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支持者与怀疑者：基于 LLM 的视频分享平台心理健康（误）信息内容交流分析
在美国，五分之一的成年人患有精神疾病。由于精神健康专业人士和离线资源短缺，在线短视频内容成为传播精神健康帮助和资源的关键渠道。然而，内容创作和获取的便利性也导致了错误信息的传播，对准确诊断和治疗构成风险。检测和了解与此类内容的互动对于减轻其
PDF4 days ago
MM评估大型语言模型用于公共卫生分类和提取任务
基于对 LLMs 在公共卫生任务中的自动评估，将六个外部注释数据集与七个新的内部注释数据集相结合，评估 LLMs 在处理与健康负担、流行病学危险因素和公共卫生干预相关的文本中的性能，发现 Llama-3-70B-Instruct 是性能最好
PDFa month ago
垃圾捕手：垃圾检测和跟踪的深度学习方法
本研究旨在通过利用监视摄像头和先进的计算机视觉算法自动化罚款制度，实现对公共场所乱扔垃圾的问题进行有效解决，并通过缩减手动干预，减少人为错误和提供迅速的身份识别，以在处理乱丢垃圾事件上具有重要优势。
PDF3 months ago
FACT-GPT: 通过与 LLMs 进行索引匹配的事实检查增强
我们提出了 FACT-GPT 这个系统，利用大型语言模型 (LLMs) 自动化事实核查中的索引匹配阶段。FACT-GPT 经训练后，可以识别与先前被揭穿的声明相符、相悖或无关的社交媒体内容。我们的评估结果表明，我们专门训练的 LLMs 在识
PDF5 months ago
2023 年健康机器学习研讨会 —— 研究结果追踪
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
PDF7 months ago
大规模语言模型的公共卫生平衡和可解释的社交媒体分析
给定研究论文，通过高级数据增强方法解决社交媒体数据不平衡问题，并借助 BERT 模型指导 LLMs，提出了一种用于公共卫生的社交媒体分析的新型 ALEX 框架，在 Social Media Mining for Health 2023 (S
PDF10 months ago
UQ 在 #SMM4H 2023 中：利用社交媒体进行公共卫生分析的 ALEX
通过采用具有 LLMs 解释机制的 ALEX 架构，本研究旨在提高社交媒体上公共卫生分析的性能，结果表明我们的 ALEX 模型在 Social Media Mining for Health 2023 (SMM4H) 的所有任务中获得了最佳
PDF10 months ago
基于最先进深度学习模型的基质毒素皮肤病变检测系统，考虑种族多样性
本研究旨在建立包含 Mpox 和其他感染性皮肤病的图像数据集，利用深度学习模型完成图像分类，研究结果表明使用由 HAM10000 数据集预训练的权重来实现迁移学习能够获得最佳的分类准确度。
PDFa year ago
通过代理社交媒体信号评估测量本地无家可归者水平
研究发现，社交媒体的活动可以作为状态级公共卫生测量的代理，可通过自然语言处理进行检测。该研究应用该方法来估计美国各州在 2010-2019 年和 2022 年期间的无家可归者人数，并使用包含 “无家可归者” 子字符串的大约 100 万个地理
PDFa year ago
将机器学习的公正性与公共卫生平等联系起来
本研究总结了关于机器学习公平性的基本文献，并提出了一个框架，用于识别和减轻数据和模型中的偏见，以实现更公正和公平的公共卫生机器学习模型。
PDFa year ago
PIKS: 一种通过开放医疗数据为政策制定者识别可操作趋势的技术
本文介绍了一种名为 PIKS 的高效异常检测技术，并将其应用于纽约和加州公共医疗保健数据集，以快速发现出现的趋势和异常情况，提高公共卫生政策的应对能力，并相较于现有的异常检测技术， PIKS 技术具有更少的超参数需要调整，因此具有更好的快速
PDFa year ago
ICLR全球健康的适应性干预：疟疾的案例研究
通过移动健康应用，机器学习技术能够强化疟疾监测和治疗依从性，提高疟疾测试率，改善医护人员技能和医疗质量，通过能力建设和鼓励行为改变支持前线工作者和患者，减少药房和诊所的测试缺货并为政策干预提供当地的公共卫生信息。
PDFa year ago
AAAI决策导向的评估：分析已部署的不安定多臂赌博机的性能
研究 RMAB 系统在公共卫生领域的部署，发现整体预测准确性的提高可能会伴随着 RMAB 系统性能的降低；使用决策评估度量来评估预测组件，更好地解释了 RMAB 系统的整体性能表现。
PDFa year ago
深度学习和机器学习在疟疾检测中的应用：概述，挑战和未来方向
使用各种机器学习和图像处理方法，探测和预测疟疾疾病的潜力，发现深度学习技术作为智能工具在疟疾检测中具有广泛适用性，旨在针对深度学习在计算机框架和组织方面的常见限制进行未来的研究方向。
PDF2 years ago
PoxVerifi：一种打击天花病病毒谣言的信息验证系统
为了解决猴痘相关的虚假信息传播问题，我们推出了 PoxVerifi，这是一个基于 BERT 机器学习模型的浏览器扩展工具，旨在帮助用户评估互联网上任何一个网页的标题准确度，同时也提供了一种有效和可访问的方法来聚合基于社区成员投票的准确度评级
PDF2 years ago
推特这个话题是否应该发？基于生成模型的预测公共卫生信息在推特上的接受度
本文介绍了使用生成模型（GPT-2）探索公众对 COVID-19 和疫苗相关公共卫生信息潜在接受度的预测方法，并引入了一种新颖的评估方案。
PDF2 years ago
IJCAI适应性干预学习策略：在预防保健中应用于不稳定赌博机
研究了在公共卫生领域中，如何通过 Q-learning 基于 Whittle 指数的机制，解决患者逐渐脱离健康项目的问题。
PDF3 years ago
COVID-19 危机可视化的范围解析
本研究通过对 668 个 COVID-19 可视化的分析，提出了一个从数据、信息、形式和环境等方面考虑的概念框架，旨在研究和记录 COVID-19 可视化数据对公众的影响和反应，并提供了未来可视化研究的方向性建议。
PDF3 years ago
EMNLP公共卫生宣称的可解释自动事实检查
该研究是针对需要特定专业知识的领域的事实核查的第一项探索性研究，提出了可解释的事实核查模型，并针对公共卫生领域构建了一个新的数据集进行案例研究，结果表明，通过对特定领域的数据进行训练，可以提高自动化事实核查的可解释性。
PDF4 years ago
使用电子医疗记录的患者诊断预测深度学习管道
机器学习在疾病诊断和决策方面的应用正变得越来越流行。本文开发了一种 Python 包，将公共卫生数据集转换为易于访问的通用格式，以便于构建有用的疾病诊断预测系统，并提出了两种新的模型架构进行疾病诊断多类别预测，一种使用结构化数字数据，另一种
PDF4 years ago