À propos de ce cours

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Niveau débutant
Approx. 12 heures pour terminer
Anglais

Ce que vous allez apprendre

  • How to apply a framework for medical data mining

  • Ethical use of data in healthcare decisions

  • How to make use of data that may be inaccurate in systematic ways

  • What makes a good research question and how to construct a data mining workflow answer it

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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

Asking and answering questions via clinical data mining

1 heure pour terminer
12 vidéos (Total 19 min), 2 lectures, 3 quiz
12 vidéos
Welcome2 min
Introduction to the data mining workflow1 min
Real Life Example1 min
Example: Finding similar patients2 min
Example: Estimating risk37s
Putting patient data on timeline51s
Revisit the data mining workflow steps1 min
Types of research questions2 min
Research questions suited for clinical data55s
Example: making decision to treat1 min
Properties that make answering a research question useful1 min
Wrap Up1 min
2 lectures
Study Guide Module 15 min
Citations and Additional Readings5 min
3 exercices pour s'entraîner
Reflection Exercise10 min
Reflection Exercise10 min
Knowledge Check30 min
Semaine
2

Semaine 2

2 heures pour terminer

Data available from Healthcare systems

2 heures pour terminer
16 vidéos (Total 32 min), 3 lectures, 4 quiz
16 vidéos
Review of key entities and the data they collect1 min
Actors with different interests2 min
Common data types in Healthcare2 min
Strengths and weaknesses of observational data2 min
Bias and error from the healthcare system perspective2 min
Bias and error of exposures and outcomes50s
How a patient's exposure might be misclassified2 min
How a patient's outcome could be misclassified2 min
Electronic medical record data2 min
Claims data2 min
Pharmacy55s
Surveillance datasets and Registries1 min
Population health data sets3 min
A framework to assess if a data source is useful1 min
Wrap Up1 min
3 lectures
Video Image Credit
Study Guide Module 25 min
Citations and Additional Readings5 min
4 exercices pour s'entraîner
Reflection Exercise10 min
Reflection Exercise10 min
Reflection Exercise15 min
Knowledge Check30 min
Semaine
3

Semaine 3

1 heure pour terminer

Representing time, and timing of events, for clinical data mining

1 heure pour terminer
12 vidéos (Total 20 min), 2 lectures, 3 quiz
12 vidéos
Time, timelines, timescales and representations of time2 min
Timescale: Choosing the relevant units of time29s
What affects the timescale1 min
Representation of time57s
Time series and non-time series data2 min
Order of events1 min
Implicit representations of time1 min
Different ways to put data in bins2 min
Timing of exposures and outcomes3 min
Clinical processes are non-stationary2 min
Wrap Up1 min
2 lectures
Study Guide Module 35 min
Citations and Additional Readings5 min
3 exercices pour s'entraîner
Reflection Exercise10 min
Reflection Exercise 215 min
Knowledge Check30 min
Semaine
4

Semaine 4

2 heures pour terminer

Creating analysis ready datasets from patient timelines

2 heures pour terminer
18 vidéos (Total 33 min), 2 lectures, 3 quiz
18 vidéos
Defining the unit of analysis52s
Using features and the presence of features2 min
How to create features from structured sources1 min
Standardizing features52s
Dealing with too many features3 min
The origins of missing values3 min
Dealing with missing values1 min
Summary recommendations for missing values1 min
Constructing new features1 min
Examples of engineered features2 min
When to consider engineered features1 min
Main points about creating analysis ready datasets53s
Structured knowledge graphs2 min
So what exactly is in a knowledge graph2 min
What are important knowledge graphs2 min
How to choose which knowledge graph to use1 min
Wrap Up45s
2 lectures
Study Guide Module 45 min
Citations and Additional Readings5 min
3 exercices pour s'entraîner
Reflection Exercise10 min
Reflection Exercise20 min
Knowledge Check30 min

Avis

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Foire Aux Questions

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