Machine Learning and AI Applications in Healthcare

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Machine Learning and AI Applications in Healthcare

Dieser Kurs ist Teil von Microsoft Azure AI in Healthcare (berufsbezogenes Zertifikat)

Dozent: Microsoft

Bei enthalten

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4 Module

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

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen

unter 10 Stunden pro Woche

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

4 Module

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Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

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Was Sie lernen werden

Build and deploy machine learning models using healthcare datasets and Azure AI tools.
Create predictive analytics solutions for patient outcomes and clinical decision support.
Evaluate and interpret AI models to ensure fairness, reliability, and actionable insights in healthcare.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Responsible AI
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
Kategorie: Artificial Intelligence
Kategorie: Predictive Analytics
Kategorie: Data Preprocessing
Kategorie: Image Analysis
Kategorie: Medical Imaging
Kategorie: Azure Synapse Analytics
Kategorie: Feature Engineering
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Computer Vision
Kategorie: Health Informatics
Kategorie: Data Visualization Software
Kategorie: Machine Learning

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: Power BI
Kategorie: Model Deployment
Kategorie: Microsoft Azure

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Januar 2026

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18 Zuweisungen¹

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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Microsoft Azure AI in Healthcare (berufsbezogenes Zertifikat)

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In diesem Kurs gibt es 4 Module

This comprehensive course bridges machine learning fundamentals with specialized healthcare AI applications, guiding students through the complete AI model lifecycle from data preprocessing to production deployment. You'll master core ML algorithms and deep learning architectures while gaining hands-on experience building medical imaging analysis systems, predictive models for patient outcomes, and clinical NLP applications using Azure AI services including Azure Machine Learning, Cognitive Services, and Computer Vision. The curriculum emphasizes healthcare-specific challenges including rigorous clinical validation methodologies that satisfy regulatory requirements, comprehensive bias detection and mitigation strategies to ensure equitable performance across diverse patient populations, and secure HIPAA-compliant data handling practices. Through practical labs and real-world case studies, you'll develop skills in model training, hyperparameter optimization, performance evaluation using clinical metrics (sensitivity, specificity, AUC), MLOps implementation with CI/CD pipelines, and creating compelling data visualizations that communicate AI insights to clinical stakeholders.

This foundational module introduces learners to essential machine learning concepts specifically applied to healthcare contexts. Students explore the complete AI model lifecycle from initial data preparation through deployment, gaining hands-on experience with Azure ML Studio's visual interface. The module emphasizes practical application of ML fundamentals while establishing critical validation practices necessary for clinical environments.

Das ist alles enthalten

6 Videos6 Lektüren4 Aufgaben

6 Videos Insgesamt 19 Minuten

Why Machine Learning Revolutionizes Healthcare 2 Minuten
Building Your First Healthcare ML Model in Azure 3 Minuten
From Data to Deployment: The Journey 3 Minuten
End-to-End Model Development in Azure ML 4 Minuten
When Models Fail: The Importance of Validation 2 Minuten
Advanced Validation Techniques in Azure ML 4 Minuten

6 Lektüren Insgesamt 315 Minuten

Machine Learning Essentials for Healthcare Professionals 15 Minuten
Hands-on – Readmission Risk Predictor Development 90 Minuten
The Complete Healthcare AI Model Lifecycle 15 Minuten
Hands-on – Complete Lifecycle Implementation 90 Minuten
Clinical Model Validation Strategies 15 Minuten
Hands-on – Multi-Site Validation Exercise 90 Minuten

4 Aufgaben Insgesamt 300 Minuten

ML Fundamentals Mastery 90 Minuten
Lifecycle Management Proficiency 90 Minuten
Validation Excellence Assessment 90 Minuten
Machine Learning Foundations and Model Development 30 Minuten

This module addresses critical challenges in healthcare AI implementation by focusing on bias detection, system reliability, and model interpretability. Learners develop expertise in identifying and mitigating bias in healthcare datasets while implementing fairness constraints and reliability frameworks. The module emphasizes creating interpretable AI solutions that translate complex model outputs into clinically meaningful insights for healthcare professionals.

Das ist alles enthalten

6 Videos5 Lektüren5 Aufgaben

6 Videos Insgesamt 22 Minuten

Hidden Bias, Real Consequences 2 Minuten
Detecting Bias with Azure Responsible AI Dashboard 5 Minuten
Building Trust Through Reliable AI 2 Minuten
Implementing Fairness Constraints in Azure ML 5 Minuten
Making Black Boxes Transparent 2 Minuten
Creating Interpretable Clinical AI with Azure 5 Minuten

5 Lektüren Insgesamt 225 Minuten

Sources and Impacts of Healthcare AI Bias 15 Minuten
Hands-on – Bias Detection Workshop 90 Minuten
Ensuring Healthcare AI Reliability 15 Minuten
Explainable AI for Clinical Decision-Making 15 Minuten
Hands-on – Clinical Explanation Design 90 Minuten

5 Aufgaben Insgesamt 390 Minuten

Bias Identification and Assessment 90 Minuten
Reliability Engineering for Clinical AI 90 Minuten
Reliability and Fairness Implementation 90 Minuten
Interpretation and Translation Mastery 90 Minuten
AI Bias, Reliability, and Interpretability 30 Minuten

This module explores specialized applications of AI in medical imaging analysis and patient risk prediction. Students learn to implement computer vision solutions for diagnostic imaging support while developing sophisticated predictive models for clinical risk assessment. The module combines hands-on experience with Azure Cognitive Services and pre-built model libraries to create practical healthcare AI applications.

Das ist alles enthalten

6 Videos6 Lektüren4 Aufgaben

6 Videos Insgesamt 22 Minuten

AI as the Radiologist's Assistant 2 Minuten
Building a Chest X-Ray Classifier with Azure 5 Minuten
Predicting the Unpredictable 2 Minuten
Developing a Readmission Risk Model in Azure ML 5 Minuten
Standing on the Shoulders of Giants 2 Minuten
Implementing Pre-Built Models from Azure AI Gallery 5 Minuten

6 Lektüren Insgesamt 315 Minuten

Medical Imaging AI Fundamentals 15 Minuten
Hands-on – Medical Image Analysis Pipeline 90 Minuten
Clinical Risk Prediction Modeling 15 Minuten
Hands-on – Comprehensive Risk Prediction System 90 Minuten
Leveraging Pre-Built Healthcare AI Models 15 Minuten
Hands-on – Model Library Evaluation and Selection 90 Minuten

4 Aufgaben Insgesamt 180 Minuten

Medical Imaging AI Proficiency 30 Minuten
Risk Prediction Excellence 90 Minuten
Model Library Utilization 30 Minuten
Medical Imaging and Predictive Analytics 30 Minuten

This module focuses on transforming healthcare data and AI predictions into actionable visual insights for clinical decision-making. Learners master data integration techniques using Azure Synapse while creating comprehensive dashboards with Power BI. The module emphasizes building visualization solutions that effectively communicate complex healthcare analytics to diverse stakeholder audiences, from clinicians to administrators.

Das ist alles enthalten

6 Videos6 Lektüren5 Aufgaben

6 Videos Insgesamt 20 Minuten

From Data Chaos to Clinical Insights 2 Minuten
Building a Healthcare Data Pipeline with Azure Synapse 4 Minuten
Seeing the Story in the Data 2 Minuten
Creating Clinical Dashboards with Power BI 5 Minuten
Predictive Analytics Meets Visual Intelligence 2 Minuten
Integrating ML Models with Power BI Dashboards 4 Minuten

6 Lektüren Insgesamt 315 Minuten

Healthcare Data Integration Strategies 15 Minuten
Hands-on – Multi-Source Data Integration Project 90 Minuten
Effective Healthcare Data Visualization 15 Minuten
Hands-on – Comprehensive Healthcare Dashboard Development 90 Minuten
Integrated Analytics and ML Visualization 15 Minuten
Hands-on – Predictive Analytics Dashboard Creation 90 Minuten

5 Aufgaben Insgesamt 210 Minuten

Data Integration Mastery 30 Minuten
Visualization Excellence 30 Minuten
Advanced Analytics Integration 30 Minuten
Healthcare Data Visualization and Analytics 30 Minuten
Patient Risk Prediction and Visualization System 90 Minuten

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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.

„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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