This course is a capstone assignment requiring you to apply the knowledge and skill you have learnt throughout the specialization. In this course you will choose one of the areas and complete the assignment to pass.
Capstone Assignment - CDSS 5
Capstone Assignment - CDSS 5
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Informed Clinical Decision Making using Deep Learning
Dozent: Fani Deligianni
Bei 
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Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
Es dauert 2 Stunden
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3 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Informed Clinical Decision Making using Deep Learning
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In diesem Kurs gibt es 3 Module
This is an advanced exercise/lesson that combines knowledge from the three earlier modules: 1) 'Data mining of Clinical Databases' to query the MIMIC database, 2) 'Deep learning in Electronic Health Records' to pre-process EHR and build deep learning models and 3) 'Explainable deep learning models for healthcare' to explain the models decision. In particular, permutation feature importance is implemented and applied on MIMIC-III extracted datasets. The technique is applied both on logistic regression and on an LSTM model. The explanations derived are global explanations of the model.
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3 Lektüren1 Aufgabe
This is an advanced exercise/lesson that combines knowledge from the three earlier modules: 1) 'Data mining of Clinical Databases' to query the MIMIC database, 2) 'Deep learning in Electronic Health Records' to pre-process EHR and build deep learning models and 3) 'Explainable deep learning models for healthcare' to explain the models decision. In particular, LIME is applied on MIMIC-III extracted datasets. The technique is applied on both logistic regression and an LSTM model . The explanations derived are local explanations of the model.
Das ist alles enthalten
2 Lektüren1 Aufgabe
This is an advanced exercise/lesson that combines knowledge from the three earlier modules: 1) 'Data mining of Clinical Databases' to query the MIMIC database, 2) 'Deep learning in Electronic Health Records' to pre-process EHR and build deep learning models and 3) 'Explainable deep learning models for healthcare' to explain the models decision. In particular, GradCam is implemented and applied on an LSTM model that predicts mortality based on MIMIC-III extracted datasets. The explanations derived are local explanations of the model.
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1 Lektüre1 Aufgabe
Dozent
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