Ce cours fait partie de la Spécialisation Health Information Literacy for Data Analytics

4.4
étoiles
98 évaluations

Brian Paciotti

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Offert par

Spécialisation Health Information Literacy for Data AnalyticsUniversité de Californie à Davis

À propos de ce cours

10 827 consultations récentes

This course will help lay the foundation of your healthcare data journey and provide you with knowledge and skills necessary to work in the healthcare industry as a data scientist. Healthcare is unique because it is associated with continually evolving and complex processes associated with health management and medical care. We'll learn about the many facets to consider in healthcare and determine the value and growing need for data analysts in healthcare. We'll learn about the Triple Aim and other data-enabled healthcare drivers. We'll cover different concepts and categories of healthcare data and describe how ontologies and related terms such as taxonomy and terminology organize concepts and facilitate computation. We'll discuss the common clinical representations of data in healthcare systems, including ICD-10, SNOMED, LOINC, drug vocabularies (e.g., RxNorm), and clinical data standards. We’ll discuss the various types of healthcare data and assess the complexity that occurs as you work with pulling in all the different types of data to aid in decisions. We will analyze various types and sources of healthcare data, including clinical, operational claims, and patient generated data as well as differentiate unstructured, semi-structured and structured data within health data contexts. We'll examine the inner workings of data and conceptual harmony  offer some solutions to the data integration problem by defining some important concepts, methods, and applications that are important to this domain.

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Enseignant

Évaluation de l'enseignant

4,66/5 (27 évaluations)

Brian Paciotti

Healthcare Data Scientist

Research IT

15 109 étudiants

2 cours

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Université de Californie à Davis

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Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine

Semaine 1

4 heures pour terminer

Healthcare 101

In this module, you will be able to identify how biological and social systems are features of human well-being and health. You'll be able to describe important organizations in the US healthcare system and be able to discuss specific examples that document high cost and possible waste in the US healthcare system. You'll be able to identify and discuss the knowing-doing gap and be able to describe evidence-based efforts to transform fragmented care processes into coordinated patient-centered activities.

4 heures pour terminer

7 vidéos (Total 52 min), 1 lecture, 1 quiz

Semaine

Semaine 2

4 heures pour terminer

Concepts and Categories

In this module, you will be able to compare forms of communication and describe why people us ontologies to describe the world. You'll be able to describe the evolution of standardized railroads in the US and recognize why the evolution of railroad tracks also applies to medical terminologies. You'll be able to analyze a dataset with disease codes and also be able to select which codes refer to specific diseases. You'll be able to match different terminologies with different descriptive domains as well as be able to contrast the different ways of organizing information into hierarchies or other categories.

4 heures pour terminer

6 vidéos (Total 41 min)

Semaine

Semaine 3

3 heures pour terminer

Healthcare Data

In this module, you will be able to identify different types of medical processes and be able to explain why specific data formats emerged from these varied processes. You'll be able to list numerous data types that are found within EHRs and link specific clinical processes that created these outputs. You'll be able to trace why various types of administrative data are collected and describe the value of this data for analytics. You'll be able to identify the common ways that gene sequences are stored in computer readable files and be able to describe how big data formats are different than common relational database technologies that require a lot of data modeling and planning.

3 heures pour terminer

6 vidéos (Total 45 min)

Semaine

Semaine 4

3 heures pour terminer

Data and Conceptual Harmony

In this module, you will be able to tell leaders and coworkers why they should invest time in creating data dictionaries and other meta-data. You'll be able to describe why one burn registry had data fragmentation issues, and how a variety of standardization and centralization processes helped to achieve data harmony. You'll be able to answer why it is necessary to integrate data, even though the data is coming from disparate sources. You'll be able to perform data mapping as well as communicate the technical terms used to describe and perform record linkages.

3 heures pour terminer

7 vidéos (Total 44 min), 1 lecture, 2 quiz

Avis

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5 stars
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4 stars
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Meilleurs avis pour HEALTHCARE DATA LITERACY

par JA11 juin 2019

This course is well loaded with information that is useful for data scientists (or intending data scientists) in healthcare. The instructor did a wonderful job.

par JJ16 oct. 2022

Great course. Some formatting issues made quizzes hard to read, but overall great intro.

par BA18 mai 2020

Thank you for keeping me on my clothes in this class

par DP8 juin 2020

It was an informative learning experience filled with practical & useful insights in healthcare data systems.

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À propos du Spécialisation Health Information Literacy for Data Analytics

This Specialization is intended for data and technology professionals with no previous healthcare experience who are seeking an industry change to work with healthcare data. Through four courses, you will identify the types, sources, and challenges of healthcare data along with methods for selecting and preparing data for analysis. You will examine the range of healthcare data sources and compare terminology, including administrative, clinical, insurance claims, patient-reported and external data. You will complete a series of hands-on assignments to model data and to evaluate questions of efficiency and effectiveness in healthcare. This Specialization will prepare you to be able to transform raw healthcare data into actionable information.

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.
Une aide financière est-elle possible ?
Oui. Dans certains programmes d’apprentissage, vous pouvez demander une aide financière ou une bourse d’études si vous ne pouvez pas payer les frais d’inscription. Si une aide financière ou une bourse d’études est disponible pour le programme d’apprentissage choisi, vous trouverez un lien pour faire une demande sur la page de description.

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