Ưu đãi trong tuần: Nhập mã UD50 giảm 50k cho đơn từ 300k!
Trang chủ
Menu

Health Data 101

Kiến Thức Cơ Bản Về Dữ Liệu Y Tế

Kiến Thức Cơ Bản Về Dữ Liệu Y Tế

Giới thiệu về Dữ Liệu Y Tế, nguồn, đặc điểm, vấn đề: hồ sơ yêu cầu bảo hiểm, EHR, chẩn đoán, thủ thuật, mã thuốc

4.4
(3,436 đánh giá)
9,289 học viên
Giảng viên
Eddie Jay
Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao
50.000đ 399.000đ -87%
✓ Xem giỏ hàng và thanh toán
Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh
1.0 giờ video
21 bài giảng
7 bài quiz
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 30/05/2026

Bạn sẽ học được gì

Giới thiệu về Dữ Liệu Y Tế - nguồn, loại, ứng dụng
Giới thiệu về Mã Chẩn đoán, thủ thuật y tế, thuốc, xét nghiệm
Các đặc điểm của dữ liệu y tế hỗ trợ phân tích
Các vấn đề với dữ liệu y tế và cách xử lý thực tế

Yêu cầu

Không
Mặc dù một số kinh nghiệm làm việc trong môi trường lâm sàng hoặc bảo hiểm y tế có thể giúp hiểu sâu hơn về bối cảnh nội dung

Đối tượng phù hợp

Chuyên viên Phân tích Dữ liệu
Quản lý Phòng khám Y tế
Bất kỳ ai làm việc với dữ liệu y tế
Chuyên viên Mã hóa Lâm sàng

Nội dung khóa học

6 phần • 21 bài giảng
1 Giới thiệu
2 Hồ sơ Yêu cầu Bảo hiểm Y tế
3 Hồ sơ Sức khỏe Điện tử
4 Báo cáo Nghiên cứu
5 Y tế Công cộng
6 Thiết bị Đeo Thông minh
1 Dữ liệu Có Cấu trúc
2 Dữ liệu Không Cấu trúc
1 Cấu trúc phân cấp - Chẩn đoán
2 Cấu trúc phân cấp - Thuốc
3 Cấu trúc phân cấp - Thủ thuật
4 Cấu trúc phân cấp - LOINCs và các loại khác
5 Căn nguyên Bệnh, Trình tự Thời gian, Cung so với Cầu
1 Khoảng trống Dữ liệu
2 Ví dụ Lỗi/Chỉnh sửa & Cân nhắc Sử dụng Dữ liệu
3 Hoàn thành và Tổng kết!
1 Lập kế hoạch phân tích
2 Tranh thủ sự ủng hộ cho phân tích
1 5 yếu tố chính của sản phẩm bảo hiểm y tế
2 Giới thiệu về các dòng nghiệp vụ của Bên Thanh toán (công ty bảo hiểm y tế)
3 Học Máy Không Cần Lập Trình! - Cây Quyết định

Giới thiệu khóa học

This is an introductory course for Health Data, from the perspective of data analysts.

The content is pitched at entry level health data analysts.


Data characterizes, and connects complex health care systems.

A thorough understanding of health data is fundamental to health analytics, which in turn turns raw health data into actionable insights. There are also features of health data that are pertinent to making effective use of it. Though there are plenty health data, there persists issues that must be address in order to scaleably perform subsequent analyses.


Through this course, you will

  • gain a highly valuable skill in the healthcare sector

  • understand how health data records information about each patient and medical encounter

  • learn a few features of health data that enable you to perform more insightful analyses

  • be able to communicate more effectively with clinical and analytic colleagues

  • be empowered to improve care processes and make a difference to many people’s health and lives


The 4 sections we will cover

  1. Where health data come from:  5 main sources including health insurance claims, EHR, research reports, public health, user generated

  2. What health data look like:         Structured and Unstructured data, including diagnosis, procedures, drug, LOINC codes

  3. Features of health data:              Hierarchical structures, Disease etiology, chronology, supply vs demand

  4. Issues of health data:                  Gaps, Errors, and how to practically deal with these

NEW!!! 2 Bonus Sections from my Predictive Modeling course on Planning and Getting buy in for an analysis.

Khóa học liên quan

Khám phá thêm các khoá học cùng chủ đề

Hiển thị tất cả khoá học Data Analytics
Hiển thị tất cả khoá học Python
Hiển thị tất cả khoá học Statistics
Zalo
Tôi có thể tư vấn khoá học cho bạn 😊