Ce cours fait partie de la Spécialisation Clinical Data Science

3.5
étoiles
17 évaluations

Laura K. Wiley, PhD

Offert par

Spécialisation Clinical Data ScienceUniversity of Colorado System

À propos de ce cours

3,990 consultations récentes

This course teaches you the fundamentals of clinical natural language processing (NLP). In this course you will learn the basic linguistic principals underlying NLP, as well as how to write regular expressions and handle text data in R. You will also learn practical techniques for text processing to be able to extract information from clinical notes.  Finally, you will have a chance to put your skills to the test with a real-world practical application where you develop text processing algorithms to identify diabetic complications from clinical notes. You will complete this work using a free, online computational environment for data science hosted by our Industry Partner Google Cloud.

Certificat partageable

Obtenez un Certificat lorsque vous terminez

100 % en ligne

Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.

Cours 4 sur 6 dans le

Spécialisation Clinical Data Science

Dates limites flexibles

Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.

Niveau intermédiaire

Approx. 12 heures pour terminer

Anglais

Sous-titres : Anglais

Ce que vous allez apprendre

Recognize and distinguish the difference in complexity and sophistication of text mining, text processing, and natural language processing.

Write basic regular expressions to identify common clinical text.

Assess and select note sections that can be used to answer analytic questions.

Write R code to search text windows for other keywords and phrases to answer analytic questions.

Certificat partageable

Obtenez un Certificat lorsque vous terminez

100 % en ligne

Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.

Cours 4 sur 6 dans le

Spécialisation Clinical Data Science

Dates limites flexibles

Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.

Niveau intermédiaire

Approx. 12 heures pour terminer

Anglais

Sous-titres : Anglais

Enseignant

Laura K. Wiley, PhD

Assistant Professor

Division of Biomedical Informatics and Personalized Medicine, Anschutz Medical Campus

14,845 étudiants

6 cours

Offert par

University of Colorado System

The University of Colorado is a recognized leader in higher education on the national and global stage. We collaborate to meet the diverse needs of our students and communities. We promote innovation, encourage discovery and support the extension of knowledge in ways unique to the state of Colorado and beyond.

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine

Semaine 1

1 heure pour terminer

Introduction: Clinical Natural Language Processing

This module covers the basics of text mining, text processing, and natural language processing. It also provides a information on the linguistic foundations that underly NLP tools.

1 heure pour terminer

7 vidéos (Total 20 min), 3 lectures, 1 quiz

7 vidéos

Welcome to Clinical Natural Language Processing1 min

Introduction to Clinical Natural Language Processing3 min

NLP Fundamentals: Linguistics1 min

NLP Fundamentals: Morphology & Lexicography4 min

NLP Fundamentals: Syntax4 min

NLP Fundamentals: Sematics & Pragmatics4 min

NLP Fundamentals: Wrap Up40s

3 lectures

Introduction to Specialization Instructors5 min

Course Policies5 min

Accessing Course Data and Technology Platform15 min

1 exercice pour s'entraîner

Week 1 Assessment20 min

Semaine

Semaine 2

2 heures pour terminer

Tools: Regular Expressions

This module introduces regular expressions, the method of text processing, and how to work with text data in R. Mastery is demonstrated through a programming assignment with applied questions.

2 heures pour terminer

3 vidéos (Total 17 min), 2 lectures, 2 quiz

Semaine

Semaine 3

3 heures pour terminer

Techniques: Note Sections

This module discusses how the section of a clinical note can affect the meaning of text in the section. A programming assignment provides hands on practice with how to apply this knowledge to process clinical text.

3 heures pour terminer

4 vidéos (Total 14 min), 2 lectures, 2 quiz

Semaine

Semaine 4

3 heures pour terminer

Techniques: Keyword Windows

This module discusses how you can build windows of text around keywords of interest to understand the context and meaning of how the keyword is being used. A programming assignment provides hands on practice with how to apply this technique to process clinical text.

3 heures pour terminer

1 vidéo (Total 5 min), 2 lectures, 2 quiz

Avis

3.5

9 avis

5 stars
47.05%
4 stars
11.76%
3 stars
5.88%
2 stars
11.76%
1 star
23.52%

Meilleurs avis pour CLINICAL NATURAL LANGUAGE PROCESSING

par MA13 mars 2020

Very interesting and useful. A few glitches in the multiple choice questions during the tests.

par VC21 mai 2020

Excellent course. Well paced, well thoughtout and put together.

Voir tous les avis

À propos du Spécialisation Clinical Data Science

Are you interested in how to use data generated by doctors, nurses, and the healthcare system to improve the care of future patients? If so, you may be a future clinical data scientist!

This specialization provides learners with hands on experience in use of electronic health records and informatics tools to perform clinical data science. This series of six courses is designed to augment learner’s existing skills in statistics and programming to provide examples of specific challenges, tools, and appropriate interpretations of clinical data. By completing this specialization you will know how to: 1) understand electronic health record data types and structures, 2) deploy basic informatics methodologies on clinical data, 3) provide appropriate clinical and scientific interpretation of applied analyses, and 4) anticipate barriers in implementing informatics tools into complex clinical settings. You will demonstrate your mastery of these skills by completing practical application projects using real clinical data. This specialization is supported by our industry partnership with Google Cloud. Thanks to this support, all learners will have access to a fully hosted online data science computational environment for free! Please note that you must have access to a Google account (i.e., gmail account) to access the clinical data and computational environment.

Foire Aux Questions

Quand aurai-je accès aux vidéos de cours et aux devoirs ?
L’accès à des vidéos de cours et des devoirs dépend de votre type d’inscription. Si vous suivez un cours en mode auditeur libre, vous pourrez voir la plupart des contenus de cours gratuitement. Pour accéder aux devoirs notés et obtenir un certificat, vous devrez acheter une expérience de certificat, pendant ou après avoir assister au cours en tant qu’auditeur libre. Si vous ne visualisez pas l’option auditeur libre :
Il est possible que le cours ne propose pas d’option auditeur libre. Vous pouvez en revanche accéder à un essai gratuit ou faire une demande d'aide financière.
Le cours propose peut-être « Cours complet, aucun certificat » à la place. Cette option vous permet de voir tous les contenus de cours, de soumettre les évaluations requises et d'obtenir une note finale. Cependant, vous ne pourrez pas acheter une expérience de certificat.
À quoi ai-je droit si je m'abonne à cette Spécialisation ?
Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous bénéficiez d'un accès à tous les cours de la Spécialisation, et vous obtenez un Certificat lorsque vous avez réussi. Votre Certificat électronique est alors ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez seulement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en tant qu'auditeur libre.
Is financial aid available?
Oui, Coursera offre une Aide Financière aux étudiants qui n'ont pas les moyens d'acquitter les frais. Demandez-la en cliquant sur le lien Aide Financière sous le bouton S'inscrire situé à gauche. Vous devrez remplir un formulaire de demande et vous serez averti(e) si elle est acceptée. Vous devrez répéter cette procédure pour chaque cours de la Spécialisation, y compris pour le Projet Final. En savoir plus.
I live in an area that restricts access to Google products. Will I be able to complete the specialization?
Unfortunately at this time we can only allow students who have access to Google services (e.g., a gmail account) to complete the specialization. This is because we give students access to real clinical data and our privacy protections only allow data sharing through the Google BigQuery environment.

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.

Clinical Natural Language Processing