O que você aprenderá
Identificar problemas Os prestadores de serviços de saúde enfrentam que o aprendizado de máquina pode resolver
Analise como a IA afeta a segurança, a qualidade e a pesquisa do atendimento ao paciente
Relacionar a IA à ciência, prática e negócios da medicina
Aplique os blocos de construção da IA ​​para ajudá -lo a inovar e entender tecnologias emergentes

Sobre essa especialização

A inteligência artificial (IA) transformou as indústrias em todo o mundo e tem o potencial de alterar radicalmente o campo da saúde. Imagine ser capaz de analisar dados sobre visitas aos pacientes à clínica, medicamentos prescritos, testes de laboratório e procedimentos executados, bem como dados fora do sistema de saúde – como mídia social, compras feitas usando cartões de crédito, registros do censo, atividade de pesquisa na Internet Os registros que contêm informações valiosas para a saúde e você terá uma noção de como a IA pode transformar o atendimento e os diagnósticos do paciente.

Nesta especialização, discutiremos as aplicações atuais e futuras da IA ​​em saúde com o objetivo de aprender a trazer tecnologias de IA para a clínica com segurança e eticamente.

Essa especialização foi projetada para prestadores de serviços de saúde e profissionais de ciência da computação, oferecendo informações para facilitar a colaboração entre as disciplinas.

Acreditação CME

A Faculdade de Medicina da Universidade de Stanford é credenciada pelo Conselho de Acreditação para Educação Médica Continuada (ACCME) para fornecer educação médica contínua para os médicos. Veja as informações completas de acreditação do CME na página de perguntas frequentes do curso individual.

Certificado compartilhável
Ganhe um certificado após a conclusão
100% cursos online
Comece instantaneamente e aprenda em sua própria programação.
Horário flexível
Defina e mantenha prazos flexíveis.
Nível iniciante
Nenhuma experiência anterior necessária.
Aproximadamente 9 meses para concluir
Ritmo sugerido de 2 horas/semana
Inglês
Legendas: inglês, árabe, francês, português (europeu), italiano, vietnamita, alemão, russo, espanhol

Como a especialização funciona
Faça cursos
Uma especialização em Coursera é uma série de cursos que ajuda a dominar uma habilidade. Para começar, inscreva -se diretamente na especialização ou revise seus cursos e escolha o que você gostaria de começar. Quando você se inscreve em um curso que faz parte de uma especialização, é automaticamente inscrito na especialização completa. Não há problema em concluir apenas um curso – você pode pausar seu aprendizado ou encerrar sua assinatura a qualquer momento. Visite o painel do aluno para rastrear as matrículas do curso e seu progresso.
Projeto prático
Toda especialização inclui um projeto prático. Você precisará terminar com sucesso o (s) projeto (s) para concluir a especialização e obter seu certificado. Se a especialização incluir um curso separado para o projeto prático, você precisará terminar cada um dos outros cursos antes de poder iniciá-lo.
Ganhe um certificado
Ao terminar todos os cursos e concluir o projeto prático, você obterá um certificado que poderá compartilhar com possíveis empregadores e sua rede profissional.

Introdução aos cuidados de saúde
A solução dos problemas e desafios no sistema de saúde dos EUA exige uma profunda compreensão de como o sistema funciona. Soluções e estratégias bem -sucedidas devem levar em consideração as realidades do sistema atual.
Introdução aos dados clínicos
Este curso explora os fundamentos do sistema de saúde dos EUA. Ele apresentará as principais instituições e participantes dos sistemas de saúde, explicará o que fazem e discutirá as interações entre elas. O curso abrangerá práticas médicas, hospitais, produtos farmacêuticos e acordos de seguros e financiamento.

Também discutiremos os desafios do gerenciamento de custos de saúde, qualidade do atendimento e acesso aos cuidados. Embora o curso se concentre no sistema de saúde dos EUA, também nos referiremos a sistemas de saúde em outros países desenvolvidos.

A Faculdade de Medicina da Universidade de Stanford é credenciada pelo Conselho de Acreditação para Educação Médica Continuada (ACCME) para fornecer educação médica contínua para os médicos. Visite as perguntas frequentes abaixo para obter informações importantes sobre 1) data de liberação e rescisão original ou data de validade; 2) declarações de acreditação e designação de crédito; 3) Divulgação de relações financeiras para todas as pessoas no controle do conteúdo da atividade.
Fundamentos de aprendizado de máquina para assistência médica
Este curso apresenta uma estrutura para mineração de dados médicos bem -sucedidos e éticos. Exploraremos a variedade de dados clínicos coletados durante a prestação de serviços de saúde. Você aprenderá a construir conjuntos de dados prontos para análise e aplicar procedimentos computacionais para responder a perguntas clínicas. Também exploraremos questões de justiça e preconceito que podem surgir quando aproveitarmos os dados de assistência médica para tomar decisões sobre o atendimento ao paciente.
Avaliações de aplicações de IA em assistência médica
A Faculdade de Medicina da Universidade de Stanford é credenciada pelo Conselho de Acreditação para Educação Médica Continuada (ACCME) para fornecer educação médica contínua para os médicos. Visite as perguntas frequentes abaixo para obter informações importantes sobre 1) data de liberação e rescisão original ou data de validade; 2) declarações de acreditação e designação de crédito; 3) Divulgação de relações financeiras para todas as pessoas no controle do conteúdo da atividade.
Diretor Acadêmico, IA em especialização em saúde; professor associado
Medicina (Informática Biomédica)
Mildred Cho
Professor
Departamento de Pediatria Divisão de Genética Médica
Laurence Baker
Professor de Bing
Biologia humana
Steven Bagley
Engenheiro de Pesquisa Sênior
Departamento de Medicina de Stanford
David Magnus
Thomas A. Raffin Professor
Medicina e ética biomédica
Matthew Lungren
professor associado
Departamento de Radiologia
Principal instrutor
Professor assistente
Ciência de dados biomédicos
Serena Yeung
professor associado
Medicina (Informática Biomédica), da Ciência de Dados Biomédicos e da Cirurgia