What will I be able to do upon completing the Specialization?

Implement benchmark pipelines for Deep Learning Algorithms with Electronic Health Records.

Is this course really 100% online? Do I need to attend any classes in person?

This course is completely online, so there’s no need to show up to a classroom in person. You can access your lectures, readings and assignments anytime and anywhere via the web or your mobile device.

Can I just enroll in a single course?

Yes! To get started, click the course card that interests you and enroll. You can enroll and complete the course to earn a shareable certificate. When you subscribe to a course that is part of a Specialization, you’re automatically subscribed to the full Specialization. Visit your learner dashboard to track your progress.

Is financial aid available?

Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.

Can I take the course for free?

No, you cannot take this course for free. When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. If you cannot afford the fee, you can apply for financial aid.

Spezialisierung für Informed Clinical Decision Making using Deep Learning

Spezialisierung für Informed Clinical Decision Making using Deep Learning

Apply Deep Learning in Electronic Health Records. Understand the road path from data mining of clinical databases to clinical decision support systems

Dozent: Fani Deligianni

Bei Coursera Plus enthalten

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5-teilige Kursreihe

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4.6

(21 Bewertungen)

Stufe Mittel

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2 Monate bei 10 Stunden pro Woche

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Was Sie lernen werden

Extract and preprocess data from complex clinical databases
Apply deep learning in Electronic Health Records
Imputation of Electronic Health Records and data encodings
Explainable, fair and privacy-preserved Clinical Decision Support Systems

Überblick

This specialisation is for learners with experience in programming that are interested in expanding their skills in applying deep learning in Electronic Health Records and with a focus on how to translate their models into Clinical Decision Support Systems.

The main areas that would explore are:

Data mining of Clinical Databases: Ethics, MIMIC III database, International Classification of Disease System and definition of common clinical outcomes.
Deep learning in Electronic Health Records: From descriptive analytics to predictive analytics
Explainable deep learning models for healthcare applications: What it is and why it is needed
Clinical Decision Support Systems: Generalisation, bias, ‘fairness’, clinical usefulness and privacy of artificial intelligence algorithms.

Was ist inbegriffen?

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Unterrichtet in Englisch

23 Praxisübungen

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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.
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Spezialisierung - 5 Kursreihen

Learners have the opportunity to choose and undertake an exercise based on MIMIC-III extracted datasets that combines knowledge from:

Data mining of Clinical Databases to query the MIMIC database
Deep learning in Electronic Health Records to pre-process EHR and build deep learning models
Explainable deep learning models for healthcare to explain the models decision

Learners can choose from:

1. Permutation feature importance on the MIMIC critical care database

The technique is applied both on logistic regression and on an LSTM model. The explanations derived are global explanations of the model.

2. LIME on the MIMIC critical care database

The technique is applied on both logistic regression and an LSTM model. The explanations derived are local explanations of the model.

3. Grad-CAM on the MIMIC critical care database

GradCam is implemented and applied on an LSTM model that predicts mortality. The explanations derived are local explanations of the model.

Data mining of Clinical Databases - CDSS 1

KURS 120 Stunden4.6 (14 Bewertungen)Kurs ansehen

Was Sie lernen werden

Understand the Schema of publicly available EHR databases (MIMIC-III)
Recognise the International Classification of Diseases (ICD) use
Extract and visualise descriptive statistics from clinical databases
Understand and extract key clinical outcomes such as mortality and stay of length

Kompetenzen, die Sie erwerben

Clinical Data Management, Interoperability, Predictive Analytics, ICD Coding (ICD-9/ICD-10), Exploratory Data Analysis, Patient Flow, Descriptive Analytics, Relational Databases, SQL, Electronic Medical Record, Predictive Modeling, Data Mining, Analytics, Database Design, Medical Records, Health Informatics, Machine Learning, Descriptive Statistics, Clinical Informatics und Precision Medicine

Deep learning in Electronic Health Records - CDSS 2

KURS 231 StundenKurs ansehen

Was Sie lernen werden

Train deep learning architectures such as Multi-layer perceptron, Convolutional Neural Networks and Recurrent Neural Networks for classification
Validate and compare different machine learning algorithms
Preprocess Electronic Health Records and represent them as time-series data
Imputation strategies and data encodings

Kompetenzen, die Sie erwerben

Data Processing, Deep Learning, Data Cleansing, Artificial Neural Networks, Electronic Medical Record, Health Informatics, Feature Engineering, Electocardiography, Time Series Analysis and Forecasting, Predictive Modeling und Machine Learning Methods

Explainable deep learning models for healthcare - CDSS 3

KURS 330 Stunden4.6 (15 Bewertungen)Kurs ansehen

Was Sie lernen werden

Program global explainability methods in time-series classification
Program local explainability methods for deep learning such as CAM and GRAD-CAM
Understand axiomatic attributions for deep learning networks
Incorporate attention in Recurrent Neural Networks and visualise the attention weights

Kompetenzen, die Sie erwerben

Deep Learning, Applied Machine Learning, Data Processing, Time Series Analysis and Forecasting, Machine Learning Algorithms, Machine Learning, Responsible AI, Healthcare Ethics, Image Analysis und Artificial Neural Networks

Clinical Decision Support Systems - CDSS 4

KURS 48 StundenKurs ansehen

Was Sie lernen werden

Evaluating Clinical Decision Support Systems
Bias, Calibration and Fairness in Machine Learning Models
Decision Curve Analysis and Human-Centred Clinical Decision Support Systems
Privacy concerns in Clinical Decision Support Systems

Kompetenzen, die Sie erwerben

Data Ethics, Responsible AI, Deep Learning, Machine Learning, Data Validation, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Decision Support Systems, Verification And Validation, Information Privacy, Health Informatics, Data Security, Human Centered Design und Predictive Modeling

Capstone Assignment - CDSS 5

KURS 52 StundenKurs ansehen

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Data Mining, Artificial Neural Networks, Deep Learning, Applied Machine Learning, Feature Engineering, Machine Learning, Responsible AI, Time Series Analysis and Forecasting, Predictive Modeling, Clinical Data Management, Health Informatics und Artificial Intelligence

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Dozent

Fani Deligianni

University of Glasgow

5 Kurse5.933 Lernende

von

University of Glasgow

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„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

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Häufig gestellte Fragen

Each module is designed to take 4-5 weeks. Modules two and three are heavy in practical exercise and it may take slightly longer for inexperienced in machine learning learners.

It is required basic knowledge in sql databases and how to setup a postgres database. It also requires knowledge in python programming with common scientific libraries, such as numpy, scipy and matplotlib.

Yes, the course is designed to be taken with the prespecified order. Specifically, the second module requires knowledge from the first module, the third module requires knowledge from the second module and the forth module requires high-level understanding of module one, two and three.

Weitere Fragen

Besuchen Sie die das Hilfe-Center für Kursteilnehmer.

Finanzielle Unterstützung verfügbar,

Spezialisierung für Informed Clinical Decision Making using Deep Learning

Was Sie lernen werden

Überblick

Kompetenzen, die Sie erwerben

Werkzeuge, die Sie lernen werden

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