Онлайн-курс — сертифицированная профессиональная специализация по принятию обоснованных клинических решений с использованием глубокого обучения Google.

Узнайте, как применить глубокое обучение к электронным медицинским записям. Откройте для себя путь от интеллектуального анализа данных в клинических базах данных к системам поддержки принятия клинических решений.

Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

Start your Coursera.com free trial today
Онлайн-курс — сертифицированная профессиональная специализация по принятию обоснованных клинических решений с использованием глубокого обучения Google.

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

  • Интеллектуальный анализ данных из клинических баз данных
  • Глубокое обучение в электронных медицинских записях
  • Объяснимые модели глубокого обучения для приложений здравоохранения
  • Системы поддержки клинических решений
  • Предварительная обработка ЭМК
  • Создание моделей глубокого обучения
  • Общие пояснения к моделям
  • Локальные пояснения моделей

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • Анализирует клинические данные
  • Разрабатывает модели глубокого обучения
  • Инженер-программист в сфере здравоохранения
  • Эксперт в области систем поддержки клинических решений
  • Исследователь в области искусственного интеллекта в здравоохранении
  • Аналитик медицинских информационных систем
  • Разработчик медицинских алгоритмов
  • Эксперт по интеллектуальному анализу медицинских данных
  • Разрабатывает технологические решения для систем здравоохранения
  • Аналитик медицинского прогнозирования

Стажировка — серия из 5 курсов

Эта специализация предназначена для учащихся с опытом программирования, которые хотят расширить свои навыки применения глубокого обучения к электронным медицинским записям, с упором на то, как перевести свои модели в системы поддержки клинических решений.

Основные темы

  • Интеллектуальный анализ данных из клинических баз данных: этика, база данных MIMIC III, Международная классификация болезней и определение общих клинических исходов.
  • Глубокое обучение в электронных медицинских записях: от описательного к прогнозному анализу.
  • Объяснимые модели глубокого обучения для приложений здравоохранения: что это такое и зачем они нужны.
  • Системы поддержки клинических решений: обобщение, предвзятость информации, «справедливость», клиническая полезность и конфиденциальность алгоритмов искусственного интеллекта.

Практический учебный проект

Учащиеся имеют возможность выбрать и выполнить упражнение на основе наборов данных, извлеченных из MIMIC-III, включая знания из:

  • Извлечение информации из клинических баз данных для запроса базы данных MIMIC.
  • Глубокое обучение электронных медицинских записей для предварительной обработки ЭМК и построения моделей глубокого обучения.
  • Модели глубокого обучения можно объяснить здоровью, чтобы объяснить решение моделей.

Варианты на выбор

  • Важность функции в базе данных MIMIC для интенсивной терапии: метод, применяемый как для логистической регрессии, так и для моделирования LSTM. Полученные пояснения являются общими пояснениями модели.
  • LIME в базе данных MIMIC для интенсивной терапии: этот метод применяется как для логистической регрессии, так и для моделирования LSTM. Полученные объяснения являются локальными объяснениями модели.
  • Grad-CAM в базе данных MIMIC для интенсивной терапии: GradCam применен к модели LSTM, прогнозирующей смертность. Полученные объяснения являются локальными объяснениями модели.

Details of the courses that make up the specialization

Анализ данных из клинических баз данных — CDSS 1

Курс 1
20 часов
4,8 (13 оценок)

чему ты научишься

  • Понимание схемы общедоступных хранилищ данных EHR (MIMIC-III)
  • Ознакомиться с использованием Международной классификации болезней (МКБ).
  • Извлекайте и визуализируйте теоретическую статистику из клинических баз данных.
  • Понять и извлечь ключевые клинические результаты, такие как смертность и продолжительность пребывания в больнице.

навыки, которые вы приобретете

  • Извлечение данных из клинических баз данных
  • Электронные медицинские карты
  • Теоретическая статистика
  • Этика электронных медицинских карт
  • Международная классификация болезней

Глубокое обучение в электронных медицинских записях — CDSS 2

Курс 2
31 час

чему ты научишься

  • Обучайте архитектуры глубокого обучения, такие как многоуровневый препроцессор, сверточные нейронные сети и рекуррентные нейронные сети, для классификации.
  • Проверка и сравнение различных алгоритмов машинного обучения
  • Развертывание электронных медицинских записей и представление их в виде данных временных рядов.
  • Стратегии вычитания и кодирования данных

навыки, которые вы приобретете

  • Глобальные и локальные объяснения
  • Объяснимые модели машинного обучения
  • Механизмы внимания
  • Интерпретация против объяснения
  • Нейтральные модели и специфические модели

Объяснимые модели глубокого обучения в сфере здравоохранения — CDSS 3

Курс 3
30 часов
4,6 (15 оценок)

чему ты научишься

  • Кодирование глобальных пояснительных методологий в категориях классификации временных рядов.
  • Кодируйте собственные пояснительные методологии для глубокого обучения, такие как CAM и GRAD-CAM.
  • Понять доказательные методы для сетей глубокого обучения
  • Объединить внимание в рекуррентных нейронных сетях и визуализировать веса внимания.

навыки, которые вы приобретете

  • Рекуррентная нейронная сеть
  • Сверточная нейронная сеть
  • Кодирование данных и автокодировщики
  • Процесс и вычитание EHR
  • Глубокое обучение и проверка

Системы поддержки клинических решений — CDSS 4

Курс 4
8 часов

чему ты научишься

  • Оценка систем поддержки клинических решений
  • Искажение, калибровка и справедливость в моделях машинного обучения
  • Анализ кривой принятия решений и системы клинической поддержки, ориентированные на аудиторию
  • Проблемы конфиденциальности в системах поддержки клинических решений

навыки, которые вы приобретете

  • Проблемы конфиденциальности в системах клинической поддержки
  • Искажения и справедливость в моделях машинного обучения
  • Калибровка в моделях машинного обучения
  • Системы клинической поддержки
  • Системы клинической поддержки, ориентированные на аудиторию

Задача на крыше — CDSS 5

Курс 5
2 часа

чему ты научишься

Этот курс представляет собой ключевую задачу, требующую от вас применения знаний и навыков, полученных во время стажировки. В этом курсе вы выберете одно из полей и выполните задание для прохождения.

Похожие