Clinical Predictive Modeling for Healthcare Professionals (bằng tiếng Anh).

Làm thế nào chúng ta có thể sử dụng dữ liệu để dự đoán nhu cầu của bệnh nhân, dự đoá rủi ro lâm sàng, và đưa ra quyết định chăm sóc sức khỏe tốt hơn? Chương trình này giới thiệu cho bạn những yếu tố cơ bản của mô hình dự đoán lâm sàng, dịch các khái niệm khoa học dữ liệu phức tạp thành những hiểu biết lâm sàn thực tế. Bạn sẽ chuyển từ việc hiểu dữ liệu chăm sóc sức khỏe thô sang thiết kế, đánh giá và giải thích các mô hình dự đoán có thể được áp dụng an toàn trong các điều kiện lâm sàng. Bằng cách nghiên cứu các giải thích rõ ràng, phân tích các đoạn mã và làm việc thông qua các kịch bản thực tế, bạn sẽ có được niềm tin tham gia vào các sáng kiến phân tích chăm sóc sức khỏe. Bạn sẽ học được gì: Hiểu được thuật ngữ cốt lõi, các vấn đề đạo đức và các quy trình lâm sàng của mô hình dự đoán; Chuẩn bị và xử lý trước dữ liệu hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR) bằng cách sử dụng thư viện dữ kiện hiện đại; Xây dựng mô hình tiên đoán cơ bản cho phân tầng rủi ro và kết quả bệnh nhân; Đánh giá hiệu suất mô hình bằng cách dùng các chỉ số lâm sàn như Độ nhạy, đặc trưng và đường cong ROC; Ứng dụng kỹ thuật giải thích mô hình hiện đại để đảm bảo tính minh bạch và niềm tin lâm sàng; Địa chỉ thiên vị, công bằng và yêu cầu riêng tư dữ liệu duy nhất cho môi trường chăm sóc sức khỏe. Chúng tôi bắt đầu bằng cách thiết lập một nền tảng vững chắc trong cấu trúc dữ liệu lâm sàng và nguyên tắc mô hình đạo đức. Từ đó, bạn sẽ tiến hành chuẩn bị dữ liệu, lựa chọn mô hình và đánh giá, kết luận với các thực hành hiện đại cho mô hình giải thích và tích hợp lâm sàng. Chương trình này được thiết kế cho các chuyên gia chăm sóc sức khỏe, các nhà phân tích lâm sàng và các nhà khoa học dữ liệu tham vọng tìm kiếm một sự giới thiệu thân thiện với người mới bắt đầu về mô hình dự đoán trong y học, không cần kinh nghiệm học máy trước đó. Bắt đầu đọc hôm nay để mở khóa sức mạnh của phân tích dự đoán trong thực hành lâm sàng.