Онлайн-курс – сертифицированная профессиональная стажировка в области клинических данных от Google.

Начните свою карьеру в области клинической науки о данных. Курс из шести уроков, посвященный использованию клинических данных для улучшения ухода за будущими пациентами.

Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

Professional Certificate

Средний уровень

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • Понимать типы и структуры данных в электронных медицинских записях.
  • Применять базовые методологии информатики к клиническим данным
  • Обеспечить соответствующую клиническую и научную интерпретацию проведенных операций.
  • Предвидеть препятствия на пути применения информационных инструментов в сложных клинических условиях.
  • Продемонстрируйте компетенции, выполняя практические прикладные проекты, в которых используются реальные клинические данные.

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • Специалист по клиническим медицинским данным
  • Анализирует клинические данные
  • Специалист по медицинской информатике
  • Разработчик программного обеспечения в сфере здравоохранения
  • Исследователь в области здравоохранения
  • Аналитик систем здравоохранения
  • Консультант в области данных о здоровье
  • Менеджер проектов по здравоохранению

Стажировка — серия курсов из 6 частей.

Хотите узнать, как использовать данные, полученные врачами, медсестрами и системой здравоохранения, для улучшения ухода за пациентами в будущем? Если да, то вы, возможно, подающий надежды специалист по клиническим медицинским данным!

Эта стажировка дает учителям практический опыт использования электронных медицинских записей и информационных инструментов для выполнения клинических исследований данных. Эта серия из шести курсов предназначена для усовершенствования существующих навыков учащихся в области статистики и программирования, а также предоставляет примеры конкретных задач, инструментов и соответствующей интерпретации клинических данных.

В ходе стажировки вы узнаете, как:

  • Понимать типы и структуры данных в электронных медицинских записях.
  • Применять базовые методологии информатики к клиническим данным
  • Обеспечить соответствующую клиническую и научную интерпретацию проведенных операций.
  • Предвидеть препятствия на пути применения информационных инструментов в сложных клинических условиях.

Вы продемонстрируете свои способности, выполнив практические прикладные проекты, в которых используются реальные клинические данные.

Эта стажировка поддерживается сотрудничеством с Google Cloud. Благодаря этой поддержке все учащиеся смогут получить доступ к бесплатной среде научных данных в Интернете! Обратите внимание, что для доступа к клиническим данным и вычислительной среде у вас должен быть доступ к учетной записи Google (например, учетной записи Gmail).

Прикладной учебный проект

Каждый курс специализации заканчивается финальным проектом, который представляет собой практическое применение инструментов и методов, которые вы изучили во время курса. В этих проектах вы примените свои навыки к реальному набору клинических данных, используя бесплатную среду научных данных, хранящуюся в Интернете, предоставляемую нашим отраслевым партнером Google Cloud.

Details of the courses that make up the specialization

Введение в клиническую науку о данных

  • Курс 1 — 8 часов — 4,5 (398 оценок)
  • Что вы узнаете:
    • Опишите, как создается каждый тип клинических данных.
    • Напишите код SQL для объединения двух или более таблиц.
    • Напишите код R для обработки и сортировки данных.
    • Записывайте текст в формате Markdown и интегрируйте его с кодом R в документах RMarkdown.

Модели клинических данных и оценки качества данных

  • Курс 2 — 17 часов — 4.2 (63 оценки)
  • Что вы узнаете:
    • Интерпретируйте и оценивайте проекты моделей данных с помощью диаграмм сущностей-связей (ERD).
    • Различайте модели данных и объясните, как каждая модель поддерживает клиническую помощь и науку о данных.
    • Создавайте операторы SQL в Google BigQuery, чтобы изучить модель клинических данных MIMIC3.

Идентификация популяций пациентов

  • Курс 3 — 13 часов — 4,5 (39 оценок)
  • Что вы узнаете:
    • Создайте вычислительный фенотипический алгоритм.
    • Оцените производительность алгоритма в контексте аналитической цели.
    • Создавайте комбинации как минимум трех типов данных, используя логическую логику.
    • Объясните влияние производительности типов данных на вычислительное фенотипирование.

Клиническая обработка естественного языка

  • Курс 4 — 12 часов — 3,6 (22 оценки)
  • Что вы узнаете:
    • Выявляйте и различайте сложности интеллектуального анализа текста и обработки естественного языка.
    • Напишите базовые регулярные выражения для распознавания клинического текста.
    • Оцените и выберите сегменты записи для аналитических вопросов.
    • Напишите код R для поиска в текстовых окнах по ключевым словам.

Прогностические модели и изменение клинической практики

  • Курс 5 — 11 часов
  • Что вы узнаете:
    • Основы клинической практики меняются с помощью прогностических моделей.
    • Проблемы и методы клинического применения.

Передовая клиническая наука о данных

  • Курс 6 — 4 часа — 4,8 (22 оценки)
  • Что вы узнаете:
    • Передовые технологические проблемы в области клинической науки о данных.
    • Качественно-временной анализ и качественный анализ исследований.