Curso en línea: pasantía profesional certificada en IA en atención médica por Google, Universidad de Stanford

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Curso en línea: pasantía profesional certificada en IA en atención médica por Google, Universidad de Stanford

Professional Certificate

a partir de

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

Capacidad para analizar datos médicos e información externa.
Comprensión de las aplicaciones de inteligencia artificial en la atención sanitaria
Conocimiento sobre cómo llevar las tecnologías de IA a la clínica de manera segura y ética.
Mejorar la cooperación entre las profesiones sanitarias y la informática
Experiencia en un trabajo final práctico en el ámbito de la salud.
Comprender el impacto de las opciones en la atención sanitaria recomendadas por los modelos de IA

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

doctores
Analistas de datos médicos
investigadores de salud
Profesionales de la salud digitales
Desarrolladores de atención médica
Responsables de proyectos en el ámbito de la salud.
Consultores en el campo de la salud.
Profesionales de la informática
Expertos en inteligencia artificial en el campo de la salud

Prácticas: una serie de 5 cursos.

La inteligencia artificial (IA) ha transformado industrias en todo el mundo y tiene el potencial de cambiar drásticamente la atención médica. Imagine poder analizar datos sobre visitas de pacientes a la clínica, medicamentos recetados, pruebas de laboratorio y procedimientos realizados, junto con datos externos al sistema de salud, como redes sociales, compras realizadas con tarjetas de crédito, registros de población, registros de búsqueda en Internet que contienen información valiosa. información de salud.

En esta pasantía, discutiremos las aplicaciones actuales y futuras de la inteligencia artificial en la atención médica, con el objetivo de aprender cómo llevar las tecnologías de IA a la clínica de una manera segura y ética.

público objetivo

profesionales de la salud
Profesionales de la informática

Esta especialización ofrece conocimientos para mejorar la cooperación entre los campos.

Acreditación CME

La Facultad de Medicina de la Universidad de Stanford está acreditada por el Consejo de Acreditación para la Educación Médica Continua (ACCME) para brindar educación médica continua a los médicos. La información completa sobre la acreditación CME se puede ver en la página de preguntas frecuentes del curso específico.

Un proyecto de aprendizaje práctico.

El curso final incluirá un proyecto final que te llevará a una visita guiada donde rastrearemos todos los conceptos que cubrimos en las diferentes clases. Será una experiencia práctica que se centrará en el viaje de un paciente a través de la lente de los datos, con la ayuda de un conjunto de datos único creado para esta especialización.

Revisaremos cómo las diversas elecciones que hará, como las relacionadas con las características del edificio, los tipos de datos que desea utilizar, cómo se evalúa el modelo y cómo abordará el cronograma del paciente, afectan el tratamiento que se recomendará. por el modelo.

Details of the courses that make up the specialization

Introducción a la salud

Curso 1

11 horas
4,8 (981 valoraciones)

Principales desafíos del sistema de salud estadounidense
Problemas que pueden surgir en los esfuerzos por mejorar la prestación de atención médica y el sistema de atención médica
¿Quiénes son los principales factores del sistema de salud estadounidense?

Curso 2

11 horas
4,7 (336 valoraciones)

Cómo aplicar una metodología en el campo de la minería de datos médicos
Uso ético de los datos en la toma de decisiones sanitarias
Cómo hacer uso de los datos puede ser inexacto de manera sistemática
¿Cuál es una pregunta de investigación importante y cómo crear un flujo de trabajo para el éxito de la minería de datos?

Curso 3

14 horas
4,8 (466 valoraciones)

Definir conexiones importantes entre los campos del aprendizaje automático, la bioestadística y la programación tradicional.
Obtenga información sobre arquitecturas de redes neuronales avanzadas para tareas como clasificación de texto y reconocimiento y mapeo de objetos.
Aprenda enfoques importantes para explotar datos para entrenar, validar y probar modelos de aprendizaje automático.
Comprender cómo la práctica médica dinámica y las necesidades cambiantes influyen en el desarrollo y el abandono de las aplicaciones clínicas de aprendizaje automático.

Curso 4

11 horas
4,6 (234 valoraciones)

Principios y consideraciones prácticas para integrar la IA en los procesos de trabajo clínico
Buenas prácticas para que las aplicaciones de IA promuevan soluciones sanitarias justas y equitativas
Desafíos de la regulación en aplicaciones de IA y qué componentes de un modelo regulable
¿Qué matriz de evaluación estándar es satisfactoria y cuál no?

Curso 5

10 horas
4,6 (210 valoraciones)

Un proyecto final dedicado a investigar todos los conceptos aprendidos en las distintas clases.
El recorrido de un paciente con síntomas respiratorios y seguimiento de los datos generados en cada sesión.
Construcción de modelos para decisiones sobre riesgo para el paciente.
Discusión sobre cuestiones regulatorias y éticas en el uso de la IA para tomar mejores decisiones