Çevrimiçi kurs – Google, Stanford Üniversitesi tarafından Sağlık Hizmetlerinde Yapay Zeka konusunda sertifikalı profesyonel staj

Ürünlerimiz ve hizmetlerimiz hakkında en son bilgileri öğrenin. Ürünlerimizin kalitesini ve mükemmel müşteri hizmetini deneyimleyin. Web sitemizde daha fazla ayrıntı arayın.

Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

Professional Certificate

başlangıç

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • Tıbbi verileri ve dış bilgileri analiz edebilme yeteneği
  • Sağlık hizmetlerinde yapay zeka uygulamalarının anlaşılması
  • Yapay zeka teknolojilerini kliniğe güvenli ve etik bir şekilde getirme bilgisi
  • Sağlık meslekleri ile bilgisayar bilimleri arasındaki işbirliğinin geliştirilmesi
  • Sağlık alanında uygulamalı bir final projesi deneyimi
  • Yapay zeka modellerinin önerdiği seçimlerin sağlık hizmetleri üzerindeki etkisini anlamak

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • Doktorlar
  • Tıbbi veri analistleri
  • Sağlık araştırmacıları
  • Dijital sağlık profesyonelleri
  • Sağlık geliştiricileri
  • Sağlık alanında proje yöneticileri
  • Sağlık alanındaki danışmanlar
  • Bilgisayar bilimi uzmanları
  • Sağlık alanında yapay zeka uzmanları

Staj – 5 dersten oluşan bir seri

Yapay zeka (AI), dünya çapında endüstrileri dönüştürdü ve sağlık hizmetlerini önemli ölçüde değiştirme potansiyeline sahip. Sosyal ağlar, kredi kartlarıyla yapılan alışverişler, nüfus kayıtları, değerli bilgiler içeren İnternet arama kayıtları gibi sağlık sistemi dışından gelen verilerin yanı sıra, hastaların kliniğe ziyaretleri, reçete edilen ilaçlar, laboratuvar testleri ve gerçekleştirilen prosedürlere ilişkin verileri analiz edebildiğinizi hayal edin. sağlık bilgisi.

Bu stajda yapay zeka teknolojilerinin kliniğe güvenli ve etik bir şekilde nasıl getirileceğini öğrenmek amacıyla yapay zekanın sağlık hizmetlerindeki mevcut ve gelecekteki uygulamalarını tartışacağız.

hedef kitle

  • sağlık profesyonelleri
  • Bilgisayar bilimi uzmanları

Bu uzmanlık, alanlar arasındaki işbirliğini geliştirmeye yönelik bilgiler sunar.

CME Akreditasyonu

Stanford Üniversitesi Tıp Fakültesi, doktorlara sürekli tıp eğitimi sağlamak üzere Sürekli Tıp Eğitimi Akreditasyon Konseyi (ACCME) tarafından akredite edilmiştir. CME akreditasyonu hakkındaki tüm bilgileri ilgili kursun SSS sayfasında görebilirsiniz.

Pratik bir öğrenme projesi

Final kursu, sizi farklı derslerde ele aldığımız tüm kavramları takip edeceğimiz rehberli bir tura çıkaracak bir final projesini içerecektir. Bu uzmanlık için oluşturulan benzersiz bir veri kümesinin yardımıyla, hastanın veri merceğinden yolculuğuna odaklanacak uygulamalı bir deneyim olacak.

Bina özellikleri, kullanmak istediğiniz veri türleri, modelin nasıl değerlendirileceği ve hastanın zaman çizelgesiyle nasıl başa çıkacağınız gibi yapacağınız çeşitli seçimlerin önerilecek tedaviyi nasıl etkileyeceğini gözden geçireceğiz. modele göre.

Details of the courses that make up the specialization

Sağlığa giriş

Kurs 1

11 saat
4,8 (981 değerlendirme)

  • Amerikan sağlık sistemindeki başlıca zorluklar
  • Sağlık hizmeti sunumunun ve sağlık sisteminin iyileştirilmesine yönelik çabalarda ortaya çıkabilecek sorunlar
  • Amerikan sağlık sistemindeki ana faktörler kimlerdir?

Kurs 2

11 saat
4,7 (336 değerlendirme)

  • Tıbbi veri madenciliği alanında bir metodoloji nasıl uygulanır?
  • Sağlık hizmetlerinde karar almada verilerin etik kullanımı
  • Verilerin nasıl kullanılacağı sistematik açıdan hatalı olabilir
  • Önemli bir araştırma sorusu nedir ve veri madenciliği başarısı için iş akışının nasıl oluşturulacağı

Kurs 3

14 saat
4,8 (466 değerlendirme)

  • Makine öğrenimi, biyoistatistik ve geleneksel programlama alanları arasındaki önemli bağlantıları tanımlama
  • Metin sınıflandırma, nesne tanıma ve haritalama gibi görevlere yönelik gelişmiş sinir ağı mimarileri hakkında bilgi edinin
  • Makine öğrenimi modellerini eğitmek, doğrulamak ve test etmek için verilerden yararlanmaya yönelik önemli yaklaşımları öğrenin
  • Dinamik tıbbi uygulamaların ve değişen ihtiyaçların klinik makine öğrenimi uygulamalarının geliştirilmesini ve terk edilmesini nasıl etkilediğini anlayın

Kurs 4

11 saat
4,6 (234 değerlendirme)

  • Yapay zekayı klinik iş süreçlerine entegre etmeye yönelik ilkeler ve pratik hususlar
  • Adil ve eşitlikçi sağlık hizmetleri çözümlerini teşvik etmek için yapay zeka uygulamalarına yönelik iyi uygulamalar
  • Yapay zeka uygulamalarında düzenlemenin zorlukları ve düzenlenebilir bir modelin hangi bileşenleri
  • Hangi standart değerlendirme matrisi tatmin edici, hangisi değil

Kurs 5

10 saat
4,6 (210 değerlendirme)

  • Çeşitli derslerde öğrenilen tüm kavramları araştırmaya adanmış bir final projesi
  • Bir hastanın solunum semptomlarıyla yolculuğu ve her seansta oluşturulan verilerin takibi
  • Hasta için riskle ilgili kararlara yönelik modeller oluşturmak
  • Daha iyi kararlar almak için yapay zekanın kullanılmasıyla ilgili düzenleyici ve etik konuların tartışılması