Ce cours vous présente un cadre pour une exploration réussie et éthique des données médicales. Nous explorerons la variété des données cliniques collectées au cours de la prestation des soins de santé. Vous apprendrez à construire des ensembles de données prêts à être analysés et à appliquer des procédures informatiques pour répondre à des questions cliniques. Nous explorerons également les questions d'équité et de partialité qui peuvent se poser lorsque nous utilisons les données médicales pour prendre des décisions concernant les soins aux patients. Afin d'améliorer les soins aux patients, Stanford Medicine est accrédité conjointement par le Conseil d'accréditation pour la formation médicale continue (ACCME), le Conseil d'accréditation pour la formation en pharmacie (ACPE) et l'American Nurses Credentialing Center (ANCC), afin de proposer une formation continue à l'équipe soignante. Consultez les FAQ ci-dessous pour obtenir des informations importantes concernant 1) la date de publication originale et la date d'expiration ; 2) les déclarations d'accréditation et de désignation de crédits ; 3) la divulgation des relations financières pour chaque personne contrôlant le contenu de l'activité.
Introduction aux données cliniques
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Introduction aux données cliniques
Ce cours fait partie de Spécialisation "L'IA dans les soins de santé"
Enseigné en Français (doublage IA)
Instructeurs : Nigam Shah
46 132 déjà inscrits
Inclus avec En savoir plus
519 avis
Ce que vous apprendrez
Comment appliquer un cadre pour l'exploration des données médicales
Utilisation éthique des données dans les décisions en matière de soins de santé
Comment utiliser des données qui peuvent être inexactes de manière systématique ?
Qu'est-ce qui fait une bonne question de recherche et comment construire un flux de travail d'exploration de données pour y répondre ?
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Exploration de données
- Catégorie : Ingénierie des fonctionnalités
- Catégorie : Éthique des données
- Catégorie : Prétraitement des données
- Catégorie : Données non structurées
- Catégorie : Gestion des données cliniques
- Catégorie : Collecte de données
- Catégorie : Transformation des données
- Catégorie : Traitement des données
Détails à connaître
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20 devoirs
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Élaborez votre expertise du sujet
- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable
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Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Felipe M.
Jennifer J.
Larry W.
Chaitanya A.
Avis des étudiants
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- 3 étoiles
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- 2 étoiles
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Révisé le 19 nov. 2020
It would be helpful to be able to see all items that need to be completed. I took the final test and it says I've only completed 2 of 5 courses.
Révisé le 31 déc. 2024
Amazing! Outstanding! Gives much more insight even than courses released for engineers and data scientists.
Révisé le 15 févr. 2021
Was helpful and informational - a non-healthcare technologist looking into healthcare data management
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