicine's fourth revolution, enabling precision, preventive, and patient-empowered care

  • Identify real-world barriers to clinical AI, including bias, interoperability, and explainability.

  • Define the "ideal clinician" who balances AI tools with humanistic empathy and judgment.

Détails à connaître

Certificat partageable

Ajouter à votre profil LinkedIn

Récemment mis à jour !

août 2026

Évaluations

9 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

 logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

Il y a 4 modules dans ce cours

This unit explores the necessity of AI as the fourth medical industrial revolution, following breakthroughs like X-rays and antibiotics. It addresses critical gaps in modern medicine, such as the neglect of participatory health, the limitations of "one-size-fits-all" treatments, and medical errors. Students will examine how AI enables a shift from curative to preventive care through precision medicine and patient empowerment, exemplified by Taiwan’s "My Health Bank". Additionally, the unit introduces the evolution and ethical utilization of Large Language Models (LLMs) in academic research.

Inclus

5 vidéos3 lectures2 devoirs1 sujet de discussion

This unit traces the evolution of AI from historical "winters" to modern breakthroughs like Convolutional Neural Networks (CNNs). It highlights the shift from imprecise "one-size-fits-all" medicine—which often leads to diagnostic errors and inconsistent quality—to data-driven precision care. Students will explore common algorithms used for classification, prediction, and optimization across clinical dimensions. The curriculum emphasizes AI’s potential to integrate genotype, phenotype, and environmental data to solve medical imprecision. Finally, the unit frames AI as "intelligent infrastructure" designed to enhance clinical decision-making and correct human errors.

Inclus

3 vidéos4 lectures2 devoirs1 sujet de discussion

This unit examines critical barriers to AI implementation in clinical settings, moving beyond algorithmic patterns to functional understanding. Students will explore Reinforcement Learning (RL) and its unique complexities in high-risk medical environments where trial-and-error is often impossible. The curriculum highlights the challenge of semantic interoperability, addressing how "information-poor" data and a lack of standardized terminology hinder AI performance. Furthermore, the unit dissects the "black box" nature of algorithms, emphasizing the necessity of explainable AI (XAI). Finally, it confronts the "illusion of impartiality," analyzing how machine bias can compromise clinical equity.

Inclus

4 vidéos2 lectures2 devoirs2 sujets de discussion

This unit explores whether the rapid integration of advanced technologies—such as AR, VR, and the Internet of Medical Things (HIoT)—leads to the dehumanization of medicine. Students will examine cutting-edge applications like digital twins and genomic immersion designed to achieve "full doctor-patient immersion". However, the curriculum balances technological optimism with a critical reflection on the personal nature of healthcare, emphasizing that "a fool with a tool is still a fool". Ultimately, the unit defines the "ideal clinician" of the digital age: a practitioner who leverages Augmented Assisted Natural Intelligence (ANI) to enhance safety while maintaining deep empathy and humanistic wisdom.

Inclus

4 vidéos4 lectures3 devoirs2 sujets de discussion

Instructeur

Shabbir Syed-Abdul
Taipei Medical University
1 Cours2 apprenants

Offert par

En savoir plus sur Health Informatics

Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?

Felipe M.

Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

Jennifer J.

Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

Larry W.

Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’

Chaitanya A.

’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Foire Aux Questions