Ce cours de capstone vous donne l'occasion de rassembler tout ce que vous avez appris dans la spécialisation Informed Clinical Decision Making using Deep Learning en un seul projet pratique et pratique. Vous travaillerez avec des données réelles de soins intensifs provenant de la base de données MIMIC-III et vous vous attaquerez à une tâche de prédiction cliniquement significative du début à la fin. Vous choisirez l'un des trois projets avancés axés sur l'intelligence artificielle explicable dans les soins de santé : importance des caractéristiques de permutation, LIME ou Grad-CAM. Chaque projet vous guide dans l'interrogation et la préparation des données des dossiers médicaux électroniques, la construction de modèles prédictifs tels que la régression logistique ou les réseaux LSTM, et l'interprétation des prédictions du modèle en utilisant des techniques d'explicabilité de pointe. L'accent est mis non seulement sur la performance du modèle, mais aussi sur la compréhension et la communication des raisons pour lesquelles un modèle fait ses prédictions. En complétant ce cours, vous acquerrez une expérience pratique en traduisant les modèles d'apprentissage profond en connaissances qui soutiennent des systèmes d'aide à la décision clinique dignes de confiance et transparents. Ce cours est idéal pour les apprenants qui veulent démontrer des compétences appliquées, renforcer leur confiance en travaillant avec des données cliniques et montrer leur capacité à combiner expertise technique et raisonnement clinique.