Stanford University
Spezialisierung KI im Gesundheitswesen
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Spezialisierung KI im Gesundheitswesen

Matthew Lungren
Serena Yeung
Mildred Cho

Dozenten: Matthew Lungren

43.256 bereits angemeldet

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
4.7

(1,815 Bewertungen)

Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
1 Monat
Pro Woche 10 Stunden
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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(1,815 Bewertungen)

Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
1 Monat
Pro Woche 10 Stunden
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Was Sie lernen werden

  • Identifizieren Sie Probleme im Gesundheitswesen, die durch maschinelles Lernen gelöst werden können

  • Analysieren Sie, wie KI die Sicherheit, Qualität und Forschung in der Patientenversorgung beeinflusst

  • Beziehen Sie KI auf die Wissenschaft, Praxis und das Geschäft der Medizin

  • Wenden Sie die Bausteine der KI an, um Innovationen zu fördern und neue Technologien zu verstehen

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Künstliche Intelligenz
  • Kategorie: Analyse klinischer Daten
  • Kategorie: Maschinelles Lernen
  • Kategorie: Anwendungen der Künstlichen Intelligenz

Wichtige Details

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Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.

  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
  • Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von Stanford University.
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Spezialisierung - 5 Kursreihen

Einführung in das Gesundheitswesen

KURS 111 Stunden4.8 (1,081 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • Die größten Herausforderungen des amerikanischen Gesundheitssystems

  • Probleme, auf die Sie bei Ihren Bemühungen um eine Verbesserung der Gesundheitsversorgung und des Gesundheitssystems stoßen könnten

  • Wer die wichtigsten Akteure im US-Gesundheitssystem sind

Einführung in klinische Daten

KURS 211 Stunden4.7 (389 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • Wie man ein Framework für medizinisches Data Mining anwendet

  • Ethische Nutzung von Daten bei Entscheidungen im Gesundheitswesen

  • Wie Sie Daten, die möglicherweise ungenau sind, systematisch nutzen können

  • Was eine gute Forschungsfrage ausmacht und wie man einen Data-Mining-Workflow entwickelt, um sie zu beantworten

Grundlagen des maschinellen Lernens für das Gesundheitswesen

KURS 314 Stunden4.8 (500 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • Definieren Sie wichtige Beziehungen zwischen den Bereichen des maschinellen Lernens, der Biostatistik und der traditionellen Computerprogrammierung.

  • Erfahren Sie mehr über fortschrittliche neuronale Netzwerkarchitekturen für Aufgaben von der Textklassifizierung bis zur Objekterkennung und -segmentierung.

  • Lernen Sie wichtige Ansätze für die Nutzung von Daten zum Trainieren, Validieren und Testen von Machine Learning-Modellen kennen.

  • Verstehen Sie, wie sich die dynamische medizinische Praxis und diskontinuierliche Zeitpläne auf die Entwicklung und den Einsatz von klinischen Machine Learning-Anwendungen auswirken.

Evaluierung von KI-Anwendungen im Gesundheitswesen

KURS 411 Stunden4.5 (256 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • Grundsätze und praktische Überlegungen zur Integration von KI in klinische Arbeitsabläufe

  • Bewährte Praktiken von KI-Anwendungen zur Förderung fairer und gerechter Lösungen im Gesundheitswesen

  • Herausforderungen bei der Regulierung von KI-Anwendungen und welche Komponenten eines Modells reguliert werden können

  • Was Standard-Bewertungsmetriken leisten und was nicht

KI im Gesundheitswesen Capstone

KURS 510 Stunden4.7 (222 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

Dozenten

Matthew Lungren
Stanford University
2 Kurse31.337 Lernende
Serena Yeung
Stanford University
2 Kurse31.337 Lernende

von

Stanford University

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
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Häufig gestellte Fragen