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

54.854 bereits angemeldet

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
4.7

(2,098 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

(2,098 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: Gesundheitstechnologie
  • Kategorie: Unstrukturierte Daten
  • Kategorie: Gesundheitssysteme
  • Kategorie: Künstliche Intelligenz
  • Kategorie: Feature Technik
  • Kategorie: Pharmazeutika
  • Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
  • Kategorie: Data-Mining
  • Kategorie: Gesundheitspflege
  • Kategorie: Elektronische Krankenakte
  • Kategorie: Verwaltung klinischer Daten
  • 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: Gesundheitssysteme
Kategorie: Medicare
Kategorie: Gesundheitspolitik
Kategorie: Verfahren und Vorschriften im Gesundheitswesen
Kategorie: Verwaltung des Gesundheitswesens
Kategorie: Medizinische Abrechnung und Kodierung
Kategorie: Ethik im Gesundheitswesen
Kategorie: Kontinuierliche Verbesserung der Qualität (CQI)
Kategorie: Pharmazeutika
Kategorie: Krankenhausmedizin
Kategorie: Kenntnisse der Gesundheitsbranche
Kategorie: Gesundheitspflege

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

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

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

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

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

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Dozenten

Matthew Lungren
Stanford University
2 Kurse37.421 Lernende
Serena Yeung
Stanford University
2 Kurse37.421 Lernende

von

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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.“
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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.
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