人工智能正在改变医学实践。它帮助医生更准确地诊断病人，预测病人的未来健康状况，并推荐更好的治疗方法。本专业课程将为您提供将机器学习应用于医学具体问题的实践经验。 机器学习是预后医学的有力工具，预后医学是专门预测病人未来健康状况的医学分支。在第二门课程中，您将学习多个预后任务实例。然后，您将使用决策树对医学数据中常见的非线性关系进行建模，并将其应用于更准确地预测死亡率。最后，您将学习如何处理缺失数据这一现实世界中的关键挑战。
用于医学预后的人工智能
了解顶级公司的员工如何掌握热门技能
积累特定领域的专业知识
本课程是 医学人工智能 专项课程 专项课程的一部分
在注册此课程时，您还会同时注册此专项课程。
- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 获得可共享的职业证书
该课程共有4个模块
使用逻辑回归建立线性预后模型，然后通过计算一致性指数对模型进行评估。 最后，通过添加特征交互来改进模型。
涵盖的内容
11个视频3篇阅读材料1个作业1个编程作业4个非评分实验室
调整决策树和随机森林模型以预测疾病风险。 使用 c 指数评估模型性能。 识别缺失数据及其如何改变数据分布，然后使用估算法填补缺失数据，以提高模型性能。
涵盖的内容
15个视频1个作业1个编程作业3个非评分实验室
本周，您将处理以疾病发生时间为变量的数据。 您将建立更灵活的模型，预测 5 年、7 年或 10 年的患病风险，而不是仅仅预测 10 年的患病风险。
涵盖的内容
16个视频1个作业1个编程作业2个非评分实验室
本周，您将在生存数据上拟合一个线性模型和一个基于树的风险模型，以便根据每位患者的健康状况为其定制一个风险评分。 风险分值代表患者患某种疾病的相对风险。 然后，您将通过实施和使用包含事件发生时间和删减数据的一致性指数来评估每个模型的性能。
涵盖的内容
24个视频4篇阅读材料1个作业1个编程作业3个非评分实验室
获得职业证书
将此证书添加到您的 LinkedIn 个人资料、简历或履历中。在社交媒体和绩效考核中分享。
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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展
Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情，我就可以学习。'
Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'
Larry W.
自 2021开始学习的学生
''如果我的大学不提供我需要的主题课程，Coursera 便是最好的去处之一。'
Chaitanya A.
''学习不仅仅是在工作中做的更好：它远不止于此。Coursera 让我无限制地学习。'
学生评论
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795 条评论
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NA
5
已于 May 16, 2020审阅
Found it very informative, especially if you are from different field and want to explore the usage of statistics in medicine, this course is a great start. Loved it!!
YS
5
已于 Apr 25, 2020审阅
This was a wonderful course, I am now able to see how this course relates to the actual medical field, where we go from diagnosis to treatment and finally prognosis.
RW
5
已于 Apr 18, 2020审阅
AI for Medical Prognosis gave me a panorama of machine learning models for patient survival prediction in a simple way.
常见问题
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