Ce cours vous aidera à jeter les bases de votre parcours dans le domaine des données de santé et vous fournira les connaissances et les compétences nécessaires pour travailler dans l'industrie de la santé en tant que scientifique des données. Les soins de santé sont uniques parce qu'ils sont associés à des processus complexes et en constante évolution liés à la gestion de la santé et aux soins médicaux. Nous découvrirons les nombreuses facettes à prendre en compte dans les soins de santé et déterminerons la valeur et le besoin croissant d'analystes de données dans le secteur des soins de santé. Nous en apprendrons davantage sur le triple objectif et sur d'autres moteurs de soins de santé basés sur les données. Nous aborderons les différents concepts et catégories de données sur les soins de santé et décrirons comment les ontologies et les termes connexes tels que la taxonomie et la terminologie organisent les concepts et facilitent le calcul. Nous aborderons les représentations cliniques courantes des données dans les systèmes de soins de santé, notamment la CIM-10, la SNOMED, la LOINC, les vocabulaires de médicaments (par exemple, RxNorm) et les normes de données cliniques. Nous discuterons des différents types de données sur les soins de santé et évaluerons la complexité qui survient lorsque vous travaillez avec tous les différents types de données pour aider à la prise de décision. Nous analyserons les différents types et sources de données de santé, y compris les données cliniques, les réclamations opérationnelles et les données générées par les patients, et nous différencierons les données non structurées, semi-structurées et structurées dans les contextes de données de santé. Nous examinerons le fonctionnement interne des données et de l'harmonie conceptuelle et proposerons des solutions au problème de l'intégration des données en définissant certains concepts, méthodes et applications importants dans ce domaine.
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Maîtrise des données sur les soins de santé
Ce cours fait partie de Spécialisation Maîtrise de l'information sur la santé pour l'analyse des données
Enseigné en Anglais
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Instructeur : Brian Paciotti
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Il y a 4 modules dans ce cours
Dans ce module, vous serez en mesure d'identifier comment les systèmes biologiques et sociaux sont des caractéristiques du bien-être et de la santé humaine. Vous serez en mesure de décrire les organisations importantes du système de santé américain et de discuter d'exemples spécifiques qui documentent les coûts élevés et le gaspillage possible dans le système de santé américain. Vous serez en mesure d'identifier et de discuter de l'écart entre savoir et faire et de décrire les efforts fondés sur des données probantes pour transformer des processus de soins fragmentés en activités coordonnées centrées sur le patient.
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Dans ce module, vous serez en mesure de comparer les formes de communication et de décrire pourquoi les gens utilisent des ontologies pour décrire le monde. Vous serez en mesure de décrire l'évolution des chemins de fer normalisés aux États-Unis et de comprendre pourquoi l'évolution des voies ferrées s'applique également aux terminologies médicales. Vous serez en mesure d'analyser un ensemble de données contenant des codes de maladies et de sélectionner les codes qui se rapportent à des maladies spécifiques. Vous serez en mesure de faire correspondre différentes terminologies à différents domaines descriptifs et d'opposer les différentes manières d'organiser l'information en hiérarchies ou autres catégories.
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Dans ce module, vous serez en mesure d'identifier différents types de processus médicaux et d'expliquer pourquoi des formats de données spécifiques sont nés de ces divers processus. Vous serez en mesure d'énumérer de nombreux types de données que l'on trouve dans les DSE et de relier les processus cliniques spécifiques qui ont créé ces résultats. Vous serez en mesure d'expliquer pourquoi divers types de données administratives sont collectés et de décrire la valeur de ces données pour l'analyse. Vous serez en mesure d'identifier les méthodes courantes de stockage des séquences de gènes dans des fichiers lisibles par ordinateur et de décrire en quoi les formats de big data sont différents des technologies courantes de bases de données relationnelles qui nécessitent beaucoup de modélisation et de planification des données.
Inclus
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Dans ce module, vous serez en mesure d'expliquer aux responsables et aux collaborateurs pourquoi ils devraient consacrer du temps à la création de dictionnaires de données et d'autres métadonnées. Vous serez en mesure de décrire pourquoi un registre des brûlures présentait des problèmes de fragmentation des données et comment divers processus de normalisation et de centralisation ont permis d'harmoniser les données. Vous serez en mesure de répondre à la question de savoir pourquoi il est nécessaire d'intégrer les données, même si elles proviennent de sources disparates. Vous serez en mesure d'établir une cartographie des données et de communiquer les termes techniques utilisés pour décrire et réaliser des liens entre les enregistrements.
Inclus
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Johns Hopkins University
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