Об этом курсе
4.4
Оценки: 14
Рецензии: 3

Курс 2 из 6 в программе

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

Прибл. 23 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 5 weeks of study, 2-4 hours/week...

Английский

Субтитры: Английский

Курс 2 из 6 в программе

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

Прибл. 23 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 5 weeks of study, 2-4 hours/week...

Английский

Субтитры: Английский

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1
4 ч. на завершение

Introduction: Clinical Data Models and Common Data Models

This week describes clinical data models and explains the need for and use of common data models in national and international data networks. We will also cover the features of Entity-Relationship Diagrams (ERDs) to describe the key technical features of data models. ...
9 видео ((всего 54 мин.)), 4 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
9 видео
Clinical Research Data Warehouses9мин
Entity Relationship Diagrams (ERDs)4мин
Clinical Data Models4мин
Why Common Data Models?10мин
A Quick Tour of a Common Data Model: i2b26мин
A Quick Tour of a Common Data Model: OMOP5мин
A Quick Tour of a Common Data Model: Sentinel6мин
A Quick Tour of a Common Data Model: PCORNet5мин
4 материала для самостоятельного изучения
Introduction to Specialization Instructors5мин
Course Policies5мин
Accessing Course Data and Technology Platform15мин
Readings and Course Materials for Module 1
1 практическое упражнение
Clinical Data Models and Common Data Models30мин
Неделя
2
3 ч. на завершение

Tools: Querying Clinical Data Models

We take a deep dive into the technical features of clinical data models using MIMIC3 as our example and research common data models using OMOP as our example....
6 видео ((всего 59 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 1 тест
6 видео
Querying MIMIC-III9мин
A Deep Dive into OMOP Data Model13мин
Querying OMOP12мин
Comparing the MIMIC and OMOP Data Models10мин
The OHDSI Community Ecosystem7мин
1 материал для самостоятельного изучения
Readings and Course Materials for Module 230мин
1 практическое упражнение
Tools: Querying Clinical Data Models30мин
Неделя
3
3 ч. на завершение

Techniques: Extract-Transform-Load and Terminology Mapping

This module teaches learners about the processes and challenges with extracting, transforming and loading (ETL) data with real-world examples in data and terminology mapping. ...
6 видео ((всего 53 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 1 тест
6 видео
Structural versus Terminology Mapping6мин
Data Profiling with White Rabbit10мин
Data Mapping with the Rabbit in a Hat Tool9мин
Terminology Mapping10мин
Example mapping of MIMIC Patient to OMOP Person8мин
1 материал для самостоятельного изучения
Readings and Course Materials for Module 3
1 практическое упражнение
Techniques: Extract-Transform-Load and Terminology Mapping30мин
Неделя
4
3 ч. на завершение

Techniques: Data Quality Assessments

We explore the dimensions of data quality by reviewing its challenges, data quality measurements used to measure it, and data quality rules to assess its acceptability for use....
5 видео ((всего 52 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 1 тест
5 видео
Data profiling for data quality assessment10мин
Data quality assessment using SQL13мин
Callahan and Khare rules8мин
OHDSI Achilles and Achilles Heel12мин
1 материал для самостоятельного изучения
Readings and Course Materials for Module 430мин
1 практическое упражнение
Techniques: Data Quality Assessments30мин

Преподаватели

Avatar

Laura K. Wiley, PhD

Assistant Professor
Division of Biomedical Informatics and Personalized Medicine, Anschutz Medical Campus
Avatar

Michael G. Kahn, MD, PhD

Professor of Clinical Informatics
Department of Pediatrics, Anschutz Medical Campus

О Система университетов штата Колорадо

The University of Colorado is a recognized leader in higher education on the national and global stage. We collaborate to meet the diverse needs of our students and communities. We promote innovation, encourage discovery and support the extension of knowledge in ways unique to the state of Colorado and beyond....

О специализации ''Clinical Data Science'

Are you interested in how to use data generated by doctors, nurses, and the healthcare system to improve the care of future patients? If so, you may be a future clinical data scientist! This specialization provides learners with hands on experience in use of electronic health records and informatics tools to perform clinical data science. This series of six courses is designed to augment learner’s existing skills in statistics and programming to provide examples of specific challenges, tools, and appropriate interpretations of clinical data. By completing this specialization you will know how to: 1) understand electronic health record data types and structures, 2) deploy basic informatics methodologies on clinical data, 3) provide appropriate clinical and scientific interpretation of applied analyses, and 4) anticipate barriers in implementing informatics tools into complex clinical settings. You will demonstrate your mastery of these skills by completing practical application projects using real clinical data. This specialization is supported by our industry partnership with Google Cloud. Thanks to this support, all learners will have access to a fully hosted online data science computational environment for free! Please note that you must have access to a Google account (i.e., gmail account) to access the clinical data and computational environment....
Clinical Data Science

Часто задаваемые вопросы

  • Зарегистрировавшись на сертификацию, вы получите доступ ко всем видео, тестам и заданиям по программированию (если они предусмотрены). Задания по взаимной оценке сокурсниками можно сдавать и проверять только после начала сессии. Если вы проходите курс без оплаты, некоторые задания могут быть недоступны.

  • Записавшись на курс, вы получите доступ ко всем курсам в специализации, а также возможность получить сертификат о его прохождении. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.