Глубокий анализ медицинских данных с помощью нейронных сетей

Современное здравоохранение генерирует огромные объемы сложных данных, от клинических записей до структурированных электронных медицинских карт. Использование этих данных для улучшения результатов лечения пациентов требует специализированных методов глубокого обучения, разработанных специально для медицинской области. В этом текстовом курсе вы узнаете основные понятия глубинного обучения и научитесь применять их к наборам медицинских данных. Вы пройдете путь от понимания основных нейронных сетей до чтения и написания кода, который обрабатывает клинические последовательности, обрабатывается отсутствующие медицинские данные и уважает конфиденциальность пациентов. Что вы узнаете: Понимание фундаментальных структур данных здравоохранения, включая электронные медицинские записи (EHR) и клинический текст; Применение моделей глубокого обучения для прогнозирования клинических результатов и рисков пациентов; Обработка последовательных медицинских данных с использованием рекурсивных сетей и современных концепций трансформаторов; Решение общих проблем данных в области здравоохоронения, таких как Исследовать этические соображения, смягчение предвзятости и стандарты конфиденциальности данных в медицинском ИИ. Использовать алгоритмы, которые помогают найти и устранить ошибки, связанные с отсутствующими значениями, нерегулярной выборкой и дисбалансом классов. Курс начинается с основных определений и терминологии в медицинской информатике и глубоком обучении, а затем переходит к структурированным обзорам реализаций нейронных сетей для клинических задач предсказания. Этот курс предназначен для новичков в области медицинских данных, и для его прохождения требуется только базовое знание программирования и отсутствие предыдущего опыта в области глубокого обучения.