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课程简介 最近，美国医疗行业已超越制造业和零售业，成为该国最大的就业行业，每 8 个美国人中就有 1 个在该行业工作。已经建立了政策和激励措施来促进医疗保健领域的信息技术发展，以改善护理和提供服务。在本课程中，我们将探索健康 IT 系统的主要组成部分，从数据语义 (ICD10)、数据互操作性 (FHIR)、诊断代码 (SNOMED CT) 到临床决策支持系统中的工作流程。在对健康 IT 系统基础知识建立良好的理解之后，我们将深入研究 AI 创新（例如机器学习、深度学习、计算机视觉）如何通过引入移动健康、AI 诊断、AI 医疗、智能设备和智能交付的新概念来改变我们的医疗保健系统。本课程将基于 MIT Critical Data 发布的 MIMIC III（https://mimic.physionet.org/）中的真实世界电子健康记录 (EHR) 数据提供实践教程。 MIMIC-III（重症监护 III 医疗信息集市）包含 2001 年至 2012 年间在贝斯以色列女执事医疗中心重症监护室住院的四万多名患者的匿名健康信息。这些教程旨在通过提供与数据库搜索、自然语言处理、数据可视化、机器学习和深度学习相关的实践来增强数据搜索和分析技能。在本课程中，我们将增强小组学习体验和边做边学，因此将有许多课堂活动。本课程适合所有人，因此不需要或不需要编程背景。
INF 385T：健康领域的人工智能 - UT iSchool
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