University of Michigan
Data Augmented Technology Assisted Medical Decision Making

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University of Michigan

Data Augmented Technology Assisted Medical Decision Making

Cornelius James

Instructeur : Cornelius James

Inclus avec Coursera Plus

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niveau Débutant

Expérience recommandée

11 heures pour terminer
3 semaines à 3 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Describe the crucial role, strengths, limitations of AI and ML in evidence-based medical decision making

  • Evaluate machine learning studies for bias and systematic error to enhance diagnostic decisions.

  • Apply the results of machine learning studies and outputs to diagnostic decisions.

  • Identify legal and ethical issues and best practices for AI and ML use in healthcare settings

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : AI Law and Ethics
  • Catégorie : AI for Diagnosis
  • Catégorie : AI/ML Methodologies
  • Catégorie : Medical Decision Making

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Il y a 4 modules dans ce cours

In week 1, you will be introduced to artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) and the vocabulary necessary to effectively communicate with relevant stakeholders. You will learn about some of the applications of AI/ML in healthcare and the challenges associated with using these technologies in healthcare.

Inclus

17 vidéos6 lectures5 devoirs1 sujet de discussion

In Module 2 you will learn the concepts and statistical measures necessary for interpretation of results of diagnostic studies that include ML.

Inclus

15 vidéos3 lectures5 devoirs1 sujet de discussion

In Module 3, you will develop the skills necessary to critically evaluate diagnostic studies that include AI/ML. This week emphasizes the skills necessary to efficiently and effectively use AI/ML to augment diagnostic decisions. step.

Inclus

14 vidéos3 lectures2 devoirs1 sujet de discussion

In the final Module of this course, you will review the current legal and ethical landscape of AI/ML in medicine, possible social biases that may be perpetuated by AI/ML algorithms, and recommendations for avoiding these.

Inclus

15 vidéos4 lectures6 devoirs1 sujet de discussion

Instructeur

Cornelius James
University of Michigan
1 Cours480 apprenants

Offert par

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