論文の概要: Machine Learning for Health symposium 2022 -- Extended Abstract track
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.15564v1
- Date: Mon, 28 Nov 2022 17:15:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-29 19:51:59.882490
- Title: Machine Learning for Health symposium 2022 -- Extended Abstract track
- Title（参考訳）: 健康シンポジウム2022における機械学習 -- 拡張抽象トラック
- Authors: Antonio Parziale, Monica Agrawal, Shalmali Joshi, Irene Y. Chen,
Shengpu Tang, Luis Oala, Adarsh Subbaswamy
- Abstract要約: 第2回機械学習・フォー・ヘルスシンポジウム(ML4H 2022)は、アメリカ合衆国ルイジアナ州ニューオーリンズで開催された。
ML4H 2022はプロシージャトラックと拡張抽象トラックの2つの提案トラックを備えていた。
ML4Hシンポジウムに提出されたすべての原稿は、二重盲検の査読を受けた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.7582524698492925
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: A collection of the extended abstracts that were presented at the 2nd Machine
Learning for Health symposium (ML4H 2022), which was held both virtually and in
person on November 28, 2022, in New Orleans, Louisiana, USA. Machine Learning
for Health (ML4H) is a longstanding venue for research into machine learning
for health, including both theoretical works and applied works. ML4H 2022
featured two submission tracks: a proceedings track, which encompassed
full-length submissions of technically mature and rigorous work, and an
extended abstract track, which would accept less mature, but innovative
research for discussion. All the manuscripts submitted to ML4H Symposium
underwent a double-blind peer-review process. Extended abstracts included in
this collection describe innovative machine learning research focused on
relevant problems in health and biomedicine.
- Abstract（参考訳）: 第2回 machine learning for health symposium (ml4h 2022) で発表された拡張要約のコレクションは、2022年11月28日にアメリカ合衆国ルイジアナ州ニューオーリンズで開催された。
マシンラーニング・フォー・ヘルス(ML4H)は、理論的な作業と応用的な作業の両方を含む、健康のための機械学習の研究のための長年にわたる場所である。
ML4H 2022は、技術的に成熟した厳密な作業の完全な提出を含むプロシージャトラックと、より成熟度が低いが議論のための革新的な研究を受理する拡張された抽象トラックの2つの提案トラックを特徴とした。
ml4hシンポジウムに提出された全ての原稿は、二重盲検のピアレビュープロセスが行われた。
このコレクションに含まれる拡張された抽象化は、健康と医療の関連問題に焦点を当てた革新的な機械学習研究を記述している。
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