Johns Hopkins University
Die Datenwissenschaft der Gesundheitsinformatik
Johns Hopkins University

Die Datenwissenschaft der Gesundheitsinformatik

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Gesundheitsinformatik

Unterrichtet auf Englisch

Einige Inhalte können nicht übersetzt werden

Hadi H. K. Kharrazi, MD, Ph.D
Sam Meiselman

Dozenten: Hadi H. K. Kharrazi, MD, Ph.D

19.290 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Kurs

Informieren Sie sich über ein Thema und erlernen Sie die Grundlagen.

4.6

(201 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

10 Stunden (ungefähr)
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

Was Sie lernen werden

  • Erläutern Sie verschiedene Formen von klinischen Daten und Bevölkerungsdaten.

  • Beschreiben Sie die Daten, die zur Beantwortung eines Informationsproblems im Gesundheitswesen erforderlich sind.

  • Unterscheiden Sie zwischen Datenfragen und Datenabfragen, wenn es um ein Informationsproblem im Gesundheitswesen geht.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Gesundheitsinformatik
  • Kategorie: Datenverarbeitung
  • Kategorie: Datenanalyse
  • Kategorie: Datenbank (DBMS)
  • Kategorie: datenabfrage

Wichtige Details

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4 Quizzes

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Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

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Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

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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
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
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In diesem Kurs gibt es 4 Module

In diesem Modul beginnen wir mit der Einführung und Definition von Datenbanken und stellen die Rolle von Datenbanken in den Kontext der klinischen Informatik. Weiter geht es mit einer Einführung in die gängigen Gesundheitsdatentypen wie Demografie, Diagnose, Medikamente, Verfahren und Nutzungsdaten. Zum Abschluss dieses Moduls werden wir die neu entstehenden Gesundheitsdaten wie Laboraufträge/-ergebnisse, Vitaldaten, soziale Daten und vom Patienten selbst generierte Daten besprechen.

Das ist alles enthalten

6 Videos1 Quiz

In diesem Modul gehen wir auf die Datenspezifikationen ein, die aus Versicherungsansprüchen und elektronischen Gesundheitsakten gewonnen werden. Anschließend erörtern wir die allgemeinen Herausforderungen bei der Verwendung von Gesundheitsdaten, insbesondere Fragen der Datenqualität, der Dateninteroperabilität und der Datensystemarchitekturen. Abschließend werden wir die "Big Data"-Herausforderungen von Gesundheitsdaten beschreiben und einige der Datenprobleme erläutern, die analytische Bemühungen behindern können.

Das ist alles enthalten

5 Videos1 Quiz

Mit diesem Verständnis der verfügbaren Daten ist es nun an der Zeit zu sehen, wie Sie Fragen, die Sie und Ihre Kollegen haben werden, in Abfragen umwandeln können, die die Datenbank versteht. Sie erhalten nicht nur Faustregeln für diese Übersetzung, sondern lernen auch drei Online-Tools kennen, mit denen Sie einige dieser Fähigkeiten testen können. Außerdem sehen Sie ein Interview mit Sam Meiselman, dem Kursleiter und verantwortlichen Datenmanager für das Johns Hopkins Enterprise Data Warehouse, der diese Fähigkeiten täglich anwenden muss.

Das ist alles enthalten

6 Videos1 Quiz

Um die immer wiederkehrende Botschaft über die Herausforderungen und die Kunst, Fragen in Abfragen zu übersetzen, zu verdeutlichen, sehen Sie Interviews mit zwei Experten: Einer kommt von der Datenverwaltungsseite der Gleichung und einer von der Domäne. Sie werden Ihnen Perspektiven vermitteln, die sich sowohl ähneln (die Notwendigkeit, das Problem zu verstehen, für das die Daten abgerufen werden) als auch unterscheiden (die Vielzahl der verfügbaren Daten im Vergleich zur Reichhaltigkeit des Domänenproblems).

Das ist alles enthalten

8 Videos1 Quiz1 peer review

Dozenten

Lehrkraftbewertungen
4.8 (42 Bewertungen)
Hadi H. K. Kharrazi, MD, Ph.D
Johns Hopkins University
1 Kurs19.290 Lernende

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Geprüft am 16. März 2022

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Geprüft am 18. Nov. 2020

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Geprüft am 17. Aug. 2020

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