Ce cours vous enseigne les principes fondamentaux du phénotypage computationnel, une méthode d'informatique biomédicale pour identifier les populations de patients. Dans ce cours, vous apprendrez comment les différents types de données cliniques se comportent lorsqu'ils tentent d'identifier des patients atteints d'une maladie ou d'un trait particulier. Vous apprendrez également à programmer différentes manipulations et combinaisons de données afin d'augmenter la complexité et d'améliorer les performances de vos algorithmes. Enfin, vous aurez l'occasion de mettre vos compétences à l'épreuve grâce à une application pratique dans le monde réel où vous développerez un algorithme de phénotypage computationnel pour identifier les patients souffrant d'hypertension. Vous réaliserez ce travail à l'aide d'un ensemble de données cliniques réelles tout en utilisant un environnement informatique en ligne gratuit pour la science des données, hébergé par notre partenaire industriel Google Cloud.
Identifier les populations de patients
Ce cours fait partie de Spécialisation Science des données cliniques
Instructeur : Laura K. Wiley, PhD
3 581 déjà inscrits
Inclus avec 
(40 avis)
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Créer un algorithme de phénotypage computationnel
Évaluer la performance des algorithmes dans le contexte de l'objectif analytique.
Créer des combinaisons d'au moins trois types de données en utilisant la logique booléenne
Expliquez l'impact des performances des différents types de données sur le phénotypage computationnel.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Data mining
- Catégorie : Bioinformatique
- Catégorie : Gestion de l'information sur la santé et enregistrements médicaux
- Catégorie : Big Data
- Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
- Catégorie : Analyse des Données
- Catégorie : Méthodes statistiques
- Catégorie : Science des données
- Catégorie : Gestion des données cliniques
- Catégorie : Manipulation de données
Détails à connaître
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7 devoirs
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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Il y a 5 modules dans ce cours
Découvrez le phénotypage computationnel et comment utiliser cette technique pour identifier les populations de patients.
Inclus
5 vidéos10 lectures2 devoirs
Comprendre comment les différents types de données cliniques peuvent être utilisés pour identifier les populations de patients. Commencer à développer un algorithme de phénotypage computationnel pour identifier les patients atteints de diabète de type II.
Inclus
5 vidéos2 lectures2 devoirs
Apprenez à manipuler des types de données individuels et à combiner des types de données multiples dans les algorithmes de phénotypage computationnel. Développez un algorithme de phénotypage computationnel plus sophistiqué pour identifier les patients atteints de diabète de type II.
Inclus
2 vidéos2 lectures2 devoirs
Comprendre comment sélectionner un seul "meilleur" algorithme de phénotypage computationnel. Finaliser et justifier un algorithme de phénotypage pour le diabète de type II.
Inclus
1 vidéo1 lecture1 devoir
Mettez vos nouvelles compétences à l'épreuve - développez un algorithme de phénotypage informatique pour identifier les patients souffrant d'hypertension.
Inclus
1 lecture1 évaluation par les pairs
Instructeur
Offert par
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Avis des étudiants
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Révisé le 25 févr. 2025
I was able to lean many aspects of Patient populations and gain R programming knowledge
Révisé le 13 déc. 2019
Great overview of how to identify Patient Population and the in and out of what to look for when you are thinking about your potential research project will involve.
Révisé le 5 avr. 2019
The instructor does a great job of providing hands-on teaching in addition to lecture. However, this course required a lot of knowledge of R, which wasn't provided in the introductory course.
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