This course teaches you the fundamentals of clinical natural language processing (NLP). In this course you will learn the basic linguistic principals underlying NLP, as well as how to write regular expressions and handle text data in R. You will also learn practical techniques for text processing to be able to extract information from clinical notes. Finally, you will have a chance to put your skills to the test with a real-world practical application where you develop text processing algorithms to identify diabetic complications from clinical notes. You will complete this work using a free, online computational environment for data science hosted by our Industry Partner Google Cloud.
제공자:
Clinical Natural Language Processing
콜로라도 대학교이 강좌에 대하여
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중급 단계
완료하는 데 약 12시간 필요
영어
자막: 영어
배울 내용
Recognize and distinguish the difference in complexity and sophistication of text mining, text processing, and natural language processing.
Write basic regular expressions to identify common clinical text.
Assess and select note sections that can be used to answer analytic questions.
Write R code to search text windows for other keywords and phrases to answer analytic questions.
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제공자:
콜로라도 대학교
The University of Colorado is a recognized leader in higher education on the national and global stage. We collaborate to meet the diverse needs of our students and communities. We promote innovation, encourage discovery and support the extension of knowledge in ways unique to the state of Colorado and beyond.
강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용
완료하는 데 1시간 필요
Introduction: Clinical Natural Language Processing
This module covers the basics of text mining, text processing, and natural language processing. It also provides a information on the linguistic foundations that underly NLP tools.
완료하는 데 1시간 필요
7개 동영상 (총 20분), 3 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
7개의 동영상
Introduction to Clinical Natural Language Processing3m
NLP Fundamentals: Linguistics1m
NLP Fundamentals: Morphology & Lexicography4m
NLP Fundamentals: Syntax4m
NLP Fundamentals: Sematics & Pragmatics4m
NLP Fundamentals: Wrap Up40
3개의 읽기 자료
Introduction to Specialization Instructors5m
Course Policies5m
Accessing Course Data and Technology Platform15m
1개 연습문제
Week 1 Assessment20m
완료하는 데 2시간 필요
Tools: Regular Expressions
This module introduces regular expressions, the method of text processing, and how to work with text data in R. Mastery is demonstrated through a programming assignment with applied questions.
완료하는 데 2시간 필요
3개 동영상 (총 17분), 2 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
3개의 동영상
Text Processing in the Tidyverse3m
Tips and Tricks for Text Processing5m
2개의 읽기 자료
Regular Expressions and Text Processing in R1시간
Note about the Assessment2m
2개 연습문제
Regular Expressions and Text Processing in R - Try it Out For Yourself Exercises40m
Week 2 Assessment30m
완료하는 데 3시간 필요
Techniques: Note Sections
This module discusses how the section of a clinical note can affect the meaning of text in the section. A programming assignment provides hands on practice with how to apply this knowledge to process clinical text.
완료하는 데 3시간 필요
4개 동영상 (총 14분), 2 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
4개의 동영상
Clinical Note Types: History and Physical Notes2m
Clinical Note Types: Discharge Summaries2m
Clinical Note Types: Radiology Reports2m
2개의 읽기 자료
Note Section Techniques1시간 30분
Note about the Assessment2m
2개 연습문제
Note Section Techniques - Try It Out For Yourself Excercises45m
Week 3 Assessment30m
완료하는 데 3시간 필요
Techniques: Keyword Windows
This module discusses how you can build windows of text around keywords of interest to understand the context and meaning of how the keyword is being used. A programming assignment provides hands on practice with how to apply this technique to process clinical text.
완료하는 데 3시간 필요
1개 동영상 (총 5분), 2 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
1개의 동영상
2개의 읽기 자료
Keyword Windows Techniques2시간
Note about the Assessment2m
2개 연습문제
Keyword Windows Techniques - Try it Out For Yourself Answers45m
Week 4 Assessment30m
자주 묻는 질문
강의 및 과제를 언제 이용할 수 있게 되나요?
Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:
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I live in an area that restricts access to Google products. Will I be able to complete the specialization?
Unfortunately at this time we can only allow students who have access to Google services (e.g., a gmail account) to complete the specialization. This is because we give students access to real clinical data and our privacy protections only allow data sharing through the Google BigQuery environment.
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