Ce cours vous présente un cadre pour une exploration réussie et éthique des données médicales. Nous explorerons la variété des données cliniques collectées au cours de la prestation des soins de santé. Vous apprendrez à construire des ensembles de données prêts à être analysés et à appliquer des procédures informatiques pour répondre à des questions cliniques. Nous explorerons également les questions d'équité et de partialité qui peuvent se poser lorsque nous utilisons les données médicales pour prendre des décisions concernant les soins aux patients. Afin d'améliorer les soins aux patients, Stanford Medicine est accrédité conjointement par le Conseil d'accréditation pour la formation médicale continue (ACCME), le Conseil d'accréditation pour la formation en pharmacie (ACPE) et l'American Nurses Credentialing Center (ANCC), afin de proposer une formation continue à l'équipe soignante. Consultez les FAQ ci-dessous pour obtenir des informations importantes concernant 1) la date de publication originale et la date d'expiration ; 2) les déclarations d'accréditation et de désignation de crédits ; 3) la divulgation des relations financières pour chaque personne contrôlant le contenu de l'activité.
Introduction aux données cliniques
Introduction aux données cliniques
Ce cours fait partie de Spécialisation "L'IA dans les soins de santé"
Enseigné en Français (doublage IA)
Instructeurs : Nigam Shah
41 413 déjà inscrits
Inclus avec En savoir plus
Demander à Coursera
508 avis
Ce que vous apprendrez
Comment appliquer un cadre pour l'exploration des données médicales
Utilisation éthique des données dans les décisions en matière de soins de santé
Comment utiliser des données qui peuvent être inexactes de manière systématique ?
Qu'est-ce qui fait une bonne question de recherche et comment construire un flux de travail d'exploration de données pour y répondre ?
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Informatique de santé
- Catégorie : Gestion des données cliniques
- Catégorie : Exploration de texte
- Catégorie : Imagerie médicale
- Catégorie : Traitement des données
- Catégorie : Ingénierie des fonctionnalités
- Catégorie : Exploration de données
- Catégorie : Recherche clinique
- Catégorie : Transformation des données
- Catégorie : Éthique des soins de santé
- Catégorie : Collecte de données
- Catégorie : Gestion de l'information sur la santé
- Catégorie : Éthique de la recherche clinique
- Catégorie : Prétraitement des données
- Catégorie : L'IA responsable
- Catégorie : Éthique des données
- Catégorie : Disparités en matière de santé
- Catégorie : Dossier médical électronique
- Catégorie : Données non structurées
Détails à connaître
Ajouter à votre profil LinkedIn
20 devoirs
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Élaborez votre expertise du sujet
- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable
Il y a 8 modules dans ce cours
Obtenez un certificat professionnel
Ajoutez ce titre à votre profil LinkedIn, à votre curriculum vitae ou à votre CV. Partagez-le sur les médias sociaux et dans votre évaluation des performances.
Instructeurs
Offert par
En savoir plus sur Analyse des données
Statut : Essai gratuitUniversity of Colorado System
Statut : Essai gratuitStanford University
Statut : Essai gratuitStanford University
Statut : Essai gratuitStanford University
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Felipe M.
Jennifer J.
Larry W.
Chaitanya A.
Avis des étudiants
- 5 stars
75,29 %
- 4 stars
17,50 %
- 3 stars
5,05 %
- 2 stars
0,97 %
- 1 star
1,16 %
Affichage de 3 sur 508
Révisé le 7 janv. 2023
In High School I wanted to study computer science and Biology together, but there was no option for that career track and here I am thirty years later, full filling that dream through Coursera.
Révisé le 31 mai 2022
Good introductory course, although I must admit I was expecting a little bit a more hands-on approach. Some instructors speak very fast, so I had to keep replaying the video.
Révisé le 9 août 2021
Course is very good. It would be more beneficial if more AI persepective will add.
Faites progresser votre carrière avec un diplôme en ligne
Obtenez un diplôme auprès d’universités de renommée mondiale - 100 % en ligne
Foire Aux Questions
Plus de questions
Aide financière disponible,