À propos de ce cours

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Dates limites flexibles
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Niveau débutant
Approx. 11 heures pour terminer
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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Offert par

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Université de Stanford

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1

Semaine 1

1 heure pour terminer

AI in Healthcare

1 heure pour terminer
10 vidéos (Total 30 min), 2 lectures, 3 quiz
10 vidéos
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
Semaine
2

Semaine 2

2 heures pour terminer

Evaluations of AI in Healthcare

2 heures pour terminer
15 vidéos (Total 41 min), 2 lectures, 4 quiz
15 vidéos
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
Semaine
3

Semaine 3

2 heures pour terminer

AI Deployment

2 heures pour terminer
19 vidéos (Total 47 min), 2 lectures, 5 quiz
19 vidéos
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
Semaine
4

Semaine 4

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
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

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Foire Aux Questions

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