With artificial intelligence applications proliferating throughout the healthcare system, stakeholders are faced with both opportunities and challenges of these evolving technologies. This course explores the principles of AI deployment in healthcare and the framework used to evaluate downstream effects of AI healthcare solutions.
Ce cours fait partie de la Spécialisation AI in Healthcare
Offert par
Spécialisation AI in HealthcareUniversité de StanfordÀ propos de ce cours
39,046 consultations récentes
Certificat partageable
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100 % en ligne
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Cours 4 sur 5 dans le
Dates limites flexibles
Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Niveau débutant
Approx. 11 heures pour terminer
Anglais
Sous-titres : Anglais
Ce que vous allez apprendre
Principles and practical considerations for integrating AI into clinical workflows
Best practices of AI applications to promote fair and equitable healthcare solutions
Challenges of regulation of AI applications and which components of a model can be regulated
What standard evaluation metrics do and do not provide
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Niveau débutant
Approx. 11 heures pour terminer
Anglais
Sous-titres : Anglais
Offert par
Université de Stanford
The Leland Stanford Junior University, commonly referred to as Stanford University or Stanford, is an American private research university located in Stanford, California on an 8,180-acre (3,310 ha) campus near Palo Alto, California, United States.
Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
1 heure pour terminer
AI in Healthcare
1 heure pour terminer
10 vidéos (Total 30 min), 2 lectures, 3 quiz
10 vidéos
Learning Objectives1 min
Common Definitions1 min
Overview1 min
Why AI is needed in Healthcare4 min
Examples of AI in Healthcare8 min
Growth of AI in Healthcare2 min
Questions Answered by AI2 min
AI Output3 min
Think beyond area under the curve1 min
Recap2 min
2 lectures
Study Guide Module 1
Citations and Additional Readings
3 exercices pour s'entraîner
Reflection Exercise 110 min
Reflection Exercise 210 min
Knowledge Check20 min
2 heures pour terminer
Evaluations of AI in Healthcare
2 heures pour terminer
15 vidéos (Total 41 min), 2 lectures, 4 quiz
15 vidéos
Learning Objectives1 min
Recap: Framework1 min
Stakeholders1 min
Clinical Utility1 min
Outcome: Action Pairing, An Overview4 min
Lead Time1 min
Type of Action3 min
OAP Examples3 min
Number Needed to Treat2 min
Net Benefits2 min
Decision Curves4 min
Feasibility overview4 min
Implementation Costs1 min
Clinical Evaluation and Uptake4 min
Summary1 min
2 lectures
Study Guide Module 25 min
Citations and Additional Readings
4 exercices pour s'entraîner
Reflection Exercise 110 min
Reflection Exercise 210 min
Reflection Exercise 310 min
Knowledge Check30 min
2 heures pour terminer
AI Deployment
2 heures pour terminer
19 vidéos (Total 47 min), 2 lectures, 5 quiz
19 vidéos
Learning Objectives1 min
The Problem1 min
Practical Questions Prior to Deployment3 min
Deployment Pathway1 min
Design and Development3 min
Stakeholder Involvement2 min
Data Type and Sources3 min
Settings3 min
In Silico Evaluation2 min
Net Utility & Work Capacity2 min
Statistical Validity1 min
Care Integration, Silent Mode2 min
Clinical Integration, Considerations2 min
Technical Integration1 min
Deployment Modalities2 min
Continuous Monitoring and Maintenance2 min
Challenges of Deployment5 min
Sepsis Example1 min
Summary1 min
2 lectures
Study Guide Module 35 min
Citations and Additional Readings
5 exercices pour s'entraîner
Reflection Exercise 110 min
Reflection Exercise 210 min
Reflection Exercise 310 min
Reflection Exercise 410 min
Knowledge Check30 min
2 heures pour terminer
Downstream Evaluations of AI in Healthcare: Bias and Fairness
2 heures pour terminer
18 vidéos (Total 41 min), 2 lectures, 5 quiz
18 vidéos
Learning Objectives2 min
Real World Examples of AI Bias4 min
Introduction - Types of Bias41s
Historical Bias2 min
Representation Bias1 min
Measurement Bias1 min
Aggregation Bias2 min
Evaluation Bias1 min
Deployment Bias1 min
What is algorithmic Fairness2 min
Anti-classification2 min
Parity Classification1 min
Calibration2 min
Applying Fairness Measures2 min
Lack of Transparency2 min
Minimal Reporting Standards3 min
Opportunities and Challenges2 min
Summary2 min
2 lectures
Study Guide Module 45 min
Citations and Additional Readings
5 exercices pour s'entraîner
Reflection Exercise 110 min
Reflection Exercise 210 min
Reflection Exercise 310 min
Reflection Exercise 410 min
Knowledge Check30 min
Avis
Meilleurs avis pour EVALUATIONS OF AI APPLICATIONS IN HEALTHCARE
par KS16 oct. 2020
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À propos du Spécialisation AI in Healthcare
Artificial intelligence (AI) has transformed industries around the world, and has the potential to radically alter the field of healthcare. Imagine being able to analyze data on patient visits to the clinic, medications prescribed, lab tests, and procedures performed, as well as data outside the health system -- such as social media, purchases made using credit cards, census records, Internet search activity logs that contain valuable health information, and you’ll get a sense of how AI could transform patient care and diagnoses.
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.
Is this activity accredited for Continuing Medical Education (CME)?
Dates and Duration
Original Release Date: 08/10/2020
Expiration Date: 08/10/2023
Estimated Time to Complete: 9 hours and 30 minutes
CME Credits Offered: 9.50
Accreditation
The Stanford University School of Medicine is accredited by the Accreditation Council for Continuing Medical Education (ACCME) to provide continuing medical education for physicians. The Stanford University School of Medicine designates this enduring material for a maximum of 9.50 AMA PRA Category 1 Credits™. Physicians should claim only the credit commensurate with the extent of their participation in the activity.
Disclosures
The Stanford University School of Medicine adheres to ACCME Criteria, Standards and Policies regarding industry support of continuing medical education. There are no relevant financial relationships with ACCME-defined commercial interests for anyone who was in control of the content of this activity.
D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.
