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课程重点
除了考试的样卷外，也提供这门课程使用的一些课堂讲稿与指定作业。
In addition to sample exams, a number of lecture notes and homework assignments are available for this course.
课程描述
这门课程提出了决策分析之主要概念、人工智能与预测模型之建立以及评估在特定背景下之医疗应用，强调使用这些方法在真实系统之优、缺点，并提供实际操作之经验；其技术重心在于决策支援、知识系统(定性与定量)、学习系统(包含逻辑回归、分类树、类神经网络与约略集合)，以及评估这些系统性能之技术；回顾基于计算机之诊断、规划与监测在治疗方面之处置。这门课亦讨论已实现之医疗应用与其架构内所使用之软件工具，学生需利用在课堂上所学之机器学习方法，制作一项基于真实临床资料之期末专题。
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.
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| 师资 |
讲师：
Lucila Ohno-Machado 教授
Isaac Kohane教授
Peter Szolovits教授
Staal Vinterbo教授
客座讲师：
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
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| 上课时数 |
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教师授课：
每周1节
每节1.5小时
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| 程度 |
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研究所
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| 回应 |
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原文声明 |
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