Este curso faz parte do Programa de cursos integrados AI in Healthcare

4.5
estrelas
134 classificações

Tina Hernandez-Boussard +1 mais instrutores

6.864 já se inscreveram

oferecido por

Programa de cursos integrados AI in HealthcareUniversidade de Stanford

Informações sobre o curso

13.333 visualizações recentes

With artificial intelligence applications proliferating throughout the healthcare system, stakeholders are faced with both opportunities and challenges of these evolving technologies. This course explores the principles of AI deployment in healthcare and the framework used to evaluate downstream effects of AI healthcare solutions.
The Stanford University School of Medicine is accredited by the Accreditation Council for Continuing Medical Education (ACCME) to provide continuing medical education for physicians.  Visit the FAQs below for important information regarding 1) Date of original release and Termination or expiration date; 2) Accreditation and Credit Designation statements; 3) Disclosure of financial relationships for every person in control of activity content.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Certificados compartilháveis

Tenha o certificado após a conclusão

100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Curso 4 de 5 no

Programa de cursos integrados AI in Healthcare

Nível iniciante

Aprox. 11 horas para completar

Inglês

O que você vai aprender

Principles and practical considerations for integrating AI into clinical workflows
Best practices of AI applications to promote fair and equitable healthcare solutions
Challenges of regulation of AI applications and which components of a model can be regulated
What standard evaluation metrics do and do not provide

Prazos flexíveis

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Certificados compartilháveis

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Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Curso 4 de 5 no

Programa de cursos integrados AI in Healthcare

Nível iniciante

Aprox. 11 horas para completar

Inglês

Instrutores

Classificação do instrutor

4,46/5 (51 classificações)

Tina Hernandez-Boussard

Associate Professor

Medicine (Biomedical Informatics), of Biomedical Data Science and of Surgery

8.231 aprendizes

2 Cursos

Mildred Cho

Professor

Department of Pediatrics Division of Medical Genetics

26.956 aprendizes

2 Cursos

oferecido por

Universidade de Stanford

Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana

Semana 1

1 hora para concluir

AI in Healthcare

1 hora para concluir

10 vídeos (Total 30 mín.), 2 leituras, 3 testes

10 videos

Learning Objectives1min

Common Definitions1min

Overview1min

Why AI is needed in Healthcare4min

Examples of AI in Healthcare8min

Growth of AI in Healthcare2min

Questions Answered by AI2min

AI Output3min

Think beyond area under the curve1min

Recap2min

2 leituras

Study Guide Module 1

Citations and Additional Readings

3 exercícios práticos

Reflection Exercise 110min

Reflection Exercise 210min

Knowledge Check20min

Semana

Semana 2

2 horas para concluir

Evaluations of AI in Healthcare

2 horas para concluir

15 vídeos (Total 41 mín.), 2 leituras, 4 testes

15 videos

Learning Objectives1min

Recap: Framework1min

Stakeholders1min

Clinical Utility1min

Outcome: Action Pairing, An Overview4min

Lead Time1min

Type of Action3min

OAP Examples3min

Number Needed to Treat2min

Net Benefits2min

Decision Curves4min

Feasibility overview4min

Implementation Costs1min

Clinical Evaluation and Uptake4min

Summary1min

2 leituras

Study Guide Module 25min

Citations and Additional Readings

4 exercícios práticos

Reflection Exercise 110min

Reflection Exercise 210min

Reflection Exercise 310min

Knowledge Check30min

Semana

Semana 3

2 horas para concluir

AI Deployment

2 horas para concluir

19 vídeos (Total 47 mín.), 2 leituras, 5 testes

19 videos

Learning Objectives1min

The Problem1min

Practical Questions Prior to Deployment3min

Deployment Pathway1min

Design and Development3min

Stakeholder Involvement2min

Data Type and Sources3min

Settings3min

In Silico Evaluation2min

Net Utility & Work Capacity2min

Statistical Validity1min

Care Integration, Silent Mode2min

Clinical Integration, Considerations2min

Technical Integration1min

Deployment Modalities2min

Continuous Monitoring and Maintenance2min

Challenges of Deployment5min

Sepsis Example1min

Summary1min

2 leituras

Study Guide Module 35min

Citations and Additional Readings

5 exercícios práticos

Reflection Exercise 110min

Reflection Exercise 210min

Reflection Exercise 310min

Reflection Exercise 410min

Knowledge Check30min

Semana

Semana 4

2 horas para concluir

Downstream Evaluations of AI in Healthcare: Bias and Fairness

2 horas para concluir

18 vídeos (Total 41 mín.), 2 leituras, 5 testes

18 videos

Learning Objectives2min

Real World Examples of AI Bias4min

Introduction - Types of Bias41s

Historical Bias2min

Representation Bias1min

Measurement Bias1min

Aggregation Bias2min

Evaluation Bias1min

Deployment Bias1min

What is algorithmic Fairness2min

Anti-classification2min

Parity Classification1min

Calibration2min

Applying Fairness Measures2min

Lack of Transparency2min

Minimal Reporting Standards3min

Opportunities and Challenges2min

Summary2min

2 leituras

Study Guide Module 45min

Citations and Additional Readings

5 exercícios práticos

Reflection Exercise 110min

Reflection Exercise 210min

Reflection Exercise 310min

Reflection Exercise 410min

Knowledge Check30min

Avaliações

4.5

34 avaliações

5 stars
69,40%
4 stars
18,65%
3 stars
6,71%
2 stars
2,98%
1 star
2,23%

Principais avaliações do EVALUATIONS OF AI APPLICATIONS IN HEALTHCARE

por DH21 de dez de 2020

This course was really fulfiling and I enjoyed it very much.

por GG12 de dez de 2020

Thanks a lot for this great course, extremely practical, allowing to create a clear action plan for AI evaluation.

por KN2 de dez de 2020

More examples would have been better to understand some of the concepts.

por BA27 de dez de 2020

Outstanding informational content and operating platform!

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Sobre Programa de cursos integrados AI in Healthcare

Artificial intelligence (AI) has transformed industries around the world, and has the potential to radically alter the field of healthcare. Imagine being able to analyze data on patient visits to the clinic, medications prescribed, lab tests, and procedures performed, as well as data outside the health system -- such as social media, purchases made using credit cards, census records, Internet search activity logs that contain valuable health information, and you’ll get a sense of how AI could transform patient care and diagnoses.

In this specialization, we'll discuss the current and future applications of AI in healthcare with the goal of learning to bring AI technologies into the clinic safely and ethically. This specialization is designed for both healthcare providers and computer science professionals, offering insights to facilitate collaboration between the disciplines. CME Accreditation The Stanford University School of Medicine is accredited by the Accreditation Council for Continuing Medical Education (ACCME) to provide continuing medical education for physicians. View the full CME accreditation information on the individual course FAQ page.

Perguntas Frequentes – FAQ

Quando terei acesso às palestras e às tarefas?
O acesso a palestras e tarefas depende do tipo de inscrição. Se você participar de um curso como ouvinte, você poderá ver quase todo o conteúdo do curso gratuitamente. Para acessar tarefas valendo nota e obter um Certificado, você precisará adquirir a experiência do Certificado, durante ou após a participação como ouvinte. Se você não vir a opção de participar como ouvinte:
o curso pode não oferecer essa opção. Você pode experimentar um teste gratuito ou solicitar o auxílio financeiro.
Em vez disso, o curso pode oferecer 'Curso completo, sem Certificado'. Com esta opção, é possível ver todo o conteúdo do curso, enviar as avaliações necessárias e obter uma nota final. Isso também significa que você não poderá comprar uma experiência de Certificado.
O que recebo ao me inscrever nesta Especialização?
Quando você se inscreve no curso, tem acesso a todos os cursos na Especialização e pode obter um certificado quando concluir o trabalho. Seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá frequentá-lo como ouvinte sem custo.
Existe algum auxílio financeiro disponível?
Sim. Em programas de aprendizado selecionados, você pode solicitar auxílio financeiro ou uma bolsa de estudos caso não consiga pagar a taxa de inscrição. Se o auxílio financeiro ou bolsa de estudos estiver disponível para a seleção do seu programa de aprendizado, você encontrará um link para se inscrever na página de descrição.
Is this activity accredited for Continuing Medical Education (CME)?
Dates and Duration
Original Release Date: 08/10/2020
Expiration Date: 08/10/2023
Estimated Time to Complete: 9 hours and 30 minutes
CME Credits Offered: 9.50
Accreditation
The Stanford University School of Medicine is accredited by the Accreditation Council for Continuing Medical Education (ACCME) to provide continuing medical education for physicians. The Stanford University School of Medicine designates this enduring material for a maximum of 9.50 AMA PRA Category 1 Credits™. Physicians should claim only the credit commensurate with the extent of their participation in the activity.
Disclosures
The Stanford University School of Medicine adheres to ACCME Criteria, Standards and Policies regarding industry support of continuing medical education. There are no relevant financial relationships with ACCME-defined commercial interests for anyone who was in control of the content of this activity.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao estudante.

Evaluations of AI Applications in Healthcare

Informações sobre o curso

O que você vai aprender