Will I earn university credit for completing the Specialization?

No, this specialization is not for university credit.

Is this course really 100% online? Do I need to attend any classes in person?

This course is completely online, so there’s no need to show up to a classroom in person. You can access your lectures, readings and assignments anytime and anywhere via the web or your mobile device.

What is the refund policy?

If you subscribed, you get a 7-day free trial during which you can cancel at no penalty. After that, we don’t give refunds, but you can cancel your subscription at any time. See our full refund policy.

Can I just enroll in a single course?

Yes! To get started, click the course card that interests you and enroll. You can enroll and complete the course to earn a shareable certificate. When you subscribe to a course that is part of a Specialization, you’re automatically subscribed to the full Specialization. Visit your learner dashboard to track your progress.

Is financial aid available?

Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.

Can I take the course for free?

No, you cannot take this course for free. When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. If you cannot afford the fee, you can apply for financial aid.

Spécialisation AI for Healthcare Systems

Ce spécialisation n'est pas disponible en Français (France)

Nous sommes actuellement en train de le traduire dans plus de langues.

Spécialisation AI for Healthcare Systems

Learn to Apply AI in Healthcare. Master strategies and tactics for broad application of AI in healthcare organizations.

Instructeur : Jiban Khuntia

Inclus avec Coursera Plus

Série de 4 cours

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

niveau Débutant

Expérience recommandée

4 semaines à compléter

à 10 heures par semaine

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

Série de 4 cours

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

niveau Débutant

Expérience recommandée

4 semaines à compléter

à 10 heures par semaine

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

Ce que vous apprendrez

Build practical skills to design, evaluate, and apply AI solutions responsibly for healthcare’s most pressing challenges.
Harness AI and analytics to transform healthcare systems, improve decisions, and address real-world health challenges.
Develop the skills to model, design, and apply AI responsibly in advancing healthcare innovation and patient outcomes.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data Governance
Catégorie : Human Factors (Security)
Catégorie : Health Information Management
Catégorie : Responsible AI
Catégorie : Analytics
Catégorie : Healthcare Industry Knowledge
Catégorie : Artificial Intelligence
Catégorie : Healthcare Ethics
Catégorie : Health Systems
Catégorie : Information Systems
Catégorie : Health Technology
Catégorie : Health Informatics

Détails à connaître

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Enseigné en Anglais

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septembre 2025

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Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
Développez une compréhension approfondie de concepts clés
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Spécialisation - série de 4 cours

AI for Healthcare Systems is a comprehensive exploration AI-relevant tools, applications and systems for mid-career healthcare and other professionals interested in this topic. This specialization benefits learners beginning to explore a career in AI for healthcare or to gain more knowledge. Systematically using analytics, reporting tools, and data visualization techniques help healthcare organizations with comprehensive insights that support better decision-making and optimizing performance. In turn, AI enhances the capabilities of healthcare professionals and systems, contributing to a more effective, efficient, and patient-centered healthcare system.

Projet d'apprentissage appliqué

Learners will start by understanding AI as a process of intelligent decision-making that can solve several challenges in health systems. Then learners will discuss how health organizations strategically use AI for decision-making rather than just as another tool or application.

Foundation and Potential of AI in Healthcare

COURS 17 heures

Ce que vous apprendrez

After completing this course, you will be able to describe what AI means for healthcare and health systems.
Understand how health systems broadly use AI for the enhancement of their capabilities.
You will also develop insights into the potential of AI to solve grand healthcare challenges.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Artificial Intelligence

Catégorie : Chronic Diseases

Catégorie : Predictive Modeling

Catégorie : Machine Learning

Catégorie : Health Care

Catégorie : Responsible AI

Catégorie : Health Informatics

Catégorie : Health Systems

Catégorie : Healthcare Industry Knowledge

Catégorie : Health Technology

Catégorie : Digital Transformation

Catégorie : Health Equity

The data to decision path for infusion of AI in healthcare

COURS 27 heures

Ce que vous apprendrez

Understand AI’s role in the Data-Information-Analysis-Decision (DIAD) process and how it enhances decision-making in healthcare.
Analyze the integration of AI-driven analytics and machine learning algorithms in healthcare models for predictive and operational intelligence.
Assess the challenges of AI implementation in healthcare, including data governance, workflow integration, and strategic alignment.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Artificial Intelligence

Catégorie : Data-Driven Decision-Making

Catégorie : Machine Learning Algorithms

Catégorie : Analytics

Catégorie : Machine Learning

Catégorie : Artificial Neural Networks

Catégorie : Applied Machine Learning

Catégorie : Decision Support Systems

Catégorie : Real Time Data

Catégorie : Data Integration

Catégorie : Health Informatics

Catégorie : Digital Transformation

Catégorie : Health Technology

Catégorie : Business Analytics

Catégorie : Data Governance

Catégorie : Advanced Analytics

Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)

Catégorie : Predictive Analytics

Catégorie : Health Information Management

AI Integration in Healthcare

COURS 38 heures

Ce que vous apprendrez

Understand key AI algorithms and their applications in healthcare decision-making.
Learn the fundamentals of AI modeling, including data preparation, training, and evaluation.
Explore different AI model types and design principles for effective healthcare integration.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Machine Learning

Catégorie : Supervised Learning

Catégorie : Diagnostic Tests

Catégorie : Descriptive Analytics

Catégorie : Unsupervised Learning

Catégorie : Artificial Intelligence

Catégorie : Predictive Modeling

Catégorie : Health Informatics

Catégorie : Data Modeling

Catégorie : Decision Support Systems

Catégorie : Machine Learning Algorithms

Catégorie : Human Factors (Security)

Catégorie : Data Mining

Catégorie : Reinforcement Learning

Catégorie : Applied Machine Learning

Catégorie : Statistical Modeling

Catégorie : Exploratory Data Analysis

AI Agents in Healthcare and Capstone

COURS 47 heures

Ce que vous apprendrez

Understand the role of agentic AI and AI-driven agents in healthcare exploring their impact on automation, decision-making, and system optimization.
Apply theoretical concepts to real-world healthcare challenges, designing and executing a capstone project that addresses issues for patient care.
Develop a comprehensive AI-driven healthcare strategy.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Solution Design

Catégorie : Healthcare Ethics

Catégorie : Agentic systems

Catégorie : Artificial Intelligence

Catégorie : Responsible AI

Catégorie : AI Product Strategy

Catégorie : Generative AI Agents

Catégorie : Real Time Data

Catégorie : Predictive Modeling

Catégorie : Generative AI

Catégorie : Health Technology

Catégorie : AI Personalization

Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)

Catégorie : Data Ethics

Catégorie : Health Systems

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Instructeur

Jiban Khuntia

University of Colorado System

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