This course is a capstone assignment requiring you to apply the knowledge and skill you have learnt throughout the specialization. In this course you will choose one of the areas and complete the assignment to pass.
Capstone Assignment - CDSS 5
Capstone Assignment - CDSS 5
Ce cours fait partie de Spécialisation Informed Clinical Decision Making using Deep Learning
Instructeur : Fani Deligianni
Inclus avec 
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niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
2 heures pour terminer
Planning flexible
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Évaluations
3 devoirs
Enseigné en Anglais
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Ce cours fait partie de la Spécialisation Informed Clinical Decision Making using Deep Learning
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Il y a 3 modules dans ce cours
This is an advanced exercise/lesson that combines knowledge from the three earlier modules: 1) 'Data mining of Clinical Databases' to query the MIMIC database, 2) 'Deep learning in Electronic Health Records' to pre-process EHR and build deep learning models and 3) 'Explainable deep learning models for healthcare' to explain the models decision. In particular, permutation feature importance is implemented and applied on MIMIC-III extracted datasets. The technique is applied both on logistic regression and on an LSTM model. The explanations derived are global explanations of the model.
Inclus
3 lectures1 devoir
This is an advanced exercise/lesson that combines knowledge from the three earlier modules: 1) 'Data mining of Clinical Databases' to query the MIMIC database, 2) 'Deep learning in Electronic Health Records' to pre-process EHR and build deep learning models and 3) 'Explainable deep learning models for healthcare' to explain the models decision. In particular, LIME is applied on MIMIC-III extracted datasets. The technique is applied on both logistic regression and an LSTM model . The explanations derived are local explanations of the model.
Inclus
2 lectures1 devoir
This is an advanced exercise/lesson that combines knowledge from the three earlier modules: 1) 'Data mining of Clinical Databases' to query the MIMIC database, 2) 'Deep learning in Electronic Health Records' to pre-process EHR and build deep learning models and 3) 'Explainable deep learning models for healthcare' to explain the models decision. In particular, GradCam is implemented and applied on an LSTM model that predicts mortality based on MIMIC-III extracted datasets. The explanations derived are local explanations of the model.
Inclus
1 lecture1 devoir
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