Об этом курсе
Недавно просмотрено: 3,486

Курс 3 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

Some programming experience in any language.

Прибл. 23 часа на выполнение

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

Английский

Субтитры: Английский

Чему вы научитесь

  • Check

    Create a computational phenotyping algorithm

  • Check

    Assess algorithm performance in the context of analytic goal.

  • Check

    Create combinations of at least three data types using boolean logic

  • Check

    Explain the impact of individual data type performance on computational phenotyping.

Курс 3 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

Some programming experience in any language.

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
2 ч. на завершение

Introduction: Identifying Patient Populations

Learn about computational phenotyping and how to use the technique to identify patient populations.

...
5 видео ((всего 23 мин.)), 9 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
5 видео
Introduction to Computational Phenotyping5мин
Introduction to Manual Record Review4мин
Manual Record Review: Selecting Reviewers and Records6мин
Manual Record Review: Tools and Techniques5мин
9 материала для самостоятельного изучения
Introduction to Specialization Instructors5мин
Course Policies5мин
Accessing Course Data and Technology Platform15мин
Introduction to Course Example15мин
Introduction to Manual Record Review10мин
Methods - Selecting Reviewers10мин
Methods - Selecting Records for Review10мин
Methods - Creating Review Instruments and Protocols10мин
Methods - Assessing Review Quality10мин
2 практического упражнения
Week 1 Practice Quiz8мин
Week 1 Assessment16мин
Неделя
2
3 ч. на завершение

Tools: Clinical Data Types

Understand how different clinical data types can be used to identify patient populations. Begin developing a computational phenotyping algorithm to identify patients with type II diabetes.

...
5 видео ((всего 19 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
5 видео
Computational Phenotyping: Billing Data5мин
Computational Phenotyping: Laboratory Data3мин
Computational Phenotyping: Clinical Observations2мин
Computational Phenotyping: Medications3мин
2 материала для самостоятельного изучения
Testing Individual Data Types1ч 30мин
Note about the Assessment2мин
2 практического упражнения
Programming Exercises Practice Quiz30мин
Week 2 Assessment18мин
Неделя
3
3 ч. на завершение

Techniques: Data Manipulations and Combinations

Learn how to manipulate individual data types and combine multiple data types in computational phenotyping algorithms. Develop a more sophisticated computational phenotyping algorithm to identify patients with type II diabetes.

...
2 видео ((всего 15 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
2 видео
Combining Multiple Data Types5мин
2 материала для самостоятельного изучения
Data Manipulations1ч 30мин
Data Combinations45мин
2 практического упражнения
Programming Exercises Practice Quiz30мин
Week 3 Assessment25мин
Неделя
4
1 ч. на завершение

Techniques: Algorithm Selection and Portability

Understand how to select a single "best" computational phenotyping algorithm. Finalize and justify a phenotyping algorithm for type II diabetes.

...
1 видео ((всего 4 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 1 тест
1 видео
1 материал для самостоятельного изучения
Assessing Algorithmic Accuracy, Complexity, and Portability25мин
1 практическое упражнение
Week 4 Assessment20мин
4.9
Рецензии: 2Chevron Right

Лучшие отзывы о курсе Identifying Patient Populations

автор: ABMay 13th 2019

This is a well-presented course. I highly recommend.

Преподаватели

Avatar

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....

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.

  • 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.