About this Course

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50%

이 강좌를 수료한 후 새로운 경력 시작하기

50%

이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점 얻기

공유 가능한 수료증

완료 시 수료증 획득

100% 온라인

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

다음 전문 분야의 4개 강좌 중 4번째 강좌:

유동적 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

중급 단계

완료하는 데 약 13시간 필요

영어

자막: 영어

배울 내용

  • Determine the factors involved in decision support that can improve business performance across the provider/payer ecosystem

  • Identify opportunities for business applications in healthcare by applying journey mapping and pain point analysis in a real world context

  • Identify differences in methods and techniques in order to appropriately apply to pain points using case studies

  • Critically assess the opportunities to leverage decision support in adapting to trends in the industry

귀하가 습득할 기술

Predictive AnalyticsAnalyticsDecision Support SystemWorkflow

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제공자:

노스이스턴대학교  로고

노스이스턴대학교

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

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완료하는 데 3시간 필요

Decision Support and Use Cases

완료하는 데 3시간 필요
15개 동영상 (총 106분), 4 readings, 6 quizzes
15개의 동영상
Introduction to Module 159
Consumerism, Supply Chain and Social & Situational Determinants2m
Operationalizing Consumerism Using ML and AI1m
Interview with Caitlyn19m
Operationalizing a New Supply Chain1m
Interview with Peter Dunphy15m
Machine Learning, Artificial Intelligence, and Decision Support6m
Journey Mapping and Pain Points6m
Patient Monitoring4m
Interview with Cait Larson from Dynamicare19m
Differential Diagnosis6m
Care Management4m
Preventive Screening6m
Avoidable Readmissions6m
4개의 읽기 자료
Healthcare Ecosystem Readings10m
Healthcare Consumer Journey Mapping10m
TED Talk on an innovation in Remote Patient Monitoring10m
Innovations and Results in Patient Outreach10m
6개 연습문제
Check Your Knowledge3m
Check Your Knowledge1m
Check Your Knowledge6m
Check Your Knowledge3m
Check Your Knowledge4m
Module 1 (Graded)30m
2

2

완료하는 데 3시간 필요

Predictive Modeling Basics

완료하는 데 3시간 필요
9개 동영상 (총 47분), 2 readings, 6 quizzes
9개의 동영상
Predictive Modeling6m
Linear Regression5m
Disease Burden as a Predictor of Cost5m
Machine Learning6m
Data Sourcing5m
Data Enrichment5m
Provider Taxonomies and Relationships5m
Predictive Modeling Process6m
2개의 읽기 자료
Linear Regression Explained5m
Using AI to Diagnose Disease5m
5개 연습문제
Check Your Knowledge2m
Check Your Knowledge2m
Check Your Knowledge8m
Check Your Knowledge6m
Check Your Knowledge6m
3

3

완료하는 데 2시간 필요

Consumerism and Operationalization

완료하는 데 2시간 필요
9개 동영상 (총 53분), 1 reading, 6 quizzes
9개의 동영상
Analytic Maturity Model5m
Identifying Historic Addressable Opportunity5m
Predicting Addressable Opportunity8m
Measuring Predictive Accuracy9m
Making Recommendations5m
Voices from the Industry with George "Russ" Moran7m
Integration and Orchestration4m
Operational Engagement Framework6m
1개의 읽기 자료
The Future of Predictive Analytics in Healthcare15m
6개 연습문제
Check Your Knowledge4m
Check Your Knowledge4m
Check Your Knowledge4m
Check Your Knowledge4m
Check Your Knowledge4m
Module 3 (Graded)30m
4

4

완료하는 데 4시간 필요

Advanced Topics in Operationalization

완료하는 데 4시간 필요
9개 동영상 (총 65분), 2 readings, 5 quizzes
9개의 동영상
Operational Entity Relationship Model7m
Using Other Administrative Data to Target Avoidable Utilization8m
Targeting High Value Member Patients Using Consumer Data5m
Recommending a Program for Care Management7m
Recommending a Channel for Member Engagement6m
Interview with Peter Dunphy from Perfect Health15m
Embedding Decision Support with your Existing Technology Footprint6m
Deploying Decision Support Beyond the Enterprise to the Consumer6m
2개의 읽기 자료
Utilizing Consumer Data10m
Misconceptions in the Industry10m
4개 연습문제
Check Your Knowledge6m
Check Your Knowledge4m
Check Your Knowledge6m
Check Your Knowledge2m

검토

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Healthcare Trends for Business Professionals 전문 분야 정보

This Specialization will provide learners with the knowledge and skills to recognize key shifts in the industry and to have an agile perspective on how these shifts might impact their organizations. Learners will be exposed to the key drivers in the global healthcare industry today so they might apply what they have learned to help their organizations....
Healthcare Trends for Business Professionals

자주 묻는 질문

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