Dieser Kurs vermittelt Ihnen die Grundlagen der computergestützten Phänotypisierung, einer Methode der biomedizinischen Informatik zur Identifizierung von Patientenpopulationen. In diesem Kurs lernen Sie, wie sich verschiedene klinische Datentypen verhalten, wenn Sie versuchen, Patienten mit einer bestimmten Krankheit oder einem bestimmten Merkmal zu identifizieren. Sie werden auch lernen, wie Sie verschiedene Datenmanipulationen und -kombinationen programmieren, um die Komplexität zu erhöhen und die Leistung Ihrer Algorithmen zu verbessern. Schließlich werden Sie die Möglichkeit haben, Ihre Fähigkeiten in einer praktischen Anwendung unter Beweis zu stellen, in der Sie einen Algorithmus zur computergestützten Phänotypisierung entwickeln, um Patienten mit Bluthochdruck zu identifizieren. Sie werden diese Arbeit mit einem echten klinischen Datensatz durchführen und dabei eine kostenlose Online-Rechenumgebung für Data Science nutzen, die von unserem Industriepartner Google Cloud gehostet wird.
Identifizierung von Patientenpopulationen
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Klinische Datenwissenschaft
Dozent: Laura K. Wiley, PhD
3.473 bereits angemeldet
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Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Erstellen Sie einen Algorithmus zur rechnerischen Phänotypisierung
Bewerten Sie die Leistung des Algorithmus im Kontext des analytischen Ziels.
Kombinationen von mindestens drei Datentypen mit boolescher Logik erstellen
Erklären Sie die Auswirkungen der Leistung einzelner Datentypen auf die computergestützte Phänotypisierung.
Wichtige Details
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7 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
Fügen Sie diese Qualifikation zur Ihrem LinkedIn-Profil oder Ihrem Lebenslauf hinzu.
Teilen Sie es in den sozialen Medien und in Ihrer Leistungsbeurteilung.
In diesem Kurs gibt es 5 Module
Erfahren Sie mehr über die computergestützte Phänotypisierung und wie Sie diese Technik zur Identifizierung von Patientenpopulationen einsetzen können.
Das ist alles enthalten
5 Videos10 Lektüren2 Aufgaben
Verstehen Sie, wie verschiedene klinische Datentypen zur Identifizierung von Patientenpopulationen verwendet werden können. Beginnen Sie mit der Entwicklung eines computergestützten Phänotypisierungsalgorithmus zur Identifizierung von Patienten mit Diabetes Typ II.
Das ist alles enthalten
5 Videos2 Lektüren2 Aufgaben
Lernen Sie, wie Sie einzelne Datentypen manipulieren und mehrere Datentypen in computergestützten Phänotypisierungsalgorithmen kombinieren können. Entwickeln Sie einen ausgefeilteren Algorithmus zur computergestützten Phänotypisierung, um Patienten mit Diabetes Typ II zu identifizieren.
Das ist alles enthalten
2 Videos2 Lektüren2 Aufgaben
Verstehen Sie, wie man einen einzelnen "besten" Algorithmus zur rechnerischen Phänotypisierung auswählt. Einen Phänotypisierungsalgorithmus für Typ-II-Diabetes fertigstellen und begründen.
Das ist alles enthalten
1 Video1 Lektüre1 Aufgabe
Stellen Sie Ihre neuen Fähigkeiten auf die Probe - entwickeln Sie einen Algorithmus zur computergestützten Phänotypisierung, um Patienten mit Bluthochdruck zu identifizieren.
Das ist alles enthalten
1 Lektüre1 peer review
Dozent
Empfohlen, wenn Sie sich für Datenanalyse interessieren
University of California San Diego
Yale University
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Duke University
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 12. Dez. 2019
Great overview of how to identify Patient Population and the in and out of what to look for when you are thinking about your potential research project will involve.
Geprüft am 4. Apr. 2019
The instructor does a great job of providing hands-on teaching in addition to lecture. However, this course required a lot of knowledge of R, which wasn't provided in the introductory course.
Geprüft am 12. Mai 2019
This is a well-presented course. I highly recommend.
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Häufig gestellte Fragen
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