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人工智能医疗专业化回顾

人工智能 (AI) 已经彻底改变了世界各地的行业,它有可能彻底颠覆医疗保健领域。考虑能够分析患者到医疗中心就诊、开出的药物、实验室测试和完成的手术的数据,以及来自医疗系统外部的数据,如社交媒体、信用卡交易、人口普查数据和网络搜索活动日志包含有价值的健康信息,以了解人工智能如何改变对患者的护理以及诊断和治疗。

您将在本专业中研究人工智能在医疗保健中的当前和未来用途,目的是了解如何安全、合乎道德地将人工智能技术集成到诊所中。该专业面向医疗保健从业者和计算机科学专家,它提供见解以帮助学科更有效地协作。

它是如何工作的?

参加课程

Coursera 有一组旨在帮助您掌握特定技能的课程。首先,直接注册专业化课程或检查其课程并选择您想要开始的课程。当您注册作为专业化组成部分的课程时,您将立即注册整个专业化。如果你只完成一门课程就可以了;您可以随时暂停学习或取消订阅。要跟踪您的课程注册和进度,请转到您的学习者仪表板。

动手项目

每个专业化都包含一个动手项目。要完成专业化并获得证书,您必须成功完成项目。如果专业化中的动手项目有单独的程序,您必须先完成所有其他程序,然后才能开始动手项目。

获得证书

当您完成所有课程和实践项目后,您将收到一份证书,您可以将其发布给潜在雇主和您的专业网络。

5门人工智能医疗专业课程

课程 1:医疗保健概论

•评分:4.8 星

解决美国医疗保健系统内部的困难和挑战需要彻底了解该系统的运作方式。成功的解决方案和计划必须考虑到当前系统的实际情况。

本课程深入研究美国医疗保健系统的基础。它将介绍医疗保健系统中的主要机构和参与者,解释他们的工作,并检查他们如何互动。培训将涵盖医疗实践、医院、药品、保险和金融。我们还将讨论医疗成本管理、优质护理和获得治疗的问题。虽然课程侧重于美国的医疗保健系统,但我们还将讨论其他工业化国家的医疗保健系统。

课程 2:临床数据简介

•评分:4.6 星

本课程将教您如何为成功且合乎道德的医疗数据挖掘创建框架。我们将调查整个医疗保健提供过程中获得的各种临床数据。您将学习如何创建可供分析的数据集,以及如何使用计算技术来回答临床问题。我们还将研究在我们使用医疗保健信息做出患者护理选择时可能出现的公正和偏见问题。

课程 3:医疗保健机器学习基础

•评分:4.8 星

机器学习和人工智能有可能改变医疗保健并提供无限可能的世界。然而,除非所有利益相关者都对医疗保健和机器学习的概念和原理有透彻的了解,否则我们永远无法实现这些技术的全部潜力。

本课程将涵盖与医学和医疗保健相关的机器学习的基本概念和方法。我们将研究机器学习技术、医疗用例、特定于医疗保健的指标以及在医疗保健领域开发、实施和评估机器学习应用程序的最佳实践。该课程将为医疗保健、卫生政策、药物研究和数据科学领域的非工程专业人士提供批判性评估和应用这些技术的技能。杰弗里·安格斯(Geoffrey Angus)是合著者。Mars 是对本文做出贡献的编辑之一。

课程 4:AI 在医疗保健中的应用评估

•评分:4.5 星

随着整个医疗保健系统中人工智能应用的激增,利益相关者面临着这些发展中技术的潜力和问题。本课程深入探讨人工智能在医疗保健中部署的概念以及用于评估人工智能医疗保健解决方案下游影响的框架。

课程 5:医疗保健中的人工智能

•评分:4.6 星

这个顶点项目引导您游览我们迄今为止在各个课程中研究过的所有想法。我们根据一名出现呼吸道症状并因担心 当前局势而寻求初级保健医生治疗的患者的经验设计了这种互动。我们将通过每次接触时生成的数据镜头跟踪患者的旅程,从而获得专为该专业开发的独特的去标识化数据集。数据收集包括 EHR 和影像数据,我们将使用它来开发模型,使我们能够为患者做出风险分层选择。我们将介绍您做出的各种决策(例如特征设计、要使用的数据类型、模型评估的设置方式以及您如何管理患者年表)如何影响模型推荐的护理。我们还将探讨当我们寻求使用人工智能来帮助我们在调查期间为我们的患者做出更好的护理决定时出现的监管和道德问题。本课程将让学生亲身体验医疗数据挖掘者的一天。

结论

人工智能提高了医护人员更好地理解他们所照顾的个人的日常模式和要求的能力,使他们能够为保持健康提供更多的反馈、建议和支持。我们希望这篇关于 AI 医疗保健专业化的评论将帮助您了解这些课程是否适合您。

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