人工智能正在改变医学实践。它帮助医生更准确地诊断病人，预测病人的未来健康状况，并推荐更好的治疗方法。本专业课程将为您提供将机器学习应用于医学具体问题的实践经验。 机器学习是预后医学的有力工具，预后医学是专门预测病人未来健康状况的医学分支。在第二门课程中，您将学习多个预后任务实例。然后，您将使用决策树对医学数据中常见的非线性关系进行建模，并将其应用于更准确地预测死亡率。最后，您将学习如何处理缺失数据这一现实世界中的关键挑战。
用于医学预后的人工智能
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您将学到什么
预报任务示例
应用树状模型估算患者存活率
应对缺失数据等医学领域的实际挑战
要了解的详细信息
可分享的证书
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作业
4 项作业
授课语言：英语（English）
了解顶级公司的员工如何掌握热门技能
积累特定领域的专业知识
本课程是 医学人工智能 专项课程 专项课程的一部分
在注册此课程时，您还会同时注册此专项课程。
- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 获得可共享的职业证书
该课程共有4个模块
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DeepLearning.AI
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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展
Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情，我就可以学习。'
Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'
Larry W.
自 2021开始学习的学生
''如果我的大学不提供我需要的主题课程，Coursera 便是最好的去处之一。'
Chaitanya A.
''学习不仅仅是在工作中做的更好：它远不止于此。Coursera 让我无限制地学习。'
学生评论
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RW
已于 Apr 18, 2020审阅
AI for Medical Prognosis gave me a panorama of machine learning models for patient survival prediction in a simple way.
RR
已于 Jan 15, 2021审阅
after taking Deep Learning Specialization and machine learning and python on coursera things are getting better and clearer in this course.
JH
已于 May 1, 2020审阅
Excellent course! Real world data and robust models. Of particular value was the implementation of the SHAP feature interpretation algorithm as applied to ensemble models.
