Stanford University
Spezialisierung für KI im Gesundheitswesen
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Spezialisierung für KI im Gesundheitswesen

Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)

Matthew Lungren
Serena Yeung
Mildred Cho

Dozenten: Matthew Lungren

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
4.7

(2,307 Bewertungen)

Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
4 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
4 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
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Was Sie lernen werden

  • Identifizieren Sie Probleme im Gesundheitswesen, die durch maschinelles Lernen gelöst werden können

  • Analysieren Sie, wie KI die Sicherheit, Qualität und Forschung in der Patientenversorgung beeinflusst

  • Beziehen Sie KI auf die Wissenschaft, Praxis und das Geschäft der Medizin

  • Wenden Sie die Bausteine der KI an, um Innovationen zu fördern und neue Technologien zu verstehen

Wichtige Details

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Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)
90 Praxisübungen

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.

  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
  • Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von Stanford University.

Spezialisierung - 5 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • Die größten Herausforderungen des amerikanischen Gesundheitssystems

  • Probleme, auf die Sie bei Ihren Bemühungen um eine Verbesserung der Gesundheitsversorgung und des Gesundheitssystems stoßen könnten

  • Wer die wichtigsten Akteure im US-Gesundheitssystem sind

Kompetenzen, die Sie erwerben

Gesundheitspolitik, Gesundheitspflege, Medicare, Medicaid, Verwaltung des Gesundheitswesens, Managed Care, Pharmazeutika, Kenntnisse der Gesundheitsbranche, Ethik im Gesundheitswesen, Medizinische Abrechnung, Verfahren und Vorschriften im Gesundheitswesen, Erfahrung im Krankenhaus, Gesundheitssysteme und Wertorientierte Pflege

Was Sie lernen werden

  • Wie man ein Framework für medizinisches Data Mining anwendet

  • Ethische Nutzung von Daten bei Entscheidungen im Gesundheitswesen

  • Wie Sie Daten, die möglicherweise ungenau sind, systematisch nutzen können

  • Was eine gute Forschungsfrage ausmacht und wie man einen Data-Mining-Workflow entwickelt, um sie zu beantworten

Kompetenzen, die Sie erwerben

Elektronische Krankenakte, Verwaltung klinischer Daten, Feature Technik, Data-Mining, Gesundheitspflege, Erhebung von Daten, Datenverarbeitung, Datenumwandlung, Klinische Forschung, Text Mining, Datenethik, Medizinische Bildgebung, Gesundheitsinformatik und Unstrukturierte Daten

Was Sie lernen werden

  • Definieren Sie wichtige Beziehungen zwischen den Bereichen des maschinellen Lernens, der Biostatistik und der traditionellen Computerprogrammierung.

  • Erfahren Sie mehr über fortschrittliche neuronale Netzwerkarchitekturen für Aufgaben von der Textklassifizierung bis zur Objekterkennung und -segmentierung.

  • Lernen Sie wichtige Ansätze für die Nutzung von Daten zum Trainieren, Validieren und Testen von Machine Learning-Modellen kennen.

  • Verstehen Sie, wie sich die dynamische medizinische Praxis und diskontinuierliche Zeitpläne auf die Entwicklung und den Einsatz von klinischen Machine Learning-Anwendungen auswirken.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Maschinelles Lernen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Überwachtes Lernen, Datenethik, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Gesundheitspolitik, Verantwortungsvolle KI, Deep Learning, Gesundheitspflege, Künstliche neuronale Netze, Ethik im Gesundheitswesen, Kenntnisse der Gesundheitsbranche, Gesundheitsinformatik, Datenverarbeitung, Reinforcement Learning und Medizinische Wissenschaft und Forschung

Was Sie lernen werden

  • Grundsätze und praktische Überlegungen zur Integration von KI in klinische Arbeitsabläufe

  • Bewährte Praktiken von KI-Anwendungen zur Förderung fairer und gerechter Lösungen im Gesundheitswesen

  • Herausforderungen bei der Regulierung von KI-Anwendungen und welche Komponenten eines Modells reguliert werden können

  • Was Standard-Bewertungsmetriken leisten und was nicht

Kompetenzen, die Sie erwerben

Verantwortungsvolle KI, Klinische Informatik, Gesundheitstechnologie, Kontinuierliche Überwachung, Datenethik, Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, Klinische Bewertung, AI-Personalisierung, Entscheidungsunterstützende Systeme, Ethik in der klinischen Forschung, Kenntnisse der Gesundheitsbranche, Gesundheitliche Chancengleichheit, Prädiktive Modellierung, Gesundheitsinformatik und Bereitstellung von Anwendungen

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Angewandtes maschinelles Lernen, Risikomodellierung, Verantwortungsvolle KI, Leistungsoptimierung, Erhebung von Daten, Verfahren und Vorschriften im Gesundheitswesen, Feature Technik, Verwaltung klinischer Daten, Ethik im Gesundheitswesen, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Kenntnisse der Gesundheitsbranche, Gesundheitsinformatik, Bereitstellung von Anwendungen und Datenethik

Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.

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Dozenten

Matthew Lungren
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2 Kurse41.998 Lernende
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