Deep Learning Specialization on Coursera

课程主页: https://www.coursera.org/learn/health-informatics-professional

跨职业医疗信息学课程是由明尼苏达大学及其国家跨职业实践与教育中心提供的研究生水平的互动探索课程,专注于真实的医疗信息学工具和技术。本课程结合了技术驱动的教育创新,使课程内容更加生动。这门课程共有10个模块,旨在创建一个重要的在线学习社区和一个医疗信息学的工作网络。

课程的结构如下:

1. **简介**:课程开始之前的基本信息和课程简介。

2. **信息学理论**:第一周,我们将探索和应用医疗信息学理论,并对专业实践进行分析。到本周结束时,学员将能够描述信息学理论,分析与实践相关的信息学理论,并分析与医疗保健相关的健康主题。

3. **数据、信息与知识**:这一模块探讨如何将标准化术语应用到专业实践中。学习者将能够分析数据向信息到知识的转变,并应用标准化术语。

4. **电子健康记录(EHR)组件与循证实践**:链接EHR的使用与循证实践。通过此模块,学习者将识别电子健康记录的优点和目标,并分析电子健康记录中的循证实践。

5. **质量改进/工作流程分析/重新设计**:研究新技术与医疗保健之间的信息学关系。到本周结束时,学员将能够描述如何应用远程医疗技术并参与使用健康信息技术的消费者。

6. **远程医疗/消费者健康/移动技术**:探讨这些新技术如何影响医疗信息学及其应用。

7. **社区/人口健康**:将信息学与社区和人口健康结合。学习者将能够分析地理空间信息系统及其在健康管理中的应用。

8. **信息学、游戏和模拟**:分析游戏、模拟和虚拟现实工具在医疗保健中的应用,探讨如何利用这些工具提高医疗质量。

9. **信息学与伦理**:探索医疗信息学中的伦理问题,并分析其在跨专业上下文中的安全性和隐私挑战。

10. **数据交换与互操作性**:研究医疗数据交换的跨职业方面,学习者将能够描述信息的交换及其互操作性。

11. **信息学与知识基础**:探讨医疗信息学对医疗知识基础的贡献,分析大数据对医疗研究的影响,合成与跨职业医疗信息学相关的见解。

总的来说,这门课程提供了丰富的知识与实用的技能,不仅适合医疗行业的专业人士,也适合希望更多了解医疗信息学的学习者。课程强调实际应用和团队合作,为学员创建了一个支持性的学习环境。

课程主页: https://www.coursera.org/learn/health-informatics-professional

作者 CourseEye