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
Instructeurs : Pranav Rajpurkar
28 217 déjà inscrits
(777 avis)
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
Ajouter à votre profil LinkedIn
4 devoirs
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Élaborez votre expertise du sujet
- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable
Obtenez un certificat professionnel
Ajoutez cette qualification à votre profil LinkedIn ou à votre CV
Partagez-le sur les réseaux sociaux et dans votre évaluation de performance
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 devoir1 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 devoir1 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 devoir1 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 devoir1 devoir de programmation3 laboratoires non notés
Instructeurs
Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Apprentissage automatique
London Business School
The University of Sydney
DeepLearning.AI
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Avis des étudiants
Affichage de 3 sur 777
777 avis
- 5 stars
79,15 %
- 4 stars
15,70 %
- 3 stars
3,08 %
- 2 stars
1,41 %
- 1 star
0,64 %
Ouvrez de nouvelles portes avec Coursera Plus
Accès illimité à plus de 7 000 cours de renommée internationale, à des projets pratiques et à des programmes de certificats reconnus sur le marché du travail, tous inclus dans votre abonnement
Faites progresser votre carrière avec un diplôme en ligne
Obtenez un diplôme auprès d’universités de renommée mondiale - 100 % en ligne
Rejoignez plus de 3 400 entreprises mondiales qui ont choisi Coursera pour les affaires
Améliorez les compétences de vos employés pour exceller dans l’économie numérique
Foire Aux Questions
L'accès aux cours et aux devoirs dépend de votre type d'inscription. Si vous suivez un cours en mode audit, vous pourrez consulter gratuitement la plupart des supports de cours. Pour accéder aux devoirs notés et obtenir un certificat, vous devrez acheter l'expérience de certificat, pendant ou après votre audit. Si vous ne voyez pas l'option d'audit :
Il se peut que le cours ne propose pas d'option d'audit. Vous pouvez essayer un essai gratuit ou demander une aide financière.
Le cours peut proposer l'option "Cours complet, pas de certificat" à la place. Cette option vous permet de consulter tous les supports de cours, de soumettre les évaluations requises et d'obtenir une note finale. Cela signifie également que vous ne pourrez pas acheter un certificat d'expérience.
Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous avez accès à tous les cours de la Specializations, et vous obtenez un certificat lorsque vous terminez le travail. Votre certificat électronique sera ajouté à votre page de réalisations - de là, vous pouvez imprimer votre certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez uniquement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez auditer le cours gratuitement.
Si vous vous êtes abonné, vous bénéficiez d'une période d'essai gratuite de 7 jours pendant laquelle vous pouvez annuler votre abonnement sans pénalité. Après cette période, nous ne remboursons pas, mais vous pouvez résilier votre abonnement à tout moment. Consultez notre politique de remboursement complète.