With artificial intelligence applications proliferating throughout the healthcare system, stakeholders are faced with both opportunities and challenges of these evolving technologies. This course explores the principles of AI deployment in healthcare and the framework used to evaluate downstream effects of AI healthcare solutions.
Evaluations of AI Applications in Healthcare
Ce cours fait partie de Spécialisation AI in Healthcare
Instructeurs : Tina Hernandez-Boussard
16 034 déjà inscrits
(249 avis)
Ce que vous apprendrez
Principles and practical considerations for integrating AI into clinical workflows
Best practices of AI applications to promote fair and equitable healthcare solutions
Challenges of regulation of AI applications and which components of a model can be regulated
What standard evaluation metrics do and do not provide
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22 devoirs
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
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Foire Aux Questions
Dates and Duration
Original Release Date: 08/10/2023
Expiration Date: 08/10/2026
Estimated Time to Complete: 9 hours and 30 minutes
CME Credits Offered: 9.50
Accreditation
The Stanford University School of Medicine is accredited by the Accreditation Council for Continuing Medical Education (ACCME) to provide continuing medical education for physicians. The Stanford University School of Medicine designates this enduring material for a maximum of 9.50 AMA PRA Category 1 Credits™. Physicians should claim only the credit commensurate with the extent of their participation in the activity.
Disclosures
The Stanford University School of Medicine adheres to ACCME Criteria, Standards and Policies regarding industry support of continuing medical education. There are no relevant financial relationships with ACCME-defined commercial interests for anyone who was in control of the content of this activity.
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