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HST.951J / 6.873J 2003春季課程:醫療決策支援(Medical Decision Support, Spring 2003)


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審定:無
翻譯:趙志峰(簡介並寄信)
編輯:陳玉侖(簡介並寄信)


Comparison of logistic regression vs. neural networks as prognostic models.
(圖說)以邏輯迴歸及類神經網路為疾病預測模型之比較。(圖由Lucila Ohno-Machado教授提供)
Comparison of logistic regression vs. neural networks as prognostic models. (Image by Prof. Lucila Ohno-Machado.)

課程重點

除了考試的樣卷外,也提供這門課程使用的一些課堂講稿指定作業

In addition to sample exams, a number of lecture notes and homework assignments are available for this course.

課程描述

這門課程提出了決策分析之主要概念、人工智慧與預測模型之建立以及評估在特定背景下之醫療應用,強調使用這些方法在真實系統之優、缺點,並提供實際操作之經驗;其技術重心在於決策支援、知識系統(定性與定量)、學習系統(包含邏輯迴歸、分類樹、類神經網路與約略集合),以及評估這些系統性能之技術;回顧基於電腦之診斷、規劃與監測在治療方面之處置。這門課亦討論已實現之醫療應用與其架構內所使用之軟體工具,學生需利用在課堂上所學之機器學習方法,製作一項基於真實臨床資料之期末專題。

This course presents the main concepts of decision analysis, artificial intelligence and predictive model construction and evaluation in the specific context of medical applications. It emphasizes the advantages and disadvantages of using these methods in real-world systems and provides hands-on experience. Its technical focus is on decision support, knowledge-based systems (qualitative and quantitative), learning systems (including logistic regression, classification trees, neural networks, rough sets), and techniques to evaluate the performance of such systems. It reviews computer-based diagnosis, planning and monitoring of therapeutic interventions. It also discusses implemented medical applications and the software tools used in their construction. Students produce a final project using the machine learning methods learned in the course, based on actual clinical data.
師資
講師:
Lucila Ohno-Machado 教授
Isaac Kohane教授
Peter Szolovits教授
Staal Vinterbo教授

客座講師:
Stephan Dreiseitl教授
Ju Jan Kim教授
Bill Long教授
Marco Ramoni教授
Fred Resnic教授
David Wypij教授

上課時數
教師授課:
每週1節
每節1.5小時
程度
研究所

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