This course introduces you to a framework for successful and ethical medical data mining. We will explore the variety of clinical data collected during the delivery of healthcare. You will learn to construct analysis-ready datasets and apply computational procedures to answer clinical questions. We will also explore issues of fairness and bias that may arise when we leverage healthcare data to make decisions about patient care.
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AI in Healthcare の専門講座スタンフォード大学（Stanford University）このコースについて
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初級レベル
約12時間で修了
英語
字幕：英語
学習内容
How to apply a framework for medical data mining
Ethical use of data in healthcare decisions
How to make use of data that may be inaccurate in systematic ways
What makes a good research question and how to construct a data mining workflow answer it
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スタンフォード大学（Stanford University）
The Leland Stanford Junior University, commonly referred to as Stanford University or Stanford, is an American private research university located in Stanford, California on an 8,180-acre (3,310 ha) campus near Palo Alto, California, United States.
シラバス - 本コースの学習内容
1時間で修了
Asking and answering questions via clinical data mining
1時間で修了
12件のビデオ （合計19分）, 2 学習用教材, 3 個のテスト
12件のビデオ
Welcome2 分
Introduction to the data mining workflow1 分
Real Life Example1 分
Example: Finding similar patients2 分
Example: Estimating risk37
Putting patient data on timeline51
Revisit the data mining workflow steps1 分
Types of research questions2 分
Research questions suited for clinical data55
Example: making decision to treat1 分
Properties that make answering a research question useful1 分
Wrap Up1 分
2件の学習用教材
Study Guide Module 15 分
Citations and Additional Readings5 分
3の練習問題
Reflection Exercise10 分
Reflection Exercise10 分
Knowledge Check30 分
2時間で修了
Data available from Healthcare systems
2時間で修了
16件のビデオ （合計32分）, 3 学習用教材, 4 個のテスト
16件のビデオ
Review of key entities and the data they collect1 分
Actors with different interests2 分
Common data types in Healthcare2 分
Strengths and weaknesses of observational data2 分
Bias and error from the healthcare system perspective2 分
Bias and error of exposures and outcomes50
How a patient's exposure might be misclassified2 分
How a patient's outcome could be misclassified2 分
Electronic medical record data2 分
Claims data2 分
Pharmacy55
Surveillance datasets and Registries1 分
Population health data sets3 分
A framework to assess if a data source is useful1 分
Wrap Up1 分
3件の学習用教材
Video Image Credit
Study Guide Module 25 分
Citations and Additional Readings5 分
4の練習問題
Reflection Exercise10 分
Reflection Exercise10 分
Reflection Exercise15 分
Knowledge Check30 分
1時間で修了
Representing time, and timing of events, for clinical data mining
1時間で修了
12件のビデオ （合計20分）, 2 学習用教材, 3 個のテスト
12件のビデオ
Time, timelines, timescales and representations of time2 分
Timescale: Choosing the relevant units of time29
What affects the timescale1 分
Representation of time57
Time series and non-time series data2 分
Order of events1 分
Implicit representations of time1 分
Different ways to put data in bins2 分
Timing of exposures and outcomes3 分
Clinical processes are non-stationary2 分
Wrap Up1 分
2件の学習用教材
Study Guide Module 35 分
Citations and Additional Readings5 分
3の練習問題
Reflection Exercise10 分
Reflection Exercise 215 分
Knowledge Check30 分
2時間で修了
Creating analysis ready datasets from patient timelines
2時間で修了
18件のビデオ （合計33分）, 2 学習用教材, 3 個のテスト
18件のビデオ
Defining the unit of analysis52
Using features and the presence of features2 分
How to create features from structured sources1 分
Standardizing features52
Dealing with too many features3 分
The origins of missing values3 分
Dealing with missing values1 分
Summary recommendations for missing values1 分
Constructing new features1 分
Examples of engineered features2 分
When to consider engineered features1 分
Main points about creating analysis ready datasets53
Structured knowledge graphs2 分
So what exactly is in a knowledge graph2 分
What are important knowledge graphs2 分
How to choose which knowledge graph to use1 分
Wrap Up45
2件の学習用教材
Study Guide Module 45 分
Citations and Additional Readings5 分
3の練習問題
Reflection Exercise10 分
Reflection Exercise20 分
Knowledge Check30 分
レビュー
INTRODUCTION TO CLINICAL DATA からの人気レビュー
KSにより2020年10月16日
Nicely Framed and Executed in a simple language so anyone can catch up earliest.
AI in Healthcare専門講座について
Artificial intelligence (AI) has transformed industries around the world, and has the potential to radically alter the field of healthcare. Imagine being able to analyze data on patient visits to the clinic, medications prescribed, lab tests, and procedures performed, as well as data outside the health system -- such as social media, purchases made using credit cards, census records, Internet search activity logs that contain valuable health information, and you’ll get a sense of how AI could transform patient care and diagnoses.
よくある質問
いつ講座や課題にアクセスできるようになりますか？
講義と課題へのアクセスは、登録のタイプによって異なります。聴講モードでコースを受講すると、ほとんどのコース教材を無料で見ることができます。採点された課題にアクセスして修了証を取得するには、聴講中または聴講後に、修了証エクスペリエンスを購入する必要があります。聴講オプションが表示されない場合：
- コースは聴講オプションを提供していない可能性があります。代わりに無料トライアルをお試しいただくか、学資援助を申請することができます。
- コースは、聴講オプションを提供せずに「修了証なしフルコース」オプションを提供する場合があります。このオプションでは、すべてのコース教材が表示され、必須の評価を提出して、最終成績を取得することができます。この場合、修了証エクスペリエンスは購入できません。
この専門講座をサブスクライブすると何を行うことができるようになりますか？
コースに登録する際、専門講座のすべてのコースにアクセスできます。コースの完了時には修了証を取得できます。電子修了証が成果のページに追加され、そこから修了証を印刷したり、LinkedInのプロフィールに追加したりできます。コースの内容の閲覧のみを希望する場合は、無料でコースを聴講できます。
Is financial aid available?
はい。受講料の支払いが難しい受講生に、Coursera（コーセラ）は学資援助を提供しています。左側の［登録］ボタンの下にある［学資援助］のリンクをクリックして申請してください。申請書の入力を促すメッセージが表示され、承認されると通知が届きます。キャップストーンプロジェクトを含む専門講座の各コースでこのステップを完了する必要があります。詳細。
Is this activity accredited for Continuing Medical Education (CME)?
Dates and Duration
Original Release Date: 08/10/2020
Expiration Date: 08/10/2023
Estimated Time to Complete: 11 hours CME
Credits Offered: 11.00
Accreditation
The Stanford University School of Medicine is accredited by the Accreditation Council for Continuing Medical Education (ACCME) to provide continuing medical education for physicians. The Stanford University School of Medicine designates this enduring material for a maximum of 11.00 AMA PRA Category 1 Credits™. Physicians should claim only the credit commensurate with the extent of their participation in the activity.
Disclosures
The Stanford University School of Medicine adheres to ACCME Criteria, Standards and Policies regarding industry support of continuing medical education. There are no relevant financial relationships with ACCME-defined commercial interests for anyone who was in control of the content of this activity.
さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。
