Dec, 2023

2023 年健康机器学习研讨会 —— 研究结果追踪

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TL;DR这篇研究论文总结了于 2023 年 12 月 10 日在美国路易斯安那州新奥尔良举行的第三届健康机器学习研讨会（ML4H 2023）所接受的发现论文集，该研讨会面向医疗保健、生物医学和公共卫生等各种与健康相关的领域的相关问题，并通过正式会议和非正式发现两种途径接受高质量提交的论文。
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发现论文，激发创造
  • 机器学习在健康领域的最新进展、应用和开放挑战：ML4H 2023 研究圆桌会议反思

    该研究论文总结了 ML4H 领域顶级研究人员对于机器学习在医疗保健领域的最新进展、应用和面临的挑战，并详细描述了会议中的研究讨论会组织过程和讨论结果。

    Mar, 2024

  • 机器学习在医疗保健中的可重复性

    本文通过对 100 多篇机器学习应用于人类健康领域的研究论文进行系统评估，发现相较于其他机器学习领域，该领域在数据和代码可获取性等可重复性方面表现较差，因此提出了对数据提供者、学术出版商和 ML4H 研究社区的建议，以促进可重复性研究的发展。

    Jul, 2019

  • PhilHumans：面向个人健康的机器学习基准测试

    利用机器学习在医疗保健中的应用具有改善患者预后、扩大医疗保健的覆盖范围和可负担性的潜力。我们提出了 Personal Health Interfaces Leveraging HUman-MAchine Natural interactions（PhilHumans），它是一个全面的机器学习基准套件，涵盖不同医疗保健领域（如语言治疗、膳食指导、急诊护理、重症护理、产科超声）以及不同的学习设置，例如动作预测、时间序列建模、洞见挖掘、语言建模、计算机视觉、强化学习和程序合成。

    May, 2024

  • Snowmass 2021 计算前沿 CompF03 专题组报告：机器学习

    机器学习与高能物理的交叉发展对于我们的社区既是机遇也是挑战，需要支持这一跨学科社区，包括在两个领域的交叉处进行专门的研究，投资于大学的高性能计算等方面。同时，我们需要提供职业生涯规划，以吸引年轻的研究人员投入到机器学习关于高能物理领域的研究中。

    Sep, 2022

  • 机器学习在健康领域的挑战与机遇综述

    该论文阐述了电子病历（EHR）提供数据以回答临床相关问题，EHR 中不完整的标签、供建多个基础病因的疾病和健康人群缺乏等问题给机器学习在临床应用中带来的挑战，并强调了机器学习在医疗保健中发挥作用的机会。

    Jun, 2018

  • AI-HRI 2021 论文集

    本文介绍了自 2014 年以来人工智能与人机交互研究会的历次会议，并讨论了其研究重点和主题，包括关于信任、XAI、服务机器人以及互动学习等。在 AR 和 VR 的新趋势下，特别鼓励提交不含物理机器人的评估研究，并阐述了在 HRI 中道德问题的考量。

    Sep, 2021

  • 临床时间序列数据的多任务学习和基准测试

    该研究提出了利用来自公开可用的激痛医学信息库（MIMIC-III）数据集的四个临床预测基准，旨在解决机器学习在医疗保健研究中缺乏公开可用基准数据集的问题。

    Mar, 2017

  • 第三届法律领域挖掘与学习国际研讨会论文集 (MLLD-23)

    第三届国际法律领域挖掘与学习研讨会 (MLLD-23) 的会议记录，与第 32 届 ACM 信息与知识管理国际会议 (CIKM-2023) 同时在英国伯明翰大学举行，于 2023 年 10 月 22 日星期日举行。

    Oct, 2023

  • 2016 ICML 人工智能解释性研讨会论文集 (WHI 2016)

    2016 年 ICML Workshop 于纽约举办，邀请了 5 位演讲嘉宾 Susan Athey、Rich Caruana、Jacob Feldman、Percy Liang 和 Hanna Wallach，讨论了在机器学习中人类可解释性的问题。

    Jul, 2016

  • AAAI-FSS 2022 人工智能和人机交互研讨会论文集

    本文总结了 2021 年人工智能与人机交互 (AI-HRI) 专题研讨会在探索 AI-HRI 未来方向上取得的成就，介绍了该会议的历史和目的，以及其对各领域和问题的影响，强调了该会议对大学、政府和工业实验室等机构及其研究人员的支持作用。

    Sep, 2022