This course teaches you the fundamentals of clinical natural language processing. In this course you will learn practical techniques for extracting information stored in text-based portions of electronic medical records.
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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용
주
1완료하는 데 1시간 필요
Introduction: Clinical Natural Language Processing
7 videos (Total 20 min), 3 readings, 1 quiz
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 Assessment15m
주
2완료하는 데 3시간 필요
Tools: Regular Expressions
3 videos (Total 17 min), 2 readings, 2 quizzes
3개의 동영상
Text Processing in the Tidyverse3m
Tips and Tricks for Text Processing5m
2개의 읽기 자료
Regular Expressions and Text Processing in R30m
Note about the Assessment2m
2개 연습문제
Week 2 Practice Quiz40m
Week 2 Assessment20m
주
3완료하는 데 2시간 필요
Techniques: Note Sections
4 videos (Total 14 min), 1 reading
4개의 동영상
Clinical Note Types: History and Physical Notes2m
Clinical Note Types: Discharge Summaries2m
Clinical Note Types: Radiology Reports2m
1개의 읽기 자료
Note Section Techniques30m
주
4강사
Laura K. Wiley, PhD
Assistant ProfessorDivision of Biomedical Informatics and Personalized Medicine, Anschutz Medical Campus
콜로라도 대학교 정보
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.
Clinical Data Science 전문 분야 정보
Are you interested in how to use data generated by doctors, nurses, and the healthcare system to improve the care of future patients? If so, you may be a future clinical data scientist!
This specialization provides learners with hands on experience in use of electronic health records and informatics tools to perform clinical data science. This series of six courses is designed to augment learner’s existing skills in statistics and programming to provide examples of specific challenges, tools, and appropriate interpretations of clinical data.
By completing this specialization you will know how to: 1) understand electronic health record data types and structures, 2) deploy basic informatics methodologies on clinical data, 3) provide appropriate clinical and scientific interpretation of applied analyses, and 4) anticipate barriers in implementing informatics tools into complex clinical settings. You will demonstrate your mastery of these skills by completing practical application projects using real clinical data.
This specialization is supported by our industry partnership with Google Cloud. Thanks to this support, all learners will have access to a fully hosted online data science computational environment for free! Please note that you must have access to a Google account (i.e., gmail account) to access the clinical data and computational environment.
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