This course teaches you the fundamentals of computational phenotyping, a biomedical informatics method for identifying patient populations. In this course you will learn how different clinical data types perform when trying to identify patients with a particular disease or trait. You will also learn how to program different data manipulations and combinations to increase the complexity and improve the performance of your algorithms. Finally, you will have a chance to put your skills to the test with a real-world practical application where you develop a computational phenotyping algorithm to identify patients who have hypertension. You will complete this work using a real clinical data set while using a free, online computational environment for data science hosted by our Industry Partner Google Cloud.
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Identifying Patient Populations
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Clinical Data Science
Dozent: Laura K. Wiley, PhD
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Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Create a computational phenotyping algorithm
Assess algorithm performance in the context of analytic goal.
Create combinations of at least three data types using boolean logic
Explain the impact of individual data type performance on computational phenotyping.
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
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In diesem Kurs gibt es 5 Module
Learn about computational phenotyping and how to use the technique to identify patient populations.
Das ist alles enthalten
5 Videos10 Lektüren2 Aufgaben
Understand how different clinical data types can be used to identify patient populations. Begin developing a computational phenotyping algorithm to identify patients with type II diabetes.
Das ist alles enthalten
5 Videos2 Lektüren2 Aufgaben
Learn how to manipulate individual data types and combine multiple data types in computational phenotyping algorithms. Develop a more sophisticated computational phenotyping algorithm to identify patients with type II diabetes.
Das ist alles enthalten
2 Videos2 Lektüren2 Aufgaben
Understand how to select a single "best" computational phenotyping algorithm. Finalize and justify a phenotyping algorithm for type II diabetes.
Das ist alles enthalten
1 Video1 Lektüre1 Aufgabe
Put your new skills to the test - develop an computational phenotyping algorithm to identify patients with hypertension.
Das ist alles enthalten
1 Lektüre1 peer review
Dozent
Empfohlen, wenn Sie sich für Data Analysis interessieren
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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
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Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:
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