دانلود فیلم آموزشی Udemy – Data Science for Healthcare Claims Data

ارسال شده توسط سعید صفایی

Udemy Data Science for Healthcare Claims Data

بیاموزید و تمرین کنید که چگونه داده های Claims مراقبت های بهداشتی را به دانش ارزشمند و بینش عملی تبدیل کنید. متداول ترین و در دسترس ترین نوع داده در مراقبت های بهداشتی ، داده های Claims است. داده های ادعا گاهی اوقات “داده های صورتحساب” یا داده های اداری نیز نامیده می شود. دلیل اینکه داده های ادعا بزرگترین مقیاس ، قابل اعتماد و کامل ترین داده های کلان در مراقبت های بهداشتی است ، کاملاً ساده است. این مربوط به بازپرداخت است ، یعنی پرداخت کالاها و خدمات بهداشتی درمانی به داده های ادعا بستگی دارد. ارائه دهندگان خدمات بهداشتی ممکن است همیشه وقت خود را برای پر کردن تمام مدارک مورد نیاز در مراقبت های بهداشتی پیدا نکنند ، اما آنها همیشه بخشی از مدیریت خود را که درآمدشان به آن بستگی دارد انجام می دهند. بنابراین ، در بسیاری از موارد ، تجزیه و تحلیل داده های ادعاهای مراقبت های بهداشتی یک گزینه عملی تر برای استخراج بینش های ارزشمند است. داده های ادعا امکان تجزیه و تحلیل بسیاری از عناصر غیر بیولوژیکی مربوط به سازمان مراقبت های بهداشتی ، مانند الگوهای ارجاع بیمار ، ثبت نام بیمار ، زمان انتظار ، پایبندی به درمان ، تأمین هزینه های مراقبت های بهداشتی ، مسیرهای بیمار ، تشخیص تقلب و نظارت بر بودجه را فراهم می کند. داده های ادعاها همچنین امکان استنتاج در مورد حقایق بیولوژیکی را فراهم می کند ، اما در مقایسه با سوابق پزشکی محدود است. با دنبال کردن

دوره Udemy Data Science for Healthcare Claims Data

دانش آموزان درک نظری کاملی از هدف داده های ادعاهای مراقبت های بهداشتی به دست می آورند. علاوه بر این ، بخش قابل توجهی از این دوره به استفاده از علم داده و فناوری اطلاعات بهداشتی (IT) برای به دست آوردن بینش معنادار از داده های ادعاهای مراقبت های بهداشتی خام اختصاص یافته است. این دوره برای متخصصانی است که می خواهند در سازمان های مراقبت های بهداشتی کار کنند و از بین حجم زیادی از ادعاهای تولید شده توسط این سازمان ها نیاز به ایجاد بینش عملی دارند. به عبارت دیگر ، افرادی که نیاز به استفاده از علم داده و تکنیک های داده کاوی در داده های ادعاهای مراقبت های بهداشتی دارند. پس از اتمام این دوره دانش آموزان می توانند به طور چشمگیری در ایجاد اطلاعات بیشتر به سازمان های مراقبت های بهداشتی (ارائه دهندگان و پرداخت کنندگان) کمک کنند.
  • آنچه در دوره Data Science for Healthcare Claims Data خواهید آموخت :
  • در این دوره شما می آموزید که چگونه داده های ادعاهای مراقبت های بهداشتی را به دانش ارزشمند و بینش عملی تبدیل کنید.
  • این دوره آموزشی برای چه کسانی است :
  • این دوره برای متخصصانی است که با ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی و بیمه های سلامت درگیر هستند و از بین حجم زیادی از ادعاهای تولید شده
  • توسط این سازمان ها نیاز به ایجاد بینش عملی دارند. به عنوان مثا ل: کنترلرها و برنامه ریزان مالی ، مدیران مراقبت کیفیت ، متخصصان کدگذاری پزشکی ،
  • متخصصان صورتحساب پزشکی ، محققان بهداشت و درمان بهداشت عمومی ، متخصصان فناوری اطلاعات سلامت یا پرسنل انفورماتیک و …
 
  • What you’ll learn
  • In this course, you will learn and practice, how to transform raw healthcare claims data into valuable knowledge and actionable insights.
  • Requirements
  • The components of this course that are dedicated to improving domain knowledge in the area of healthcare claims data are at beginner
  • level. The components of this course that are dedicated to the application of data science tools on healthcare claims data are at an
  • intermediate level. Some experience with transforming raw administrative data into actionable insights will be useful, but is not necessary.
  • Students will need a computer with access to internet in order to perform the practical parts of this course.
  • The majority part of this course does not require prior knowledge. However, a limited amount of parts of this course consists of data
  • processing and analyzing using Excel, SQL, Python and business intelligence dashboards. For these parts only, prior knowledge and or
  • familiarity with these tools is helpful, as this course may not provide you with enough information to learn these tools from scratch. This is
  • due to the fact that the focus of this course is on the application of these tools to healthcare claims data, and not necessarily on learning
  • how to work with these tools. There are many learning resources specifically dedicated to learning these tools. One of the concepts
  • however, namely process mining, will be explained in more detail, because the learning resources about that field are relatively scarce.
  • If you are already very familiar with machine learning in Python, the part of this course dedicated to machine learning may feel
  • oversimplified. However, the purpose of this course is not to teach machine learning in Python. The main purpose of these parts is to
  • showcase how we can transform raw healthcare claims data in such a way that we can apply meaningful machine learning techniques on
  • it. This is also known as feature engineering.