For clinical data science to be effective in healthcare—to achieve the outcomes desired—it must translate into decision support of some sort, either at the patient, clinician, or manager level. By the end of this course, students will be able to articulate the need for an intervention, to right size it, to choose the appropriate technology, to describe how knowledge should be obtained, and to design a monitoring plan.
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의료 정보학 특화 과정존스홉킨스대학교이 강좌에 대하여
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지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
다음 특화 과정의 5개 강좌 중 3번째 강좌:
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일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
초급 단계
While there are no prerequisites, prior experience with, or knowledge of, health, healthcare, technology, and statistics are helpful.
완료하는 데 약 7시간 필요
영어
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귀하가 습득할 기술
Knowledge AcquisitionDecision TreeDecision-MakingDecision Support SystemHealth Informatics
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존스홉킨스대학교
The mission of The Johns Hopkins University is to educate its students and cultivate their capacity for life-long learning, to foster independent and original research, and to bring the benefits of discovery to the world.
강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용
완료하는 데 1시간 필요
Knowing Where to Intervene
In this module, you will be introduced to the course through a range of decision support interventions used in health care. We will examine the Five Rights of decision support and go on to discuss the basics for deciding whether to build an intervention and, having done so, how to evaluate it.
완료하는 데 1시간 필요
5개 동영상 (총 61분)
5개의 동영상
Should You?11m
Should You? II: HIMSS Framework13m
Does It Work?: Testing8m
Is It Used? Does It Accomplish Goals?7m
1개 연습문제
Module 1 Quiz
완료하는 데 1시간 필요
Defining Decision Support
In this module, we will focus on issues of design, both for decision support and as they apply more broadly across multiple environments.
완료하는 데 1시간 필요
8개 동영상 (총 47분)
8개의 동영상
Types of Clinical Decision Support7m
Design Phase9m
Define Phase7m
Ideate Phase2m
Prototype Phase2m
Test Phase3m
Deploy Phase9m
1개 연습문제
Module 2 Quiz30m
완료하는 데 2시간 필요
Using Transactional and Summative Data and Knowledge for Decision Support
In this module, we return to decision support, focusing on rules-- the key structure in most decision support. We'll provide a key framework for making sure you have all the minimum components for ensuring a successful implementation. We'll also address issues of languages used by rules and how to keep rules consistent within and between institutions.
완료하는 데 2시간 필요
7개 동영상 (총 84분)
7개의 동영상
What's in a Rule? Part II10m
The Language of Rules5m
Data Dictionary and Taxonomy14m
Value Sets11m
Semantic Networks14m
Ontology15m
1개 연습문제
Module 3 Quiz30m
완료하는 데 3시간 필요
Eliciting and Creating Knowledge for Decision Support
In this module, we will go behind the scenes of decision support, examining where and how we get the knowledge that drives decision support --including data science-- for generating knowledge from data.
완료하는 데 3시간 필요
9개 동영상 (총 70분)
9개의 동영상
Expert Knowledge13m
Decision Support Committee3m
Eliciting Expert Knowledge11m
The Literature13m
Data -- Knowledge7m
Statistical Methods11m
AI Dangers6m
Summary2m
1개 연습문제
Module 4 Quiz35m
검토
THE OUTCOMES AND INTERVENTIONS OF HEALTH INFORMATICS의 최상위 리뷰
L 제공2019년 10월 13일
Learned that there are different ways to input and access information through a system. Also the types of thought processes on how to achieve the outcome.
DG 제공2020년 7월 12일
Wonderful content delivery and appropriate academic level for people new to informatics delivery.
EJ 제공2019년 6월 27일
I enjoyed the class sooooooo much I want to be a Mentor for the class!!
EP 제공2019년 7월 24일
Thank you for such a wonderful learning experience!!!
의료 정보학 특화 과정 정보
This Specialization is intended for health professionals, administrators, health IT staff, vendors, startups, and patients who need or want to participate in the health IT/informatics process. Throughout the five courses of this Specialization, you will learn about the social and technical context of health informatics problems, how to successfully implement health informatics interventions, how to design a health informatics solution for decision support, and how to answer a health informatics problem through data retrieval and analysis.
자주 묻는 질문
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