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.
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Identifizierung von Patientenpopulationen
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Klinische Datenwissenschaft
Unterrichtet auf Englisch
Einige Inhalte können nicht übersetzt werden
Dozent: Laura K. Wiley, PhD
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enthalten
Kurs
(39 Bewertungen)
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 Quizzes
Kurs
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Empfohlene Erfahrung
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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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 Quizzes
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 Quizzes
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 Quizzes
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 Quiz
Stellen Sie Ihre neuen Fähigkeiten auf die Probe - entwickeln Sie einen Algorithmus zur computergestützten Phänotypisierung, um Patienten mit Bluthochdruck zu identifizieren.
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1 Lektüre1 peer review
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Geprüft am 12. Mai 2019
Geprüft am 12. Dez. 2019
Geprüft am 4. Apr. 2019
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Häufig gestellte Fragen
Leider können wir derzeit nur Studenten, die Zugang zu Google-Diensten haben (z.B. ein Google Mail-Konto), die Spezialisierung ermöglichen. Der Grund dafür ist, dass wir den Studenten Zugang zu echten klinischen Daten geben und unsere Datenschutzbestimmungen nur die gemeinsame Nutzung von Daten über die Google BigQuery-Umgebung erlauben.
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