About this Course
최근 조회 7,775

다음 전문 분야의 6개 강좌 중 3번째 강좌:

100% 온라인

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

유동적 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

중급 단계

Some programming experience in any language.

완료하는 데 약 20시간 필요

권장: 5 weeks of study, 2-4 hours/week...

영어

자막: 영어

배울 내용

  • Check

    Create a computational phenotyping algorithm

  • Check

    Assess algorithm performance in the context of analytic goal.

  • Check

    Create combinations of at least three data types using boolean logic

  • Check

    Explain the impact of individual data type performance on computational phenotyping.

다음 전문 분야의 6개 강좌 중 3번째 강좌:

100% 온라인

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

유동적 마감일

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중급 단계

Some programming experience in any language.

완료하는 데 약 20시간 필요

권장: 5 weeks of study, 2-4 hours/week...

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자막: 영어

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1
완료하는 데 2시간 필요

Introduction: Identifying Patient Populations

5개 동영상 (총 23분), 9 readings, 2 quizzes
5개의 동영상
Introduction to Computational Phenotyping5m
Introduction to Manual Record Review4m
Manual Record Review: Selecting Reviewers and Records6m
Manual Record Review: Tools and Techniques5m
9개의 읽기 자료
Introduction to Specialization Instructors5m
Course Policies5m
Accessing Course Data and Technology Platform15m
Introduction to Course Example15m
Introduction to Manual Record Review10m
Methods - Selecting Reviewers10m
Methods - Selecting Records for Review10m
Methods - Creating Review Instruments and Protocols10m
Methods - Assessing Review Quality10m
2개 연습문제
Week 1 Practice Quiz8m
Week 1 Assessment16m
2
완료하는 데 3시간 필요

Tools: Clinical Data Types

5개 동영상 (총 19분), 2 readings, 2 quizzes
5개의 동영상
Computational Phenotyping: Billing Data5m
Computational Phenotyping: Laboratory Data3m
Computational Phenotyping: Clinical Observations2m
Computational Phenotyping: Medications3m
2개의 읽기 자료
Testing Individual Data Types1시 30분
Note about the Assessment2m
2개 연습문제
Programming Exercises Practice Quiz30m
Week 2 Assessment18m
3
완료하는 데 3시간 필요

Techniques: Data Manipulations and Combinations

2개 동영상 (총 15분), 2 readings, 2 quizzes
2개의 동영상
Combining Multiple Data Types5m
2개의 읽기 자료
Data Manipulations1시 30분
Data Combinations45m
2개 연습문제
Programming Exercises Practice Quiz30m
Week 3 Assessment25m
4
완료하는 데 1시간 필요

Techniques: Algorithm Selection and Portability

1개 동영상 (총 4분), 1 reading, 1 quiz
1개의 동영상
1개의 읽기 자료
Assessing Algorithmic Accuracy, Complexity, and Portability25m
1개 연습문제
Week 4 Assessment20m
4.7
7개의 리뷰Chevron Right

Identifying Patient Populations의 최상위 리뷰

대학: QQJun 20th 2019

excellent course.\n\nThe first MOOC on computational pheonotying

대학: ABMay 13th 2019

This is a well-presented course. I highly recommend.

강사

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Laura K. Wiley, PhD

Assistant Professor
Division 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....
Clinical Data Science

자주 묻는 질문

  • 강좌에 등록하면 바로 모든 비디오, 테스트 및 프로그래밍 과제(해당하는 경우)에 접근할 수 있습니다. 상호 첨삭 과제는 이 세션이 시작된 경우에만 제출하고 검토할 수 있습니다. 강좌를 구매하지 않고 살펴보기만 하면 특정 과제에 접근하지 못할 수 있습니다.

  • 강좌를 등록하면 전문 분야의 모든 강좌에 접근할 수 있고 강좌를 완료하면 수료증을 취득할 수 있습니다. 전자 수료증이 성취도 페이지에 추가되며 해당 페이지에서 수료증을 인쇄하거나 LinkedIn 프로필에 수료증을 추가할 수 있습니다. 강좌 내용만 읽고 살펴보려면 해당 강좌를 무료로 청강할 수 있습니다.

  • 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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