OMSCS CS6440 (Intro to Health Informatics) Review and Tips

eugeneyan

Начните здесь Тексты Выступления Прототипирование О себе

OMSCS CS6440 (Intro to Health Informatics): обзор и советы

[ omscs learning ] · 7 мин чтения

Вам также может быть интересен этот OMSCS FAQ, который я написал после выпуска. Или посмотрите все мои тексты по теме OMSCS здесь: omscs.

Зачем брать этот курс?

В целом меня живо интересует HealthTech (и EdTech). Одной из ключевых причин поступить в OMSCS были именно электив­ные курсы по медицинским технологиям. Программа IHI выглядит как введение в основные технологии и стандарты health tech, такие как FHIR, EHR, PHR и т. д. Кроме того, привлекали еженедельные живые лекции, ведь на них выступали приглашённые лекторы, которые сами активно создавали health tech-приложения — как в стартапах, так и в крупных компаниях.

Однако оценки на OMSCentral были плохими. Средний рейтинг составлял 3 / 5 — один из самых низких среди всех курсов, что я брал. Средняя сложность — 2 / 5, при средней нагрузке около 6,5 часов в неделю. Что касается средней нагрузки, её основная часть зависит от вашего группового проекта, где размер команды — 4–6 человек. С хорошей командой нагрузка должна быть лёгкой, если каждый тянет свою часть, — в противном случае готовьтесь потратить на проект немало времени.

Каков курс в целом? Он охватывает три основных раздела:

Система здравоохранения и данные (например, электронные медицинские карты, личные медицинские записи и т. д.) Интероперабельность в здравоохранении (например, Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR), RxNorm, CPT, ICD, LOINC, NDC, HealthVault и т. д.) Будущие приложения в здравоохранении (например, общественное / популяционное здравоохранение, данные и аналитика и т. д.)

Видеолекций для просмотра было очень много. Однако я нашёл видео менее эффективным способом передачи информации. У меня и так довольно скромные ожидания от видео, но эти были очень сухими и состояли в основном из лектора за столом, который (скорее всего) читал с телесуфлёра. Транскрипты были доступны, и при подготовке к экзаменам я опирался главным образом на них. Чтение даёт большую пропускную способность и меньшую энтропию, чем просмотр видео.

Тем не менее это компенсировалось тем, что Dr. John Duke, MD проводил живые лекции дважды в неделю и приглашал гостевых спикеров, рассказывавших о своей работе в индустрии здравоохранения. Среди них были спикеры из Cerner, Emory, Google, а также из других стартапов, которые помогают улучшать здравоохранение. Проводить гостевую лекцию каждую неделю — задача нетривиальная, и команда действительно вложила немало усилий в её подготовку.

Живые лекции с отличными практиками дважды в неделю.

Что касается общей нагрузки, было три блока, а именно: (i) индивидуальные задания (30 баллов), (ii) командный проект (35 баллов) и (iii) участие (35 баллов).

Индивидуальные задания включали практические активности, чтобы дать вам почувствовать работу с FHIR (здесь требуется Java!) и другими стандартами здравоохранения и репозиториями данных, рассмотренными на лекциях. Они могли включать код, особенно на Java, или работу с каким-нибудь онлайн-инструментом с копированием полученного JSON. Эти задания проверялись автоматически с мгновенной обратной связью на платформе под названием INGInious.

Командный проект сначала предполагал формирование группы из 4–6 человек на Piazza или Canvas. Это может оказаться довольно хаотичным, особенно если вы остались под конец без группы. Настоятельно рекомендую формировать группы заранее — обычно те, кто рано пишет на досках по формированию команд, более расторопны и с большей вероятностью окажутся хорошими напарниками ;).

После формирования групп вы указываете свои предпочтения по healthtech-задаче, работая над решением совместно с внешними менторами. Для нашего курса был предоставлен список приложений, и команды должны были выбрать, над какими хотят работать. Проекты, похоже, в основном распределялись по принципу «кто первый, тот и взял».

На протяжении проекта было несколько результатов сдачи — от еженедельных отчётов о прогрессе до четырёх видеопрезентаций по приложению (каждый участник команды должен выступить хотя бы раз). Финальный результат также нужно было развернуть на инфраструктуре курса, что предполагало использование Docker, Rancher, Kubernetes и Jenkins.

Проект мог оказаться как удачным, так и провальным — в зависимости от вашего внешнего ментора. В ходе проекта мы узнали, что наш внешний ментор, исследовательская лаборатория из Georgia State University, работал над этим проектом уже ПЯТЬ лет. Уму непостижимо. Я и представить не могу, чтобы тратить больше полугода на создание работающего MVP. Кроме того, наш TA, похоже, был новичком и не мог помочь с техническими вопросами и трудностями, что у нас возникали с инфраструктурой. Часто предоставленные ресурсы (например, ссылки URL) оказывались неверными, балансировщики нагрузки были настроены неправильно, а настройки и пайплайны срабатывали ошибочно. К счастью, я смог обратиться к TA, отвечавшему за инфраструктуру, и он быстро всё уладил.

Что касается участия, это несколько вводящий в заблуждение термин. Основную его часть составляли шесть кейс-стади, которые разбирались на живых лекциях. Обычно даётся некоторый контекст, часто в виде медицинского случая, с одним-двумя вопросами, которые студентам нужно исследовать и описать. Примеры вопросов: «Как healthtech мог бы помочь предотвратить это ошибочное назначение лекарства?», «Как healthtech мог бы помочь диабетикам лучше контролировать своё состояние?». Некоторые из вопросов были довольно размытыми, и я часто не понимал, на верном ли я пути.

Кроме того, было четыре задания «Check your understanding», в основном нацеленных на то, чтобы убедиться, что студенты понимают, что от них требуется в рамках курса и сдач проекта.

Помимо этого, было два экзамена (по шесть баллов каждый) — промежуточный и финальный. Они были с открытыми материалами и довольно лёгкими. Их вполне можно пройти без труда, имея транскрипты.

Подробнее о программе курса здесь: https://cs6440.gatech.edu

Чему я научился?

В целом курс охватывал много общих знаний о различных типах медицинских данных и доступных стандартах. Особенно интересным был урок про Microsoft HealthVault (Обновление: ТЕПЕРЬ УПРАЗДНЁН) — я увидел в нём способ передать медицинские записи в руки самих пациентов, чтобы они могли иметь полный обзор своей информации. К сожалению, Microsoft также объявила, что HealthVault не будет поддерживаться после 20 ноября 2019 года. Тем не менее изучение огромного разнообразия стандартов данных в здравоохранении помогло лучше понять контекст индустрии, в которой я работаю, и дало применимые знания о том, какие ресурсы и инструменты доступны.

В рамках группового проекта я научился работать в распределённой команде с людьми со всего мира в разных часовых поясах. У нас были люди с Маврикия, из Индии, Вены, США и Сингапура. Кроме того, выбранный технологический стек был тем, с чем я был менее знаком (JavaScript). К счастью, я довольно быстро освоил основы JS и внёс вклад в часть фронтенд-разработки. Помимо этого, у меня была возможность применить свои навыки, настроив пайплайн развёртывания с помощью Docker, Rancher и Jenkins.

К сожалению, этот курс я не стал бы рекомендовать

Из всех курсов, что я брал к этому моменту, этот — безусловно худший, и это единственный курс, который я не рекомендовал бы среднему студенту. Если вы не по-настоящему увлечены healthtech (как я), вам будет тяжело высиживать лекции и продираться через (нудные) задания. Знания, которые вы из него извлечёте, к тому же очень специфичны для здравоохранения и вряд ли применимы, если вы не в этой отрасли.

Тем не менее это курс с довольно низкой нагрузкой, что делает его идеальным для совмещения с другим курсом умеренной нагрузки (например, ML4T) — именно так я и поступил.

Что дальше?

Мне не терпится начать использовать часть представленных ресурсов и применить их к моей текущей работе в healthtech-стартапе. Интероперабельность данных — каверзная проблема, которая затрудняет масштабирование работы с разными источниками данных от различных страховых и медицинских провайдеров. Возможно, мы сможем применить какие-то уже существующие и широко принятые стандарты. Если нет, то есть и ценные уроки в том, как эти стандарты создавались, которые мы можем применить при создании собственной схемы данных.

Если этот материал оказался вам полезен, пожалуйста, цитируйте его так:

Yan, Ziyou. (Aug 2019). OMSCS CS6440 (Intro to Health Informatics) Review and Tips. eugeneyan.com. https://eugeneyan.com/writing/omscs-cs6440-intro-to-health-informatics/.

или

@article{yan2019health, title = {OMSCS CS6440 (Intro to Health Informatics) Review and Tips}, author = {Yan, Ziyou}, journal = {eugeneyan.com}, year = {2019}, month = {Aug}, url = {https://eugeneyan.com/writing/omscs-cs6440-intro-to-health-informatics/} }

Присоединяйтесь к 11 800+ читателям, получающим обновления о machine learning, RecSys, LLM и инженерии.