Stanford University
Spezialisierung KI im Gesundheitswesen

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Stanford University

Spezialisierung KI im Gesundheitswesen

Matthew Lungren
Serena Yeung
Mildred Cho

Dozenten: Matthew Lungren

54.569 bereits angemeldet

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
4.7

(2,093 Bewertungen)

Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
1 Monat
Pro Woche 10 Stunden
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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4.7

(2,093 Bewertungen)

Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
1 Monat
Pro Woche 10 Stunden
Flexibler Zeitplan
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Was Sie lernen werden

  • Identifizieren Sie Probleme im Gesundheitswesen, die durch maschinelles Lernen gelöst werden können

  • Analysieren Sie, wie KI die Sicherheit, Qualität und Forschung in der Patientenversorgung beeinflusst

  • Beziehen Sie KI auf die Wissenschaft, Praxis und das Geschäft der Medizin

  • Wenden Sie die Bausteine der KI an, um Innovationen zu fördern und neue Technologien zu verstehen

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Gesundheitssysteme
  • Kategorie: Unstrukturierte Daten
  • Kategorie: Klinische Forschung
  • Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
  • Kategorie: Feature Technik
  • Kategorie: Gesundheitstechnologie
  • Kategorie: Künstliche Intelligenz
  • Kategorie: Pharmazeutika
  • Kategorie: Gesundheitspflege
  • Kategorie: Elektronische Krankenakte
  • Kategorie: Bewertung der Patienten
  • Kategorie: Ethik im Gesundheitswesen

Wichtige Details

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Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.

  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
  • Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von Stanford University.

Spezialisierung - 5 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • Die größten Herausforderungen des amerikanischen Gesundheitssystems

  • Probleme, auf die Sie bei Ihren Bemühungen um eine Verbesserung der Gesundheitsversorgung und des Gesundheitssystems stoßen könnten

  • Wer die wichtigsten Akteure im US-Gesundheitssystem sind

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Gesundheitspolitik
Kategorie: Gesundheitssysteme
Kategorie: Medicare
Kategorie: Verfahren und Vorschriften im Gesundheitswesen
Kategorie: Medizinische Abrechnung und Kodierung
Kategorie: Verwaltung des Gesundheitswesens
Kategorie: Gesundheitspflege
Kategorie: Pharmazeutika
Kategorie: Krankenhausmedizin
Kategorie: Kontinuierliche Verbesserung der Qualität (CQI)
Kategorie: Kenntnisse der Gesundheitsbranche
Kategorie: Ethik im Gesundheitswesen

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: Klinische Forschung
Kategorie: Elektronische Krankenakte
Kategorie: Verwaltung klinischer Daten
Kategorie: Data-Mining
Kategorie: Feature Technik
Kategorie: Gesundheitliche Ungleichheiten
Kategorie: Text Mining
Kategorie: Gesundheitsinformatik
Kategorie: Datenethik
Kategorie: Medizinische Aufzeichnungen
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Erhebung von Daten
Kategorie: Medizinische Bildgebung
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Unstrukturierte Daten
Kategorie: Gesundheitspflege

Was Sie lernen werden

  • Definieren Sie wichtige Beziehungen zwischen den Bereichen des maschinellen Lernens, der Biostatistik und der traditionellen Computerprogrammierung.

  • Erfahren Sie mehr über fortschrittliche neuronale Netzwerkarchitekturen für Aufgaben von der Textklassifizierung bis zur Objekterkennung und -segmentierung.

  • Lernen Sie wichtige Ansätze für die Nutzung von Daten zum Trainieren, Validieren und Testen von Machine Learning-Modellen kennen.

  • Verstehen Sie, wie sich die dynamische medizinische Praxis und diskontinuierliche Zeitpläne auf die Entwicklung und den Einsatz von klinischen Machine Learning-Anwendungen auswirken.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Bildanalyse
Kategorie: Überwachtes Lernen
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Gesundheitstechnologie
Kategorie: Statistisches maschinelles Lernen
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Datenethik
Kategorie: Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML)
Kategorie: Gesundheitspflege
Kategorie: Ethik im Gesundheitswesen
Kategorie: Künstliche neuronale Netze
Kategorie: Kenntnisse der Gesundheitsbranche
Kategorie: Reinforcement Learning
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Datenqualität
Kategorie: Gesundheitsinformatik

Was Sie lernen werden

  • Grundsätze und praktische Überlegungen zur Integration von KI in klinische Arbeitsabläufe

  • Bewährte Praktiken von KI-Anwendungen zur Förderung fairer und gerechter Lösungen im Gesundheitswesen

  • Herausforderungen bei der Regulierung von KI-Anwendungen und welche Komponenten eines Modells reguliert werden können

  • Was Standard-Bewertungsmetriken leisten und was nicht

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Bereitstellung von Anwendungen
Kategorie: Künstliche Intelligenz
Kategorie: Entscheidungsunterstützende Systeme
Kategorie: Patientensicherheit
Kategorie: Kontinuierliche Überwachung
Kategorie: Gesundheitliche Chancengleichheit
Kategorie: Einhaltung gesetzlicher Vorschriften
Kategorie: Datenethik
Kategorie: Gesundheitspflege
Kategorie: Kenntnisse der Gesundheitsbranche
Kategorie: Verwaltung klinischer Daten
Kategorie: Gesundheitstechnologie
Kategorie: Gesundheitliche Ungleichheiten
Kategorie: Prädiktive Modellierung

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Leistungsoptimierung
Kategorie: Gesundheitsinformatik
Kategorie: Erhebung von Daten
Kategorie: Kenntnisse der Gesundheitsbranche
Kategorie: Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML)
Kategorie: Feature Technik
Kategorie: Verfahren und Vorschriften im Gesundheitswesen
Kategorie: Verwaltung klinischer Daten
Kategorie: Bewertung der Patienten
Kategorie: Bereitstellung von Anwendungen
Kategorie: Einhaltung gesetzlicher Vorschriften
Kategorie: Software für maschinelles Lernen
Kategorie: Datenethik

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Dozenten

Matthew Lungren
Stanford University
2 Kurse37.275 Lernende
Serena Yeung
Stanford University
2 Kurse37.275 Lernende

von

Stanford University

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
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