人工智能（AI）已经彻底改变了全球各个行业，并具有彻底改变医疗保健领域的潜力。想象能够分析患者就诊记录、处方药数据、化验检测、医疗程序等临床数据，以及社交媒体、信用卡消费记录、人口普查数据、网络搜索日志等外部健康相关信息，就能理解AI如何革新患者护理和诊断方式。
本专业课程将讨论AI在医疗领域的现状与未来应用，目标是学习如何将AI技术安全且符合伦理地引入临床实践。课程面向医疗从业者和计算机科学专业人士，旨在促进跨学科协作。
继续医学教育（CME）认证
斯坦福大学医学院获得美国继续医学教育认证委员会（ACCME）认证，可为医师提供继续医学教育。完整认证信息可在各子课程常见问题页面查看。
应用学习项目
最终课程包含实践型顶点项目，将带您回顾课程所有核心概念。项目设计为跟踪某位呼吸系统症状患者就医的过程，在新冠疫情期间，该患者向初级护理医师寻求帮助。您将通过患者每次诊疗产生的数据视角进行探索，使用专为本课程创建的独特去标识化数据集（包含电子健康记录和影像数据），建立用于风险分层决策的模型。项目将重点分析特征构建选择、数据类型选择、模型评估设置和患者时间线处理对推荐诊疗方案的影响。同时讨论AI在医疗决策中涉及的监管和伦理问题。
课程结构亮点
- 医疗系统挑战：解析美国医疗体系主要问题及关键利益相关者
- 临床数据分析：教授医疗数据挖掘框架与伦理应用
- 机器学习基础：涵盖生物统计学与传统编程关系，深度学习架构及临床应用场景
- AI应用评估：探讨临床工作流程整合原则与公平医疗解决方案
- 顶点实践：完整医疗数据建模实战，涉及预测建模、特征工程和法规合规
本课程获得斯坦福医学院长期合作伙伴认证，包含10,000+全球顶级课程资源，支持财务援助申请，提供可共享的职业证书。
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