論文の概要: Machine Learning for Health symposium 2023 -- Findings track
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.00655v3
- Date: Fri, 15 Dec 2023 17:10:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-18 18:23:19.676878
- 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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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。
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