Об этом курсе

Недавно просмотрено: 7,619

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Курс 4 из 6 в программе

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

Прибл. 21 часа на выполнение

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

Английский

Субтитры: Английский

Чему вы научитесь

  • Check

    Recognize and distinguish the difference in complexity and sophistication of text mining, text processing, and natural language processing.

  • Check

    Write basic regular expressions to identify common clinical text.

  • Check

    Assess and select note sections that can be used to answer analytic questions.

  • Check

    Write R code to search text windows for other keywords and phrases to answer analytic questions.

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Курс 4 из 6 в программе

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

Прибл. 21 часа на выполнение

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

Английский

Субтитры: Английский

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1

Неделя 1

1 ч. на завершение

Introduction: Clinical Natural Language Processing

1 ч. на завершение
7 видео ((всего 20 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
7 видео
Introduction to Clinical Natural Language Processing3мин
NLP Fundamentals: Linguistics1мин
NLP Fundamentals: Morphology & Lexicography4мин
NLP Fundamentals: Syntax4мин
NLP Fundamentals: Sematics & Pragmatics4мин
NLP Fundamentals: Wrap Up40
3 материала для самостоятельного изучения
Introduction to Specialization Instructors5мин
Course Policies5мин
Accessing Course Data and Technology Platform15мин
1 практическое упражнение
Week 1 Assessment20мин
Неделя
2

Неделя 2

2 ч. на завершение

Tools: Regular Expressions

2 ч. на завершение
3 видео ((всего 17 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
3 видео
Text Processing in the Tidyverse3мин
Tips and Tricks for Text Processing5мин
2 материала для самостоятельного изучения
Regular Expressions and Text Processing in R
Note about the Assessment2мин
2 практического упражнения
Regular Expressions and Text Processing in R - Try it Out For Yourself Exercises40мин
Week 2 Assessment30мин
Неделя
3

Неделя 3

3 ч. на завершение

Techniques: Note Sections

3 ч. на завершение
4 видео ((всего 14 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
4 видео
Clinical Note Types: History and Physical Notes2мин
Clinical Note Types: Discharge Summaries2мин
Clinical Note Types: Radiology Reports2мин
2 материала для самостоятельного изучения
Note Section Techniques1ч 30мин
Note about the Assessment2мин
2 практического упражнения
Note Section Techniques - Try It Out For Yourself Excercises45мин
Week 3 Assessment30мин
Неделя
4

Неделя 4

3 ч. на завершение

Techniques: Keyword Windows

3 ч. на завершение
1 видео ((всего 5 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
1 видео
2 материала для самостоятельного изучения
Keyword Windows Techniques
Note about the Assessment2мин
2 практического упражнения
Keyword Windows Techniques - Try it Out For Yourself Answers45мин
Week 4 Assessment30мин

Преподаватели

Image of instructor, Laura K. Wiley, PhD

Laura K. Wiley, PhD

Assistant Professor
Division of Biomedical Informatics and Personalized Medicine, 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....

Специализация Clinical Data Science: общие сведения

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.

  • Unfortunately at this time we can only allow students who have access to Google services (e.g., a gmail account) to complete the specialization. This is because we give students access to real clinical data and our privacy protections only allow data sharing through the Google BigQuery environment.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.