本毕业设计将带领您探索迄今为止我们在不同课程中所涉及的所有概念。我们围绕一位出现呼吸道症状的患者的经历组织了这次体验,这位患者对 COVID19 存在疑虑,于是向初级保健提供者寻求治疗。我们将从每次就诊时创建的数据的角度来跟踪病人的就诊过程,这将为我们带来一个专门为该专业创建的独特的去标识化数据集。该数据集涵盖电子病历和图像数据,利用该数据集,我们将建立模型,为患者做出风险分级决策。我们将回顾您所做的不同选择--如围绕特征构建的选择、使用的数据类型、如何设置模型评估以及如何处理患者时间线--会如何影响模型推荐的护理。在探索过程中,我们还将讨论当我们尝试使用人工智能来帮助我们为患者做出更好的护理决策时,会出现的监管和伦理问题。本课程将让您亲身体验医疗数据挖掘员的一天。 为支持改善患者护理,斯坦福大学医学部通过了继续医学教育认证委员会(ACCME)、药学教育认证委员会(ACPE)和美国护士资格认证中心(ANCC)的联合认证,为医疗团队提供继续教育。请访问下面的常见问题解答,了解以下重要信息:1)原始发布日期和失效日期;2)认证和学分指定声明;3)活动内容控制的每个人的财务关系披露。


您将获得的技能
要了解的详细信息
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积累特定领域的专业知识
- 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5个模块
涵盖的内容
2篇阅读材料2个作业2次同伴评审
涵盖的内容
1篇阅读材料2个作业2次同伴评审
涵盖的内容
1篇阅读材料2个作业2次同伴评审
涵盖的内容
1篇阅读材料2个作业2次同伴评审
涵盖的内容
3篇阅读材料1个作业1次同伴评审
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。
位教师


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学生评论
286 条评论
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已于 Aug 19, 2021审阅
Very well structured course. Easy to understand for those without a backgraoud of bioinformatics. And of course great mentors
已于 Jul 14, 2025审阅
Excellent course, easy to understand and flexible. Had great time learning new technique supported by AI and Machine Learning.
已于 Jul 17, 2021审阅
I really enjoyed this course as it was applied learning of all I learned during the previous courses of the specialization.
常见问题
日期和期限
最初发布日期:11/16/2023
失效日期:11/16/2026
预计完成时间11 小时
提供的继续医学教育学分: 11.00
认证
斯坦福大学医学院经继续医学教育认证委员会 (ACCME) 认证,可为医生提供继续医学教育。 斯坦福大学医学院指定本持久材料最多可获得 11.00 个AMA PRA 1 类学分™。医生只能申请与其参与活动程度相称的学分。
信息披露
斯坦福大学医学院遵守 ACCME 有关行业支持继续医学教育的标准、规范和政策。控制本次活动内容的任何人都不存在与 ACCME 界定的商业利益相关的财务关系。
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注册课程后,您就可以访问专项课程中的所有课程,完成作业后还可以获得证书。您的电子证书将添加到您的 "成就 "页面--在那里,您可以打印证书或将其添加到您的 LinkedIn 个人资料中。
更多问题
提供助学金,
¹ 本课程的部分作业采用 AI 评分。对于这些作业,将根据 Coursera 隐私声明使用您的数据。