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.
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Clinical Data Science 특화 과정콜로라도 대학교이 강좌에 대하여
최근 조회 5,402회
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다음 특화 과정의 6개 강좌 중 4번째 강좌:
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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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 계획표 - 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
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
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
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
Clinical Data Science 특화 과정 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!
자주 묻는 질문
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