Stanford University
Spezialisierung KI im Gesundheitswesen
Stanford University

Spezialisierung KI im Gesundheitswesen

Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)

Matthew Lungren
Serena Yeung
Mildred Cho

Dozenten: Matthew Lungren

58.768 bereits angemeldet

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
4.7

(2,184 Bewertungen)

Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
4 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
4.7

(2,184 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: Gesundheitssysteme
  • Kategorie: Unstrukturierte Daten
  • Kategorie: Maschinelles Lernen
  • Kategorie: Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML)
  • Kategorie: Verwaltung klinischer Daten
  • Kategorie: Feature Technik
  • Kategorie: Datenverarbeitung
  • Kategorie: Bereitstellung von Anwendungen
  • Kategorie: Data-Mining
  • Kategorie: Verwaltung des Gesundheitswesens
  • Kategorie: Ethik im Gesundheitswesen
  • Kategorie: Klinische Forschung

Wichtige Details

Zertifikat zur Vorlage

Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen

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: Gesundheitssysteme
Kategorie: Medicare
Kategorie: Gesundheitspolitik
Kategorie: Krankenhausmedizin
Kategorie: Medizinische Abrechnung und Kodierung
Kategorie: Gesundheitspflege
Kategorie: Ethik im Gesundheitswesen
Kategorie: Gesundheitliche Chancengleichheit
Kategorie: Kenntnisse der Gesundheitsbranche
Kategorie: Verwaltung des Gesundheitswesens
Kategorie: Gesundheitliche Ungleichheiten
Kategorie: Pharmazeutika
Kategorie: Kontinuierliche Verbesserung der Qualität (CQI)
Kategorie: Innovation

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: Data-Mining
Kategorie: Verwaltung klinischer Daten
Kategorie: Feature Technik
Kategorie: Klinische Forschung
Kategorie: Elektronische Krankenakte
Kategorie: Medizinische Aufzeichnungen
Kategorie: Gesundheitsinformatik
Kategorie: Text Mining
Kategorie: Medizinische Bildgebung
Kategorie: Erhebung von Daten
Kategorie: Management von Gesundheitsinformationen
Kategorie: Unstrukturierte Daten
Kategorie: Datenethik

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: Algorithmen für maschinelles Lernen
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Gesundheitsinformatik
Kategorie: Überwachtes Lernen
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Unstrukturierte Daten
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Künstliche neuronale Netze
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Kenntnisse der Gesundheitsbranche
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: Bereitstellung von Anwendungen
Kategorie: Einhaltung gesetzlicher Vorschriften
Kategorie: Künstliche Intelligenz
Kategorie: Ethik im Gesundheitswesen
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Kenntnisse der Gesundheitsbranche
Kategorie: Verfahren und Vorschriften im Gesundheitswesen
Kategorie: Kontinuierliche Überwachung
Kategorie: Datenethik
Kategorie: Gesundheitssysteme
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Gesundheitsinformatik
Kategorie: Gesundheitstechnologie

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Bildanalyse
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Datenintegrität
Kategorie: Kenntnisse der Gesundheitsbranche
Kategorie: Bewertung der Gesundheit
Kategorie: Datenethik
Kategorie: Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML)
Kategorie: Bereitstellung von Anwendungen
Kategorie: Verfahren und Vorschriften im Gesundheitswesen
Kategorie: Einhaltung gesetzlicher Vorschriften
Kategorie: Gesundheitsinformatik
Kategorie: Verwaltung klinischer Daten
Kategorie: Erhebung von Daten
Kategorie: Leistungsoptimierung

Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.

Fügen Sie dieses Zeugnis Ihrem LinkedIn-Profil, Lebenslauf oder CV hinzu. Teilen Sie sie in Social Media und in Ihrer Leistungsbeurteilung.

Dozenten

Matthew Lungren
Stanford University
2 Kurse39.247 Lernende
Serena Yeung
Stanford University
2 Kurse39.247 Lernende

von

Stanford University

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.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
Coursera Plus

Neue Karrieremöglichkeiten mit Coursera Plus

Unbegrenzter Zugang zu 10,000+ Weltklasse-Kursen, praktischen Projekten und berufsqualifizierenden Zertifikatsprogrammen - alles in Ihrem Abonnement enthalten

Bringen Sie Ihre Karriere mit einem Online-Abschluss voran.

Erwerben Sie einen Abschluss von erstklassigen Universitäten – 100 % online

Schließen Sie sich mehr als 3.400 Unternehmen in aller Welt an, die sich für Coursera for Business entschieden haben.

Schulen Sie Ihre Mitarbeiter*innen, um sich in der digitalen Wirtschaft zu behaupten.

Häufig gestellte Fragen