Fugu-MT 論文翻訳(概要): Machine Learning for Health symposium 2023 -- Findings track

論文の概要: Machine Learning for Health symposium 2023 -- Findings track

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.00655v1
Date: Fri, 1 Dec 2023 15:30:43 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-04 14:09:34.143463
Title: Machine Learning for Health symposium 2023 -- Findings track
Title（参考訳）: 健康のための機械学習シンポジウム2023 -- findings track
Authors: Stefan Hegselmann, Antonio Parziale, Divya Shanmugam, Shengpu Tang, Mercy Nyamewaa Asiedu, Serina Chang, Thomas Hartvigsen, Harvineet Singh
Abstract要約: ML4H 2023は、様々な健康関連分野における問題に関する高品質な申請を招待した。紙は、高度な技術的洗練と健康への影響の高い成熟した仕事をターゲットにしていた。 Findingsのトラックは、洞察に富んだ議論を引き起こしたり、コミュニティにとって価値のあるリソースとして機能したり、新しいコラボレーションを可能にする可能性のある新しいアイデアを探していた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 16.654806183414976
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: A collection of the accepted Findings papers that were presented at the 3rd Machine Learning for Health symposium (ML4H 2023), which was held on December 10, 2023, in New Orleans, Louisiana, USA. ML4H 2023 invited high-quality submissions on relevant problems in a variety of health-related disciplines including healthcare, biomedicine, and public health. Two submission tracks were offered: the archival Proceedings track, and the non-archival Findings track. Proceedings were targeted at mature work with strong technical sophistication and a high impact to health. The Findings track looked for new ideas that could spark insightful discussion, serve as valuable resources for the community, or could enable new collaborations. Submissions to the Proceedings track, if not accepted, were automatically considered for the Findings track. All the manuscripts submitted to ML4H Symposium underwent a double-blind peer-review process.
Abstract（参考訳）: 2023年12月10日にルイジアナ州ニューオーリンズで開催された第3回機械学習・フォー・ヘルスシンポジウム(ML4H 2023)で発表されたFindingsの論文集。 ML4H 2023は、医療、バイオメディシン、公衆衛生など、様々な健康関連分野における問題に関する高品質な申請を招待した。提出トラックはアーカイバル・プロシージャー・トラックと非アーキバル・アック・トラックの2つが提供された。研究対象は、高度な技術的洗練と健康への影響の高い成熟した作業であった。調査結果のトラックは、洞察に富んだ議論を呼び起こしたり、コミュニティにとって貴重なリソースになったり、新しいコラボレーションを可能にする新しいアイデアを探した。手続トラックへの提出は受理されなかったとしても、自動的に結果トラックとして検討された。 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。

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