Prädiktive Analytik: Fallstudien über prädiktive Analytik im Bereich Gesundheitswesen

Predictive Analytics 2022    |    Anfänger
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Das Gesundheitswesen zielt darauf ab, die Gesundheit des Einzelnen zu verbessern, aber im Allgemeinen sind die Gesundheitssysteme extrem belastet. Der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) im Gesundheitswesen könnte diese Belastung des Systems möglicherweise mildern. In diesem Kurs erfahren Sie, wie die KI im Gesundheitswesen eingesetzt wird, wie Klassifizierungsmodelle bewertet werden und welche Metriken in Krankheitsdiagnosemodellen von Bedeutung sind. Als Nächstes erfahren Sie, wie wichtig der Recall oder die Sensitivität eines Modells ist und wie die ROC-Kurve und die AUC-Metriken berechnet werden. Schließlich lernen Sie die Zusammenstellung von Datensätzen, das Training und die Bewertung von Modellen anhand von Forschungsarbeiten kennen, die einen allgemeinen Blick auf die Anwendung der KI bei der Diagnose von Krankheiten und spezifischen Beschwerden werfen. Nach Abschluss des Kurses werden Sie in der Lage sein, Anwendungsfälle der KI im Gesundheitswesen und deren Grenzen zu erkennen.

LERNINHALTE

  • Die wichtigsten in diesem kurs behandelten konzepte entdecken
    Erfahren, inwieweit ki dazu beitragen kann, die ergebnisse im gesundheitssektor zu verbessern
    Die bedeutung von klassifizierungsmetriken wie genauigkeit, präzision und recall kennen
    Veranschaulichen, wie die roc-kurve und die auc-metriken berechnet werden
    Skizzieren des aufbaus einer meta-analyse zum thema ki im gesundheitswesen
    Identifizieren der potenziellen eingaben in ml-modelle, die krankheiten diagnostizieren
  • Auflisten der verschiedenen arten von ml-modellen, die für die diagnose von krankheiten verwendet werden
    Skizzieren des aufbaus einer studie zur erkennung von herzkrankheiten mithilfe von ki
    Verständnis der leistung verschiedener modelle zur diagnose von herzkrankheiten
    Skizzieren des aufbaus einer studie, in der die anwendung von ml zur diagnose von chronischen nierenkrankheiten untersucht wurde
    Zusammenfassen der wichtigsten, in diesem kurs behandelten konzepte

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