Ce cours vous enseigne les principes fondamentaux du phénotypage computationnel, une méthode d'informatique biomédicale pour identifier les populations de patients. Dans ce cours, vous apprendrez comment les différents types de données cliniques se comportent lorsqu'ils tentent d'identifier des patients atteints d'une maladie ou d'un trait particulier. Vous apprendrez également à programmer différentes manipulations et combinaisons de données afin d'augmenter la complexité et d'améliorer les performances de vos algorithmes. Enfin, vous aurez l'occasion de mettre vos compétences à l'épreuve grâce à une application pratique dans le monde réel où vous développerez un algorithme de phénotypage computationnel pour identifier les patients souffrant d'hypertension. Vous réaliserez ce travail à l'aide d'un ensemble de données cliniques réelles tout en utilisant un environnement informatique en ligne gratuit pour la science des données, hébergé par notre partenaire industriel Google Cloud.
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Identifier les populations de patients
Ce cours fait partie de Spécialisation Science des données cliniques
Enseigné en Anglais
Certains éléments de contenu peuvent ne pas être traduits
Instructeur : Laura K. Wiley, PhD
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(39 avis)
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Ce que vous apprendrez
Créer un algorithme de phénotypage computationnel
Évaluer la performance des algorithmes dans le contexte de l'objectif analytique.
Créer des combinaisons d'au moins trois types de données en utilisant la logique booléenne
Expliquez l'impact des performances des différents types de données sur le phénotypage computationnel.
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Il y a 5 modules dans ce cours
Découvrez le phénotypage computationnel et comment utiliser cette technique pour identifier les populations de patients.
Inclus
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Comprendre comment les différents types de données cliniques peuvent être utilisés pour identifier les populations de patients. Commencer à développer un algorithme de phénotypage computationnel pour identifier les patients atteints de diabète de type II.
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Apprenez à manipuler des types de données individuels et à combiner des types de données multiples dans les algorithmes de phénotypage computationnel. Développez un algorithme de phénotypage computationnel plus sophistiqué pour identifier les patients atteints de diabète de type II.
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Comprendre comment sélectionner un seul "meilleur" algorithme de phénotypage computationnel. Finaliser et justifier un algorithme de phénotypage pour le diabète de type II.
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Mettez vos nouvelles compétences à l'épreuve - développez un algorithme de phénotypage informatique pour identifier les patients souffrant d'hypertension.
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