Examines data mining perspectives and methods in a healthcare context. Introduces the theoretical foundations for major data mining methods and studies how to select and use the appropriate data mining method and the major advantages for each. Students are exposed to contemporary data mining software applications and basic programming skills. Focuses on solving real-world problems, which require data cleaning, data transformation, and data modeling.
Machine Learning for Healthcare Professionals
Machine Learning for Healthcare Professionals
Enseigné en Anglais
12 heures pour terminer
3 semaines à 4 heures par semaine
Planning flexible
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Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Healthcare Strategy
- Catégorie : Business Process Improvement
- Catégorie : Machine Learning
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août 2024
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3 quizzes, 14 devoirs
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Il y a 4 modules dans ce cours
In this module, you'll learn about some independent organizations involved in evaluating algorithms, SPIRIT-AI and CONSORT-AI. These are members of the Coalition for Health IT (CHAI). You'll also refresh yourself on the development steps of an AI Algorithm, focusing primarily on where your dataset comes from.
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In this module we’ll examine the challenge of delivering AI based algorithms in the real world. What works in an AI Lab doesn't always translate at the bedside. With that in mind, we'll discuss the need for creating a delivery system that will help you incorporate these tools into everyday workflows.
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In this module, you’ll gaze into our crystal ball to figure out which AI tools are likely to endure. You’ll take a closer look at conversational tech, generative AI and several Mayo Clinic digital solutions that will transform healthcare in the next few years.
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Offert par
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