Прикладное машинное обучение для данных здравоохранения

В сфере здравоохранения генерируется огромное количество сложных клинических данных и данных о пациентах, но для раскрытия их потенциала требуются специальные аналитические навыки. Этот курс познакомит вас с основными концепциями применения машинного обучения к наборам медицинских данных, ликвидируя разрыв между наукой о данных и здравоохранением. Прочитав наши структурированные текстовые уроки, вы превратитесь из новичка в практикующего специалиста, способного готовить данные о здоровье, создавать модели прогнозирования и понимать уникальные ограничения клинической среды. Вы узнаете, как работать с отсутствующими медицинскими значениями, работать со сведениями электронной медицинской документации и оценивать модели с учетом клинической безопасности. Что вы узнаете: - Понимание основных структур медицинских данных, терминологии и клинических переменных. - Подготовка и очистка грязных наборов данных здравоохранения с использованием современных библиотек данных Python. - Создание моделей прогнозной классификации для оценки риска и диагностики пациентов. - Оценка эффективности модели с использованием клинических показателей, которые отдают приоритет безопасности пациента. - Применять основные методы защиты конфиденциальности и безопасности данных, относящиеся к медицинскому машинному обучению. - Изучить современные концепции обработки естественного языка для анализа клинических записей. Курс начинается с основных определений и уникальных проблем данных здравоохранения, а затем вы пройдете пошаговую реализацию кода и практические методы подготовки данных. Вы пройдете путь от фундаментальной теории до рассмотрения реальных фрагментов кода для обучения и оценки клинических моделей. Этот курс предназначен для начинающих аналитиков данных, специалистов здравоохранения и разработчиков программного обеспечения, которые впервые сталкиваются с медицинским машинным обучением. Не требуется предыдущего опыта в клинической ИИ, хотя базовое знание Python будет полезным. Начните свой путь в науку о данных здравоохранения и узнайте, как создавать эффективные модели машинного обучения сегодня.