이 강좌는 AI in Healthcare 특화 과정의 일부입니다.

4.5
별점
139개의 평가

Tina Hernandez-Boussard +1명의 강사

7,240명이 이미 등록했습니다.

제공자:

AI in Healthcare 특화 과정스탠퍼드 대학교

이 강좌에 대하여

최근 조회 16,851회

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.

유연한 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

공유 가능한 수료증

완료 시 수료증 획득

100% 온라인

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

다음 특화 과정의 5개 강좌 중 4번째 강좌:

AI in Healthcare 특화 과정

초급 단계

완료하는 데 약 11시간 필요

영어

배울 내용

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

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강사

강사 평가

4.46/5 (51개의 평가)

Tina Hernandez-Boussard

Associate Professor

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

8,710명의 학습자

2개의 강좌

Mildred Cho

Professor

Department of Pediatrics Division of Medical Genetics

28,416명의 학습자

2개의 강좌

제공자:

스탠퍼드 대학교

강의 계획표 - 이 강좌에서 배울 내용

주

주 1

완료하는 데 1시간 필요

AI in Healthcare

완료하는 데 1시간 필요

10개 동영상 (총 30분), 2 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트

주

주 2

완료하는 데 2시간 필요

Evaluations of AI in Healthcare

완료하는 데 2시간 필요

15개 동영상 (총 41분), 2 개의 읽기 자료, 4 개의 테스트

15개의 동영상

Learning Objectives1m

Recap: Framework1m

Stakeholders1m

Clinical Utility1m

Outcome: Action Pairing, An Overview4m

Lead Time1m

Type of Action3m

OAP Examples3m

Number Needed to Treat2m

Net Benefits2m

Decision Curves4m

Feasibility overview4m

Implementation Costs1m

Clinical Evaluation and Uptake4m

Summary1m

2개의 읽기 자료

Study Guide Module 25m

Citations and Additional Readings

4개 연습문제

Reflection Exercise 110m

Reflection Exercise 210m

Reflection Exercise 310m

Knowledge Check30m

주

주 3

완료하는 데 2시간 필요

AI Deployment

완료하는 데 2시간 필요

19개 동영상 (총 47분), 2 개의 읽기 자료, 5 개의 테스트

19개의 동영상

Learning Objectives1m

The Problem1m

Practical Questions Prior to Deployment3m

Deployment Pathway1m

Design and Development3m

Stakeholder Involvement2m

Data Type and Sources3m

Settings3m

In Silico Evaluation2m

Net Utility & Work Capacity2m

Statistical Validity1m

Care Integration, Silent Mode2m

Clinical Integration, Considerations2m

Technical Integration1m

Deployment Modalities2m

Continuous Monitoring and Maintenance2m

Challenges of Deployment5m

Sepsis Example1m

Summary1m

2개의 읽기 자료

Study Guide Module 35m

Citations and Additional Readings

5개 연습문제

Reflection Exercise 110m

Reflection Exercise 210m

Reflection Exercise 310m

Reflection Exercise 410m

Knowledge Check30m

주

주 4

완료하는 데 2시간 필요

Downstream Evaluations of AI in Healthcare: Bias and Fairness

완료하는 데 2시간 필요

18개 동영상 (총 41분), 2 개의 읽기 자료, 5 개의 테스트

18개의 동영상

Learning Objectives2m

Real World Examples of AI Bias4m

Introduction - Types of Bias41

Historical Bias2m

Representation Bias1m

Measurement Bias1m

Aggregation Bias2m

Evaluation Bias1m

Deployment Bias1m

What is algorithmic Fairness2m

Anti-classification2m

Parity Classification1m

Calibration2m

Applying Fairness Measures2m

Lack of Transparency2m

Minimal Reporting Standards3m

Opportunities and Challenges2m

Summary2m

2개의 읽기 자료

Study Guide Module 45m

Citations and Additional Readings

5개 연습문제

Reflection Exercise 110m

Reflection Exercise 210m

Reflection Exercise 310m

Reflection Exercise 410m

Knowledge Check30m

검토

4.5

36개의 리뷰

5 stars
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4 stars
18.70%
3 stars
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2 stars
2.87%
1 star
2.15%

EVALUATIONS OF AI APPLICATIONS IN HEALTHCARE의 최상위 리뷰

KN 제공2020년 12월 2일

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

GG 제공2020년 12월 12일

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

RS 제공2021년 3월 5일

This is a holistic course giving all perspectives and knowledge on the different aspects of evaluating all kind of AI driven solutions in healthcare. A must do for all healthcare Managers.

PJ 제공2022년 7월 9일

Useful content, but there is a lot of repetition early in the course.

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AI in Healthcare 특화 과정 정보

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.

자주 묻는 질문

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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.

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