AI Integration in Healthcare Patient Data

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AI Integration in Healthcare Patient Data

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Digital Healthcare Informatics and AI “

Dozent: Frank Naeymi-Rad

Bei enthalten

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3 Module

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.

1 Woche zu vervollständigen

unter 10 Stunden pro Woche

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Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Ethics
Kategorie: Artificial Intelligence
Kategorie: Natural Language Processing
Kategorie: Responsible AI
Kategorie: Health Information Management
Kategorie: Health Care
Kategorie: Healthcare Ethics
Kategorie: Health Care Procedure and Regulation
Kategorie: Clinical Documentation
Kategorie: Regulatory Compliance
Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Kategorie: Clinical Data Management
Kategorie: Decision Support Systems
Kategorie: Data Quality
Kategorie: Health Informatics
Kategorie: Machine Learning

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: Electronic Medical Record System

Wichtige Details

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Kürzlich aktualisiert!

Dezember 2025

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6 Zuweisungen¹

KI-bewertet siehe Haftungsausschluss

Unterrichtet in Englisch

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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „Digital Healthcare Informatics and AI “

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In diesem Kurs gibt es 3 Module

This course delves into the integration of artificial intelligence (AI) within healthcare, focusing on patient data management. Learners will explore the ethical and policy considerations surrounding AI applications in clinical and public health settings. The course emphasizes the significance of data quality and the potential impact of bias on clinical decision support systems. Participants will gain hands-on experience with AI and machine learning tools, including natural language processing (NLP) applications for clinical note summarization. Additionally, the course covers the integration of AI with electronic health records (EHRs) and clinical decision support systems, equipping learners with the knowledge to leverage AI for improved patient outcomes.

Discover the AI and machine learning tools transforming healthcare, including NLP for clinical notes, predictive analytics, and AI integration with EHRs.

Das ist alles enthalten

22 Videos3 Lektüren2 Aufgaben1 Diskussionsthema

22 VideosInsgesamt 56 Minuten

About the Specialization2 Minuten
Welcome and Course Overview1 Minute
Instructor Introduction5 Minuten
C3M1L1.1 Lecture Overview and Introduction to AI & ML in Healthcare2 Minuten
C3M1L1.2 Clinical Applications of AI & ML in Healthcare2 Minuten
C3M1L1.3 AI & ML in Research & Precision Medicine3 Minuten
C3M1L1.4 Generative AI in Healthcare3 Minuten
C3M1L1.5 Operational & Public Health Impact4 Minuten
C3M1L2.1 Lecture Overview and Natural Language Processing in Healthcare2 Minuten
C3M1L2.2 Case Study - CareScore AI – NLP Documentation for Medical Training2 Minuten
C3M1L2.3 Generative AI for Patient Engagement & Telehealth3 Minuten
C3M1L2.4 Case Study – AI-Enabled Telehealth for Heart Failure Management2 Minuten
C3M1L2.5 Dynamic Case Generation for Medical Training3 Minuten
C3M1L2.6 Case Study – AI Case Generator for Medical Education2 Minuten
C3M1L2.7 Integration with EHRs & Clinical Decision Support2 Minuten
C3M1L3.1 Lecture Overview and Introduction to AI Agents1 Minute
C3M1L3.2 Why Healthcare Needs AI Agents3 Minuten
C3M1L3.3 Single Agent vs Multi-Agent Workflows3 Minuten
C3M1L3.4 Core Coordination Mechanisms2 Minuten
C3M1L3.5 FIPA Standards and Enabling Mechanisms2 Minuten
C3M1L3.6 Example 1 - MedAgentSim: Multi-Agent Virtual Patient Simulation3 Minuten
C3M1L3.7 Example 2 - AI-Driven EHR Coordination Inspired by Multi-Agent Design2 Minuten

3 LektürenInsgesamt 80 Minuten

Syllabus10 Minuten
Module 1 Overview10 Minuten
Module 1 Readings60 Minuten

2 AufgabenInsgesamt 95 Minuten

Module 1 Check Your Knowledge5 Minuten
Generative AI vs. AI Agents for Workflow90 Minuten

1 DiskussionsthemaInsgesamt 10 Minuten

Meet & Greet10 Minuten

Explore the ethical and policy considerations for AI in healthcare, including regulatory requirements and guidelines. Understand the importance of high-quality data and how bias can impact clinical decision support and patient care.

Das ist alles enthalten

28 Videos2 Lektüren2 Aufgaben

28 VideosInsgesamt 80 Minuten

C3M2L1.1 Lecture Overview and Framing AI Ethics in Healthcare2 Minuten
C3M2L1.2 Ethical & Policy Vectors Driving Regulation2 Minuten
C3M2L1.3 FDA - Implications for Clinical AI2 Minuten
C3M2L1.4 HIPAA & Privacy Obligations in Ethical AI2 Minuten
C3M2L1.5 Research vs Clinical Use - IRB & IDE2 Minuten
C3M2L1.6 U.S. vs International Regulatory Approaches3 Minuten
C3M2L1.7 Real-World AI Governance- Mayo Clinic Model3 Minuten
C3M2L1.8 Why Compliance Adds Value3 Minuten
C3M2L2.1 Lecture Overview and Introduction to Bias & Fairness in a Dataset3 Minuten
C3M2L2.2 Fairness Metrics in Medical Datasets4 Minuten
C3M2L2.3 Common Types of Dataset Bias in Healthcare4 Minuten
C3M2L2.4 Sources of Healthcare Dataset Bias2 Minuten
C3M2L2.5 Documentation Bias and Workflow Effects3 Minuten
C3M2L2.6 Patient Care & Equity Outcomes3 Minuten
C3M2L2.7 Data Quality Fundamentals for AI Reliability4 Minuten
C3M2L2.8 Data Governance Framework4 Minuten
C3M2L2.9 Data Cleaning & Validation Methods4 Minuten
C3M2L2.10 Quality Checks and Monitoring Systems3 Minuten
C3M2L2.11 Mitigation Strategies and Best Practices3 Minuten
C3M2L3.1 Lecture Overview and Why Responsible AI Matters2 Minuten
C3M2L3.2 Institutional AI Governance Framework3 Minuten
C3M2L3.3 What is Explainability & Why It Matters2 Minuten
C3M2L3.4 Hierarchical Framework for AI Transparency2 Minuten
C3M2L3.5 Explainable AI Techniques4 Minuten
C3M2L3.6 Compliance in a Multi-Jurisdictional World3 Minuten
C3M2L3.7 Implementation - From Framework to Practice2 Minuten
C3M2L3.8 Measuring Responsible AI Implementation2 Minuten
C3M2L3.9 Emerging Trends in Responsible AI3 Minuten

2 LektürenInsgesamt 65 Minuten

Module 2 Overview10 Minuten
Module 2 Readings55 Minuten

2 AufgabenInsgesamt 125 Minuten

AI System Risk and Bias Assessment120 Minuten
Module 2 Check Your Knowledge5 Minuten

Das ist alles enthalten

2 Aufgaben

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Dozent

Frank Naeymi-Rad

Illinois Tech

4 Kurse1.924 Lernende

von

Illinois Tech

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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.

Lernender seit 2021

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

Chaitanya A.

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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.

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¹ Einige Aufgaben in diesem Kurs werden mit AI bewertet. Für diese Aufgaben werden Ihre Daten in Übereinstimmung mit Datenschutzhinweis von Courseraverwendet.