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。


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积累特定领域的专业知识
- 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
使用逻辑回归建立线性预后模型,然后通过计算一致性指数对模型进行评估。 最后,通过添加特征交互来改进模型。
涵盖的内容
11个视频3篇阅读材料1个作业1个编程作业4个非评分实验室
调整决策树和随机森林模型以预测疾病风险。 使用 c 指数评估模型性能。 识别缺失数据及其如何改变数据分布,然后使用估算法填补缺失数据,以提高模型性能。
涵盖的内容
15个视频1个作业1个编程作业3个非评分实验室
本周,您将处理以疾病发生时间为变量的数据。 您将建立更灵活的模型,预测 5 年、7 年或 10 年的患病风险,而不是仅仅预测 10 年的患病风险。
涵盖的内容
16个视频1个作业1个编程作业2个非评分实验室
本周,您将在生存数据上拟合一个线性模型和一个基于树的风险模型,以便根据每位患者的健康状况为其定制一个风险评分。 风险分值代表患者患某种疾病的相对风险。 然后,您将通过实施和使用包含事件发生时间和删减数据的一致性指数来评估每个模型的性能。
涵盖的内容
24个视频4篇阅读材料1个作业1个编程作业3个非评分实验室
获得职业证书
将此证书添加到您的 LinkedIn 个人资料、简历或履历中。在社交媒体和绩效考核中分享。
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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展




学生评论
796 条评论
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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.
已于 Apr 21, 2020审阅
This course was great and more challenging that I have expected. More focus on statistics and survival data which is important for prognosis. Course has a good flow and valuable content.
已于 Oct 27, 2020审阅
Awesome course ! Sure i recommend... you'll experiment a great content and incredible AI approaches for problem solution !!!
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