دورة عبر الإنترنت – تخصص احترافي معتمد في اتخاذ قرارات سريرية مستنيرة باستخدام التعلم العميق من Google.

تعرف على كيفية تطبيق التعلم العميق على السجلات الصحية الإلكترونية. اكتشف المسار من استخراج البيانات في قواعد البيانات السريرية إلى أنظمة دعم القرار السريري.

Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

Start your Coursera.com free trial today
دورة عبر الإنترنت - تخصص احترافي معتمد في اتخاذ قرارات سريرية مستنيرة باستخدام التعلم العميق من Google.

Professional Certificate

المستوى المتوسط

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • استخراج البيانات من قواعد البيانات السريرية
  • التعلم العميق في السجلات الطبية الإلكترونية
  • نماذج التعلم العميق القابلة للتفسير لتطبيقات الرعاية الصحية
  • أنظمة دعم القرار السريري
  • المعالجة المسبقة للسجل الصحي الإلكتروني
  • بناء نماذج التعلم العميق
  • شرح عام للنماذج
  • التفسيرات المحلية للنماذج

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • يحلل البيانات السريرية
  • يطور نماذج التعلم العميق
  • مهندس برمجيات في مجال الرعاية الصحية
  • خبير في أنظمة دعم القرار السريري
  • باحث في مجال الذكاء الاصطناعي في الصحة
  • محلل نظم المعلومات الطبية
  • مطور الخوارزميات الطبية
  • خبير استخراج البيانات الطبية
  • تطوير الحلول التكنولوجية لأنظمة الرعاية الصحية
  • محلل التنبؤ الطبي

التدريب – سلسلة من 5 دورات

هذا التخصص مخصص للمتعلمين ذوي الخبرة في البرمجة والذين يرغبون في توسيع مهاراتهم في تطبيق التعلم العميق على السجلات الطبية الإلكترونية، مع التركيز على كيفية ترجمة نماذجهم إلى أنظمة دعم القرار السريري.

المواضيع الرئيسية

  • استخراج البيانات من قواعد البيانات السريرية: الأخلاق، وقاعدة بيانات MIMIC III، والتصنيف الدولي للأمراض وتعريف النتائج السريرية الشائعة.
  • التعلم العميق في السجلات الطبية الإلكترونية: من التحليلات الوصفية إلى التحليلات التنبؤية.
  • نماذج التعلم العميق القابلة للتفسير لتطبيقات الرعاية الصحية: ما هي ولماذا هناك حاجة إليها.
  • أنظمة دعم القرار السريري: التعميم، وتحيز المعلومات، و”العدالة”، والمنفعة السريرية وخصوصية خوارزميات الذكاء الاصطناعي.

مشروع التعلم العملي

يتمتع المتعلمون بفرصة اختيار وتنفيذ تمرين بناءً على مجموعات البيانات المستخرجة من MIMIC-III، والتي تتضمن المعرفة من:

  • استخراج المعلومات من قواعد البيانات السريرية للاستعلام عن قاعدة بيانات MIMIC.
  • التعلم العميق في السجلات الطبية الإلكترونية للمعالجة المسبقة للسجل الصحي الإلكتروني وبناء نماذج التعلم العميق.
  • يمكن شرح نماذج التعلم العميق للصحة لشرح قرار النماذج.

خيارات للاختيار من بينها

  • أهمية الميزة في تبادل قاعدة بيانات MIMIC للرعاية الحرجة: التقنية المطبقة على كل من الانحدار اللوجستي ونمذجة LSTM. التفسيرات الناتجة هي تفسيرات عامة للنموذج.
  • LIME في قاعدة بيانات MIMIC للرعاية الحرجة: يتم تطبيق التقنية على كل من الانحدار اللوجستي ونمذجة LSTM. التفسيرات الناتجة هي تفسيرات محلية للنموذج.
  • Grad-CAM في قاعدة بيانات MIMIC للرعاية الحرجة: تم تطبيق GradCam على نموذج LSTM الذي يتنبأ بالوفيات. التفسيرات الناتجة هي تفسيرات محلية للنموذج.

Details of the courses that make up the specialization

استخراج البيانات من قواعد البيانات السريرية – CDSS 1

الدورة 1
20 ساعة
4.8 (13 تقييمًا)

ماذا ستتعلم

  • فهم مخطط مستودعات بيانات السجلات الصحية الإلكترونية التي يمكن الوصول إليها بشكل عام (MIMIC-III)
  • تعرف على استخدامات التصنيف الدولي للأمراض (ICD)
  • استخراج وتصور الإحصاءات النظرية من قواعد البيانات السريرية
  • فهم واستخراج النتائج السريرية الرئيسية مثل الوفيات ومدة الإقامة

المهارات التي سوف تكتسبها

  • استخراج البيانات من قواعد البيانات السريرية
  • السجلات الطبية الإلكترونية
  • الإحصاء النظري
  • أخلاقيات السجلات الطبية الإلكترونية
  • التصنيف الدولي للأمراض

التعلم العميق في السجلات الطبية الإلكترونية – CDSS 2

الدورة 2
31 ساعة

ماذا ستتعلم

  • تدريب بنيات التعلم العميق مثل المعالج المسبق متعدد الطبقات والشبكات العصبية التلافيفية والشبكات العصبية المتكررة للتصنيف
  • التحقق من صحة ومقارنة خوارزميات التعلم الآلي المختلفة
  • نشر السجلات الصحية الإلكترونية وتمثيلها كبيانات متسلسلة زمنية
  • استراتيجيات طرح البيانات والترميز

المهارات التي سوف تكتسبها

  • التفسيرات العالمية والمحلية
  • نماذج التعلم الآلي القابلة للتفسير
  • آليات الانتباه
  • التفسير مقابل التفسير
  • نماذج محايدة ونماذج محددة

نماذج قابلة للتفسير للتعلم العميق في مجال الرعاية الصحية – CDSS 3

الدورة 3
30 ساعة
4.6 (15 تقييمًا)

ماذا ستتعلم

  • ترميز المنهجيات التوضيحية العالمية في فئات تصنيف السلاسل الزمنية
  • تشفير المنهجيات التوضيحية الأصلية للتعلم العميق مثل CAM وGRAD-CAM
  • فهم الأساليب الاستدلالية لشبكات التعلم العميق
  • دمج الانتباه في الشبكات العصبية المتكررة وتصور أوزان الانتباه

المهارات التي سوف تكتسبها

  • الشبكة العصبية المتكررة
  • الشبكة العصبية التلافيفية
  • ترميز البيانات وأجهزة التشفير التلقائي
  • عملية EHR والطرح
  • التعلم العميق والتحقق

أنظمة دعم القرار السريري – CDSS 4

الدورة 4
8 ساعات

ماذا ستتعلم

  • تقييم أنظمة دعم القرار السريري
  • التشويه والمعايرة والعدالة في نماذج التعلم الآلي
  • تحليل منحنى القرار وأنظمة الدعم السريري التي تركز على الجمهور
  • قضايا الخصوصية في أنظمة دعم القرار السريري

المهارات التي سوف تكتسبها

  • قضايا الخصوصية في أنظمة الدعم السريري
  • التشويه والعدالة في نماذج التعلم الآلي
  • المعايرة في نماذج التعلم الآلي
  • أنظمة الدعم السريري
  • أنظمة الدعم السريري التي تركز على الجمهور

مهمة السقف – CDSS 5

الدورة 5
ساعاتين

ماذا ستتعلم

هذه الدورة هي مهمة أساسية تتطلب منك تطبيق المعرفة والمهارات التي تعلمتها طوال فترة التدريب. في هذه الدورة سوف تختار أحد الحقول وتكمل المهمة للنجاح.

منتجات ذات صلة