Dieser Kurs vermittelt Ihnen die Grundlagen der computergestützten Phänotypisierung, einer Methode der biomedizinischen Informatik zur Identifizierung von Patientenpopulationen. In diesem Kurs lernen Sie, wie sich verschiedene klinische Datentypen verhalten, wenn Sie versuchen, Patienten mit einer bestimmten Krankheit oder einem bestimmten Merkmal zu identifizieren. Sie werden auch lernen, wie Sie verschiedene Datenmanipulationen und -kombinationen programmieren, um die Komplexität zu erhöhen und die Leistung Ihrer Algorithmen zu verbessern. Schließlich werden Sie die Möglichkeit haben, Ihre Fähigkeiten in einer praktischen Anwendung unter Beweis zu stellen, in der Sie einen Algorithmus zur computergestützten Phänotypisierung entwickeln, um Patienten mit Bluthochdruck zu identifizieren. Sie werden diese Arbeit mit einem echten klinischen Datensatz durchführen und dabei eine kostenlose Online-Rechenumgebung für Data Science nutzen, die von unserem Industriepartner Google Cloud gehostet wird.
Identifizierung von Patientenpopulationen
Identifizierung von Patientenpopulationen
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Klinische Datenwissenschaft“
Dozent: Laura K. Wiley, PhD
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40 Bewertungen
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Erstellen Sie einen Algorithmus zur rechnerischen Phänotypisierung
Bewerten Sie die Leistung des Algorithmus im Kontext des analytischen Ziels.
Kombinationen von mindestens drei Datentypen mit boolescher Logik erstellen
Erklären Sie die Auswirkungen der Leistung einzelner Datentypen auf die computergestützte Phänotypisierung.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Verwaltung klinischer Daten
- Kategorie: Datenwrangling
- Kategorie: Bewertung des Modells
- Kategorie: Informatik
- Kategorie: Datenverarbeitung
- Kategorie: Gesundheitsinformatik
- Kategorie: Validierung von Daten
- Kategorie: Datenmanipulation
- Kategorie: Klinische Informatik
- Kategorie: Analytik
- Kategorie: Datenwissenschaft
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Dozent
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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Jennifer J.
Larry W.
Chaitanya A.
Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 12. Dez. 2019
Great overview of how to identify Patient Population and the in and out of what to look for when you are thinking about your potential research project will involve.
Geprüft am 4. Apr. 2019
The instructor does a great job of providing hands-on teaching in addition to lecture. However, this course required a lot of knowledge of R, which wasn't provided in the introductory course.
Geprüft am 24. Feb. 2025
I was able to lean many aspects of Patient populations and gain R programming knowledge
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