Stanford University
Spezialisierung für KI im Gesundheitswesen

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Stanford University

Spezialisierung für KI im Gesundheitswesen

Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)

Matthew Lungren
Serena Yeung
Mildred Cho

Dozenten: Matthew Lungren

60.619 bereits angemeldet

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
4.7

(2,225 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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4.7

(2,225 Bewertungen)

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

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

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Verwaltung klinischer Daten
  • Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
  • Kategorie: Maschinelles Lernen
  • Kategorie: Elektronische Krankenakte
  • Kategorie: Gesundheitstechnologie
  • Kategorie: Feature Technik
  • Kategorie: Gesundheitssysteme
  • Kategorie: Unstrukturierte Daten
  • Kategorie: Künstliche Intelligenz
  • Kategorie: Klinische Forschung
  • Kategorie: Pharmazeutika
  • Kategorie: Datenethik

Wichtige Details

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Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)

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

Kategorie: Medicare
Kategorie: Gesundheitssysteme
Kategorie: Verfahren und Vorschriften im Gesundheitswesen
Kategorie: Gesundheitspolitik
Kategorie: Ethik im Gesundheitswesen
Kategorie: Verwaltung des Gesundheitswesens
Kategorie: Medizinische Abrechnung und Kodierung
Kategorie: Pharmazeutika
Kategorie: Kontinuierliche Verbesserung der Qualität (CQI)
Kategorie: Gesundheitspflege
Kategorie: Kenntnisse der Gesundheitsbranche
Kategorie: Krankenhausmedizin

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

Kategorie: Data-Mining
Kategorie: Feature Technik
Kategorie: Verwaltung klinischer Daten
Kategorie: Klinische Forschung
Kategorie: Elektronische Krankenakte
Kategorie: Unstrukturierte Daten
Kategorie: Medizinische Bildgebung
Kategorie: Medizinische Aufzeichnungen
Kategorie: Datenethik
Kategorie: Gesundheitsinformatik
Kategorie: Gesundheitliche Ungleichheiten
Kategorie: Gesundheitspflege
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Erhebung von Daten
Kategorie: Text Mining

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

Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Datenqualität
Kategorie: Gesundheitstechnologie
Kategorie: Kenntnisse der Gesundheitsbranche
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Gesundheitspflege
Kategorie: Reinforcement Learning
Kategorie: Ethik im Gesundheitswesen
Kategorie: Datenethik
Kategorie: Künstliche neuronale Netze
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Überwachtes Lernen
Kategorie: Gesundheitsinformatik
Kategorie: Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML)
Kategorie: Statistisches maschinelles Lernen
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Bildanalyse

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

Kategorie: Künstliche Intelligenz
Kategorie: Bereitstellung von Anwendungen
Kategorie: Gesundheitliche Ungleichheiten
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Gesundheitliche Chancengleichheit
Kategorie: Patientensicherheit
Kategorie: Gesundheitstechnologie
Kategorie: Verwaltung klinischer Daten
Kategorie: Gesundheitspflege
Kategorie: Entscheidungsunterstützende Systeme
Kategorie: Einhaltung gesetzlicher Vorschriften
Kategorie: Kenntnisse der Gesundheitsbranche
Kategorie: Kontinuierliche Überwachung
Kategorie: Datenethik

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Leistungsoptimierung
Kategorie: Elektronische Krankenakte
Kategorie: Feature Technik
Kategorie: Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML)
Kategorie: Datenethik
Kategorie: Verfahren und Vorschriften im Gesundheitswesen
Kategorie: MLOps (Maschinelles Lernen Operations)
Kategorie: Erhebung von Daten
Kategorie: Gesundheitsinformatik
Kategorie: Ethik im Gesundheitswesen
Kategorie: Einhaltung gesetzlicher Vorschriften
Kategorie: Software für maschinelles Lernen
Kategorie: Kenntnisse der Gesundheitsbranche
Kategorie: Verwaltung klinischer Daten

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Dozenten

Matthew Lungren
Stanford University
2 Kurse40.068 Lernende
Serena Yeung
Stanford University
2 Kurse40.068 Lernende

von

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
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