In diesem Kurs wird MIMIC-III vorgestellt, die größte öffentlich zugängliche Datenbank für elektronische Gesundheitsdaten (EHR), die zum Benchmarking von Algorithmen des maschinellen Lernens dient. Sie erfahren insbesondere, wie diese relationale Datenbank aufgebaut ist und welche Tools zur Abfrage, Extraktion und Visualisierung von deskriptiven Analysen zur Verfügung stehen.
Data Mining von klinischen Datenbanken - CDSS 1
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Data Mining von klinischen Datenbanken - CDSS 1
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Informierte klinische Entscheidungsfindung mit Deep Learning
Dozent: Fani Deligianni
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4.8
(13 Bewertungen)
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
Es dauert 20 Stunden
3 Wochen bei 6 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Verstehen des Schemas öffentlich zugänglicher EHR-Datenbanken (MIMIC-III)
Erkennen Sie die Verwendung der Internationalen Klassifikation der Krankheiten (ICD)
Extrahieren und visualisieren Sie deskriptive Statistiken aus klinischen Datenbanken
Verstehen und extrahieren Sie wichtige klinische Ergebnisse wie Sterblichkeit und Verweildauer
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: auswertung klinischer Datenbanken
- Kategorie: Elektronische Krankenakten
- Kategorie: Deskriptive Statistik
- Kategorie: Ethik im EHR
- Kategorie: Internationale Klassifikation der Krankheiten
Wichtige Details
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5 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Informierte klinische Entscheidungsfindung mit Deep Learning
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
In diesem Modul wird MIMIC-III vorgestellt, die größte öffentlich zugängliche Datenbank für elektronische Gesundheitsdaten (EHR), die zum Benchmarking von Algorithmen für maschinelles Lernen zur Verfügung steht. Sie erfahren insbesondere, wie diese relationale Datenbank aufgebaut ist und welche Tools zur Abfrage, Extraktion und Visualisierung von deskriptiven Analysen zur Verfügung stehen. Das Schema und die Kodierung der Internationalen Klassifikation der Krankheiten sind wichtig, um zu verstehen, wie man Forschungsfragen den Daten zuordnet und wie man wichtige klinische Ergebnisse extrahiert, um klinisch nützliche Algorithmen für maschinelles Lernen zu entwickeln.
Das ist alles enthalten
6 Videos9 Lektüren1 Aufgabe2 Diskussionsthemen
In dieser Woche besprechen wir die grundlegende Struktur der MIMIC III-Datenbank und machen praktische Übungen zur Extraktion und Visualisierung von zusammenfassenden Statistiken. Wir werden verstehen, wie schwierig es ist, klinische Ergebnisse zu definieren und wir werden klinische Variablen in Bezug auf einen bestimmten Patienten untersuchen.
Das ist alles enthalten
5 Videos7 Lektüren1 Aufgabe1 Diskussionsthema
In dieser Woche geht es um die Geschichte des Systems der Internationalen Klassifikation der Krankheiten (ICD), das in Zusammenarbeit entwickelt wurde, damit die medizinischen Begriffe und Informationen in Totenscheinen für statistische Zwecke zusammengefasst werden können. Praktische Beispiele zeigen, wie Sie ICD-9-Codes aus der MIMIC III-Datenbank extrahieren und visualisieren können. Außerdem erörtern wir die Unterschiede zwischen den Systemen ICD-9, ICD-10 und ICD-11.
Das ist alles enthalten
5 Videos6 Lektüren1 Aufgabe1 Diskussionsthema
In dieser Woche erhalten Sie einen Überblick über klinische Konzepte, bei denen es sich um statistische Instrumente zur Ermittlung von Krankheitsbewertungen handelt. Sie werden auf der Grundlage von Expertenmeinungen entwickelt und anschließend auf der Basis datengesteuerter Methoden erweitert. Diese Modelle sind der Vorläufer von Modellen des maschinellen Lernens für die Präzisionsmedizin. Schließlich bieten die praktischen Übungen dieser Woche die Möglichkeit, ein komplexes Flussdiagramm zur Aufnahme von Patienten zu implementieren.
Das ist alles enthalten
3 Videos11 Lektüren2 Aufgaben1 Diskussionsthema
Dozent
Empfohlen, wenn Sie sich für Maschinelles Lernen interessieren
The University of Sydney
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Felipe M.
Lernender seit 2018
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