未经我书面明确许可,不得在线或与课外任何人共享本课程中使用的任何材料,包括但不限于讲义、视频、评估(测验、考试、论文、项目、家庭作业)、课堂材料、复习表和其他问题集。未经授权共享材料可能会助长作弊行为。大学了解用于共享材料的网站,任何与您相关的在线材料或任何疑似未经授权共享材料的行为都将报告给学生主任办公室的学生行为和学术诚信部门。这些报告可能导致启动学生行为流程,并包括对学术不端行为的指控,可能导致制裁,包括影响成绩。
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。