Курс для молодых медицинских работников

Аналитика данных и машинное обучение в кардиологии

От первой таблицы пациентов до модели прогноза риска и кривых выживаемости. Все примеры и задания построены на реальных открытых клинических данных.

5разделов

38уроков

11практик с кодом

1219реальных пациентов в данных

Как устроено обучение

Короткие уроки на 10–15 минут. Каждое понятие статистики и машинного обучения объясняется на данных пациентов, а не на абстрактных числах.

Python запускается на странице урока: устанавливать ничего не нужно. Решение проверяется автоматически, с подсказками по каждому пункту.

15 вопросов, проходной балл 80%. Следующий раздел открывается после сдачи, а в конце курса вы получаете сертификат.

Какими бывают клинические данные, как их безопасно хранить, проверять и показывать на графиках.

8 уроков, из них 2 практических · тест

Описательная статистика, сравнение групп пациентов, связи между показателями и подготовка таблицы к обучению модели.

7 уроков, из них 2 практических · тест

От постановки задачи до логистической регрессии, деревьев решений и ансамблей на данных реальных пациентов.

8 уроков, из них 3 практических · тест

Как понять, что модели можно верить: метрики, пороги, перекрёстная проверка, утечки данных и проверка на другой клинике.

7 уроков, из них 2 практических · тест

Анализ времени до события, модель Кокса и то, что отделяет работающую модель от пользы для пациента.

8 уроков, из них 2 практических · тест

299 пациентов с сердечной недостаточностью: лабораторные показатели, фракция выброса, срок наблюдения и исход.

920 пациентов четырёх клиник, обследованных на ишемическую болезнь сердца, — с настоящими пропусками и ошибками в данных.

Оба набора обезличены и опубликованы в UCI Machine Learning Repository по лицензии CC BY 4.0.

Регистрация занимает минуту: имя, email и пароль. Курс открывается сразу после неё.