論文の概要: A Data-Centric Behavioral Machine Learning Platform to Reduce Health Inequalities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.11203v1
• Date: Wed, 17 Nov 2021 09:53:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-28 18:17:53.855185
• Title: A Data-Centric Behavioral Machine Learning Platform to Reduce Health Inequalities
• Title（参考訳）: 健康不平等を減らすデータ中心行動機械学習プラットフォーム
• Authors: Dexian Tang, Guillem Franc\`es and \'Africa Peri\'a\~nez
• Abstract要約: 我々は、低所得国と中所得国で動作する幅広いモバイルヘルスアプリケーションの行動ログを活用する、データ中心の機械学習プラットフォームを開発している。 ここでは、プラットフォームアーキテクチャを説明し、プロセス全体を通してデータの品質と組織を最大化するのに役立つ詳細に焦点を当てます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Providing front-line health workers in low- and middle- income countries with recommendations and predictions to improve health outcomes can have a tremendous impact on reducing healthcare inequalities, for instance by helping to prevent the thousands of maternal and newborn deaths that occur every day. To that end, we are developing a data-centric machine learning platform that leverages the behavioral logs from a wide range of mobile health applications running in those countries. Here we describe the platform architecture, focusing on the details that help us to maximize the quality and organization of the data throughout the whole process, from the data ingestion with a data-science purposed software development kit to the data pipelines, feature engineering and model management.
• Abstract（参考訳）: 低所得国や中所得国における最前線の医療従事者に対して、健康状態を改善するための勧告や予測を提供することは、例えば毎日発生している何千もの母性および新生児の死亡を防ぐことによる医療の不平等の低減に大きな影響を与える可能性がある。 そのために、これらの国で稼働している幅広いモバイルヘルスアプリケーションの行動ログを活用する、データ中心の機械学習プラットフォームを開発しています。 ここでは、データサイエンス目的のソフトウェア開発キットによるデータ取り込みから、データパイプライン、機能エンジニアリング、モデル管理に至るまで、プロセス全体のデータの品質と組織化を最大化するための詳細に焦点を当て、プラットフォームアーキテクチャについて説明する。

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