Stanford University
Spezialisierung für KI im Gesundheitswesen
Stanford University

Spezialisierung für KI im Gesundheitswesen

Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)

Matthew Lungren
Serena Yeung
Mildred Cho

Dozenten: Matthew Lungren

63.095 bereits angemeldet

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
4.7

(2,284 Bewertungen)

Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
4 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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4.7

(2,284 Bewertungen)

Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
4 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

Was Sie lernen werden

  • Identifizieren Sie Probleme im Gesundheitswesen, die durch maschinelles Lernen gelöst werden können

  • Analysieren Sie, wie KI die Sicherheit, Qualität und Forschung in der Patientenversorgung beeinflusst

  • Beziehen Sie KI auf die Wissenschaft, Praxis und das Geschäft der Medizin

  • Wenden Sie die Bausteine der KI an, um Innovationen zu fördern und neue Technologien zu verstehen

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Unstrukturierte Daten
  • Kategorie: Verantwortungsvolle KI
  • Kategorie: Ethik in der klinischen Forschung
  • Kategorie: Gesundheitspflege
  • Kategorie: Feature Technik
  • Kategorie: Kenntnisse der Gesundheitsbranche
  • Kategorie: Pharmazeutika
  • Kategorie: Datenethik
  • Kategorie: Data-Mining
  • Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
  • Kategorie: Gesundheitsinformatik
  • Kategorie: Verwaltung klinischer Daten

Wichtige Details

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Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.

  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
  • Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von Stanford University.

Spezialisierung - 5 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • Die größten Herausforderungen des amerikanischen Gesundheitssystems

  • Probleme, auf die Sie bei Ihren Bemühungen um eine Verbesserung der Gesundheitsversorgung und des Gesundheitssystems stoßen könnten

  • Wer die wichtigsten Akteure im US-Gesundheitssystem sind

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Medicaid
Kategorie: Gesundheitspflege
Kategorie: Gesundheitspolitik
Kategorie: Medicare
Kategorie: Verfahren und Vorschriften im Gesundheitswesen
Kategorie: Verwaltung des Gesundheitswesens
Kategorie: Managed Care
Kategorie: Pharmazeutika
Kategorie: Gesundheitssysteme
Kategorie: Ethik im Gesundheitswesen
Kategorie: Erfahrung im Krankenhaus
Kategorie: Medizinische Abrechnung
Kategorie: Wertorientierte Pflege
Kategorie: Kenntnisse der Gesundheitsbranche

Was Sie lernen werden

  • Wie man ein Framework für medizinisches Data Mining anwendet

  • Ethische Nutzung von Daten bei Entscheidungen im Gesundheitswesen

  • Wie Sie Daten, die möglicherweise ungenau sind, systematisch nutzen können

  • Was eine gute Forschungsfrage ausmacht und wie man einen Data-Mining-Workflow entwickelt, um sie zu beantworten

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Feature Technik
Kategorie: Verwaltung klinischer Daten
Kategorie: Elektronische Krankenakte
Kategorie: Data-Mining
Kategorie: Gesundheitspflege
Kategorie: Unstrukturierte Daten
Kategorie: Medizinische Bildgebung
Kategorie: Datenethik
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Klinische Forschung
Kategorie: Datenumwandlung
Kategorie: Gesundheitsinformatik
Kategorie: Text Mining
Kategorie: Erhebung von Daten

Was Sie lernen werden

  • Definieren Sie wichtige Beziehungen zwischen den Bereichen des maschinellen Lernens, der Biostatistik und der traditionellen Computerprogrammierung.

  • Erfahren Sie mehr über fortschrittliche neuronale Netzwerkarchitekturen für Aufgaben von der Textklassifizierung bis zur Objekterkennung und -segmentierung.

  • Lernen Sie wichtige Ansätze für die Nutzung von Daten zum Trainieren, Validieren und Testen von Machine Learning-Modellen kennen.

  • Verstehen Sie, wie sich die dynamische medizinische Praxis und diskontinuierliche Zeitpläne auf die Entwicklung und den Einsatz von klinischen Machine Learning-Anwendungen auswirken.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
Kategorie: Gesundheitspolitik
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Kenntnisse der Gesundheitsbranche
Kategorie: Künstliche neuronale Netze
Kategorie: Ethik im Gesundheitswesen
Kategorie: Verantwortungsvolle KI
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Gesundheitsinformatik
Kategorie: Reinforcement Learning
Kategorie: Überwachtes Lernen
Kategorie: Gesundheitspflege
Kategorie: Medizinische Wissenschaft und Forschung
Kategorie: Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML)
Kategorie: Datenethik

Was Sie lernen werden

  • Grundsätze und praktische Überlegungen zur Integration von KI in klinische Arbeitsabläufe

  • Bewährte Praktiken von KI-Anwendungen zur Förderung fairer und gerechter Lösungen im Gesundheitswesen

  • Herausforderungen bei der Regulierung von KI-Anwendungen und welche Komponenten eines Modells reguliert werden können

  • Was Standard-Bewertungsmetriken leisten und was nicht

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Verantwortungsvolle KI
Kategorie: AI-Personalisierung
Kategorie: Bereitstellung von Anwendungen
Kategorie: Klinische Bewertung
Kategorie: Einhaltung gesetzlicher Vorschriften
Kategorie: Ethik in der klinischen Forschung
Kategorie: Datenethik
Kategorie: Kenntnisse der Gesundheitsbranche
Kategorie: Gesundheitsinformatik
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Kontinuierliche Überwachung
Kategorie: Entscheidungsunterstützende Systeme
Kategorie: Klinische Informatik
Kategorie: Gesundheitstechnologie
Kategorie: Gesundheitliche Chancengleichheit

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Verantwortungsvolle KI
Kategorie: Risikomodellierung
Kategorie: Leistungsoptimierung
Kategorie: Verfahren und Vorschriften im Gesundheitswesen
Kategorie: Bereitstellung von Anwendungen
Kategorie: Erhebung von Daten
Kategorie: Gesundheitsinformatik
Kategorie: Datenethik
Kategorie: Kenntnisse der Gesundheitsbranche
Kategorie: Feature Technik
Kategorie: Ethik im Gesundheitswesen
Kategorie: Verwaltung klinischer Daten
Kategorie: Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML)

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Dozenten

Matthew Lungren
Stanford University
2 Kurse41.214 Lernende
Serena Yeung
Stanford University
2 Kurse41.214 Lernende

von

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
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