L'IA transforme la pratique de la médecine. Elle aide les médecins à diagnostiquer les patients avec plus de précision, à prédire leur état de santé futur et à recommander de meilleurs traitements. Cette Specialization vous donnera une expérience pratique de l'application de l'apprentissage automatique à des problèmes concrets en médecine. L'apprentissage automatique est un outil puissant pour le pronostic, une branche de la médecine spécialisée dans la prédiction de la santé future des patients. Dans ce deuxième cours, vous découvrirez plusieurs exemples de tâches de pronostic. Vous utiliserez ensuite des arbres de décision pour modéliser des relations non linéaires, couramment observées dans les données médicales, et les appliquerez à la prédiction plus précise des taux de mortalité. Enfin, vous apprendrez à gérer les données manquantes, un défi majeur dans le monde réel.
L'IA au service du pronostic médical
Ce cours fait partie de Spécialisation L'IA au service de la médecine
Enseigné en Anglais
Certains éléments de contenu peuvent ne pas être traduits
Instructeurs : Pranav Rajpurkar
27 715 déjà inscrits
Cours
(767 avis)
97%
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Exemples de tâches de pronostic
Appliquer des modèles basés sur les arbres pour estimer les taux de survie des patients
Relever les défis pratiques de la médecine tels que les données manquantes
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Forêts d'arbres décisionnels
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Deep learning
- Catégorie : la modélisation temps-événement
- Catégorie : mise au point du modèle
Détails à connaître
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Il y a 4 modules dans ce cours
Construisez un modèle pronostique linéaire à l'aide de la régression logistique, puis évaluez le modèle en calculant l'indice de concordance. Enfin, améliorez le modèle en ajoutant des interactions entre les caractéristiques.
Inclus
11 vidéos3 lectures1 quiz1 devoir de programmation4 laboratoires non notés
Ajustez les modèles d'arbre de décision et de forêt aléatoire pour prédire le risque d'une maladie. Évaluer les performances du modèle à l'aide de l'indice c. Identifier les données manquantes et la manière dont elles peuvent modifier la distribution des données, puis utiliser l'imputation pour compléter les données manquantes afin d'améliorer les performances du modèle.
Inclus
15 vidéos1 quiz1 devoir de programmation3 laboratoires non notés
Cette semaine, vous travaillerez avec des données pour lesquelles la durée d'apparition d'une maladie est une variable. Au lieu de prédire uniquement le risque de maladie sur 10 ans, vous construirez des modèles plus flexibles qui peuvent prédire le risque sur 5 ans, 7 ans ou 10 ans.
Inclus
16 vidéos1 quiz1 devoir de programmation2 laboratoires non notés
Cette semaine, vous allez ajuster un modèle linéaire et un modèle de risque arborescent sur des données de survie, afin de personnaliser un score de risque pour chaque patient, en fonction de son profil de santé. Le score de risque représente le risque relatif du patient de contracter une maladie particulière. Vous évaluerez ensuite les performances de chaque modèle en mettant en œuvre et en utilisant un indice de concordance qui intègre le temps écoulé jusqu'à l'événement et les données censurées.
Inclus
24 vidéos4 lectures1 quiz1 devoir de programmation3 laboratoires non notés
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