Dieser Kurs wird Ihnen dabei helfen, den Grundstein für Ihre Reise in die Welt der Gesundheitsdaten zu legen und Ihnen das Wissen und die Fähigkeiten zu vermitteln, die Sie benötigen, um als Datenwissenschaftler in der Gesundheitsbranche zu arbeiten. Das Gesundheitswesen ist einzigartig, weil es mit sich ständig weiterentwickelnden und komplexen Prozessen im Zusammenhang mit dem Gesundheitsmanagement und der medizinischen Versorgung verbunden ist. Wir lernen die vielen Facetten kennen, die im Gesundheitswesen zu berücksichtigen sind, und bestimmen den Wert und den wachsenden Bedarf an Datenanalysten im Gesundheitswesen. Wir werden etwas über das Triple Aim und andere datengestützte Faktoren im Gesundheitswesen erfahren. Wir werden verschiedene Konzepte und Kategorien von Gesundheitsdaten behandeln und beschreiben, wie Ontologien und verwandte Begriffe wie Taxonomie und Terminologie Konzepte organisieren und Berechnungen erleichtern. Wir werden die gängigen klinischen Darstellungen von Daten in Gesundheitssystemen besprechen, darunter ICD-10, SNOMED, LOINC, Arzneimittelvokabulare (z.B. RxNorm) und klinische Datenstandards. Wir erörtern die verschiedenen Arten von Gesundheitsdaten und bewerten die Komplexität, die entsteht, wenn Sie all die verschiedenen Arten von Daten zur Unterstützung von Entscheidungen heranziehen. Wir werden verschiedene Arten und Quellen von Gesundheitsdaten analysieren, darunter klinische Daten, betriebliche Daten und von Patienten generierte Daten, und wir werden zwischen unstrukturierten, halbstrukturierten und strukturierten Daten im Kontext von Gesundheitsdaten unterscheiden. Wir werden die innere Funktionsweise von Daten und konzeptioneller Harmonie untersuchen und einige Lösungen für das Problem der Datenintegration anbieten, indem wir einige wichtige Konzepte, Methoden und Anwendungen definieren, die für diesen Bereich wichtig sind.
Datenkompetenz im Gesundheitswesen
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Gesundheitliche Informationskompetenz für Datenanalyse
Dozent: Brian Paciotti
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4 Aufgaben
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
In diesem Modul werden Sie in der Lage sein zu erkennen, wie biologische und soziale Systeme das menschliche Wohlbefinden und die Gesundheit beeinflussen. Sie werden in der Lage sein, wichtige Organisationen im US-Gesundheitssystem zu beschreiben und spezifische Beispiele zu diskutieren, die hohe Kosten und mögliche Verschwendung im US-Gesundheitssystem dokumentieren. Sie werden in der Lage sein, die Lücke zwischen Wissen und Handeln zu identifizieren und zu diskutieren und können evidenzbasierte Bemühungen beschreiben, um fragmentierte Versorgungsprozesse in koordinierte, patientenzentrierte Aktivitäten umzuwandeln.
Das ist alles enthalten
7 Videos1 Lektüre1 Aufgabe3 Diskussionsthemen
In diesem Modul werden Sie in der Lage sein, Formen der Kommunikation zu vergleichen und zu beschreiben, warum Menschen Ontologien verwenden, um die Welt zu beschreiben. Sie werden in der Lage sein, die Entwicklung des standardisierten Eisenbahnwesens in den USA zu beschreiben und zu erkennen, warum die Entwicklung der Eisenbahnschienen auch für medizinische Terminologien gilt. Sie werden in der Lage sein, einen Datensatz mit Krankheitscodes zu analysieren und auszuwählen, welche Codes sich auf bestimmte Krankheiten beziehen. Sie werden in der Lage sein, verschiedene Terminologien mit verschiedenen beschreibenden Bereichen zu vergleichen und die verschiedenen Arten der Organisation von Informationen in Hierarchien oder anderen Kategorien gegenüberzustellen.
Das ist alles enthalten
6 Videos1 Aufgabe4 Diskussionsthemen
In diesem Modul werden Sie in der Lage sein, verschiedene Arten von medizinischen Prozessen zu identifizieren und zu erklären, warum bestimmte Datenformate aus diesen unterschiedlichen Prozessen entstanden sind. Sie werden in der Lage sein, zahlreiche Datentypen aufzulisten, die in EHRs zu finden sind, und spezifische klinische Prozesse zu verknüpfen, die diese Ergebnisse hervorgebracht haben. Sie können nachvollziehen, warum verschiedene Arten von Verwaltungsdaten gesammelt werden und den Wert dieser Daten für die Analyse beschreiben. Sie werden in der Lage sein, die gebräuchlichen Arten der Speicherung von Gensequenzen in computerlesbaren Dateien zu identifizieren und zu beschreiben, wie sich Big Data-Formate von den üblichen relationalen Datenbanktechnologien unterscheiden, die eine umfangreiche Datenmodellierung und -planung erfordern.
Das ist alles enthalten
6 Videos1 Aufgabe2 Diskussionsthemen
In diesem Modul werden Sie in der Lage sein, Führungskräften und Mitarbeitern zu erklären, warum sie Zeit in die Erstellung von Datenwörterbüchern und anderen Metadaten investieren sollten. Sie werden beschreiben können, warum ein Brandregister Probleme mit der Datenfragmentierung hatte und wie eine Reihe von Standardisierungs- und Zentralisierungsprozessen dazu beigetragen haben, die Daten zu harmonisieren. Sie werden beantworten können, warum es notwendig ist, Daten zu integrieren, auch wenn diese aus unterschiedlichen Quellen stammen. Sie werden in der Lage sein, ein Daten-Mapping durchzuführen und die technischen Begriffe zu erklären, die zur Beschreibung und Durchführung von Datensatzverknüpfungen verwendet werden.
Das ist alles enthalten
7 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 peer review2 Diskussionsthemen
Dozent
Empfohlen, wenn Sie sich für Gesundheitsinformatik interessieren
University of California, Davis
The University of Sydney
Johns Hopkins University
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Bewertungen von Lernenden
119 Bewertungen
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Geprüft am 16. Okt. 2022
Great course. Some formatting issues made quizzes hard to read, but overall great intro.
Geprüft am 19. März 2019
Overall I liked the course. I am giving 4 star due to issue with lack of forum responses. Did not look any TA was assigned to the program.
Geprüft am 8. Juni 2020
It was an informative learning experience filled with practical & useful insights in healthcare data systems.
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Häufig gestellte Fragen
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