Ce cours présente MIMIC-III, la plus grande base de données publique de dossiers médicaux électroniques (EHR) disponible pour évaluer les algorithmes d'apprentissage automatique. En particulier, vous apprendrez la conception de cette base de données relationnelle, les outils disponibles pour interroger, extraire et visualiser les analyses descriptives.
Exploration des bases de données cliniques - CDSS 1
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Exploration des bases de données cliniques - CDSS 1
Ce cours fait partie de Spécialisation Prise de décision clinique éclairée grâce à l'apprentissage profond
Instructeur : Fani Deligianni
2 712 déjà inscrits
Inclus avec 
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4.8
(13 avis)
niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
20 heures pour terminer
3 semaines à 6 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Comprendre le schéma des bases de données de DSE accessibles au public (MIMIC-III)
Reconnaître l'utilisation de la classification internationale des maladies (CIM)
Extraire et visualiser des statistiques descriptives à partir de bases de données cliniques
Comprendre et extraire les principaux résultats cliniques tels que la mortalité et la durée de séjour
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : l'exploitation de bases de données cliniques
- Catégorie : Dossiers médicaux électroniques
- Catégorie : Statistiques descriptives
- Catégorie : L'éthique dans le DSE
- Catégorie : Classification internationale des maladies
Détails à connaître
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Évaluations
5 devoirs
Enseigné en Anglais
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Il y a 4 modules dans ce cours
Ce module présente MIMIC-III, la plus grande base de données publique de dossiers médicaux électroniques (EHR) disponible pour évaluer les algorithmes d'apprentissage automatique. En particulier, vous découvrirez la conception de cette base de données relationnelle, les outils disponibles pour l'interroger, l'extraire et visualiser des analyses descriptives. Le schéma et le codage de la classification internationale des maladies sont importants pour comprendre comment faire correspondre les questions de recherche aux données et comment extraire les principaux résultats cliniques afin de développer des algorithmes d'apprentissage automatique utiles sur le plan clinique.
Inclus
6 vidéos9 lectures1 devoir2 sujets de discussion
Cette semaine comprend une discussion sur la structure de base de la base de données MIMIC III et des exercices pratiques sur la manière d'extraire et de visualiser des statistiques sommaires. Nous comprendrons la difficulté de définir les résultats cliniques et nous examinerons les variables cliniques liées à un patient spécifique.
Inclus
5 vidéos7 lectures1 devoir1 sujet de discussion
Cette semaine aborde l'histoire du système de classification internationale des maladies (CIM), qui a été développé en collaboration afin que les termes médicaux et les informations figurant dans les certificats de décès puissent être regroupés à des fins statistiques. Des exemples pratiques montrent comment extraire les codes CIM-9 de la base de données MIMIC III et les visualiser. En outre, nous discutons des différences entre les systèmes CIM-9, CIM-10 et CIM-11.
Inclus
5 vidéos6 lectures1 devoir1 sujet de discussion
Cette semaine comprend un aperçu des concepts cliniques, qui sont des outils statistiques permettant d'établir des scores de maladie. Ils sont élaborés sur la base d'avis d'experts et étendus par la suite grâce à des méthodes fondées sur les données. Ces modèles sont les précurseurs des modèles d'apprentissage automatique pour la médecine de précision. Enfin, les exercices pratiques de cette semaine offrent l'opportunité de mettre en œuvre un organigramme complexe d'inclusion des patients.
Inclus
3 vidéos11 lectures2 devoirs1 sujet de discussion
Instructeur
Offert par
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Larry W.
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Avis des étudiants
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