Ce cours vous enseigne les principes fondamentaux du traitement du langage naturel (NLP) clinique. Dans ce cours, vous apprendrez les principes linguistiques de base qui sous-tendent le NLP, ainsi que la façon d'écrire des expressions régulières et de traiter des données textuelles dans R. Vous apprendrez également des techniques pratiques de traitement de texte pour être en mesure d'extraire des informations à partir de notes cliniques. Enfin, vous aurez l'occasion de mettre vos compétences à l'épreuve avec une application pratique du monde réel dans laquelle vous développerez des algorithmes de traitement de texte pour identifier les complications diabétiques à partir de notes cliniques. Vous effectuerez ce travail en utilisant un environnement de calcul en ligne gratuit pour la science des données, hébergé par notre partenaire industriel Google Cloud.
Traitement du langage naturel clinique
Ce cours fait partie de Spécialisation Science des données cliniques
Instructeur : Laura K. Wiley, PhD
5 778 déjà inscrits
Inclus avec 
(22 avis)
Ce que vous apprendrez
Reconnaître et distinguer les différences de complexité et de sophistication entre l'exploration de texte, le traitement de texte et le traitement du langage naturel.
Écrire des expressions régulières de base pour identifier des textes cliniques courants.
Évaluer et sélectionner les sections de notes qui peuvent être utilisées pour répondre à des questions analytiques.
Écrire un code R pour rechercher d'autres mots-clés et phrases dans les fenêtres de texte afin de répondre à des questions analytiques.
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Il y a 5 modules dans ce cours
Ce module couvre les bases de l'exploration de texte, du traitement de texte et du traitement du langage naturel. Il fournit également des informations sur les fondements linguistiques qui sous-tendent les outils de traitement du langage naturel.
Inclus
7 vidéos4 lectures1 devoir
Ce module présente les expressions régulières, la méthode de traitement de texte et la façon de travailler avec des données textuelles dans R. La maîtrise est démontrée par un travail de programmation avec des questions appliquées.
Inclus
3 vidéos2 lectures2 devoirs
Ce module traite de la manière dont la section d'une note clinique peut affecter la signification du texte dans la section. Un travail de programmation permet de mettre en pratique ces connaissances pour traiter un texte clinique.
Inclus
4 vidéos2 lectures2 devoirs
Ce module explique comment vous pouvez construire des fenêtres de texte autour de mots-clés intéressants afin de comprendre le contexte et la signification de l'utilisation du mot-clé. Un travail de programmation vous permet de mettre en pratique l'application de cette technique pour traiter un texte clinique.
Inclus
1 vidéo2 lectures2 devoirs
Appliquez les outils et les techniques que vous avez appris dans le cours à un exemple du monde réel !
Inclus
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University of Colorado System
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Avis des étudiants
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Révisé le 21 mai 2020
Excellent course. Well paced, well thoughtout and put together.
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Foire Aux Questions
Malheureusement, à l'heure actuelle, nous ne pouvons autoriser que les étudiants qui ont accès aux services Google (par exemple, un compte gmail) à compléter la spécialisation. En effet, nous donnons aux étudiants l'accès à des données cliniques réelles et nos protections de la vie privée n'autorisent le partage de données qu'à travers l'environnement Google BigQuery.
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