論文の概要: Recent Advances, Applications, and Open Challenges in Machine Learning
for Health: Reflections from Research Roundtables at ML4H 2023 Symposium
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.01628v1
- Date: Sun, 3 Mar 2024 22:21:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-06 20:37:52.399288
- Title: Recent Advances, Applications, and Open Challenges in Machine Learning
for Health: Reflections from Research Roundtables at ML4H 2023 Symposium
- Title(参考訳): 健康のための機械学習の最近の進歩、応用、オープンチャレンジ:ML4H 2023 Symposiumにおける研究総括からの考察
- Authors: Hyewon Jeong, Sarah Jabbour, Yuzhe Yang, Rahul Thapta, Hussein
Mozannar, William Jongwon Han, Nikita Mehandru, Michael Wornow, Vladislav
Lialin, Xin Liu, Alejandro Lozano, Jiacheng Zhu, Rafal Dariusz Kocielnik,
Keith Harrigian, Haoran Zhang, Edward Lee, Milos Vukadinovic, Aparna
Balagopalan, Vincent Jeanselme, Katherine Matton, Ilker Demirel, Jason Fries,
Parisa Rashidi, Brett Beaulieu-Jones, Xuhai Orson Xu, Matthew McDermott,
Tristan Naumann, Monica Agrawal, Marinka Zitnik, Berk Ustun, Edward Choi,
Kristen Yeom, Gamze Gursoy, Marzyeh Ghassemi, Emma Pierson, George Chen,
Sanjat Kanjilal, Michael Oberst, Linying Zhang, Harvineet Singh, Tom
Hartvigsen, Helen Zhou, Chinasa T. Okolo
- Abstract要約: 第3回ML4Hシンポジウムは2023年12月10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。
ML4H 2022では,11個の個人用ラウンドテーブルと4つの仮想ラウンドテーブルを編成した。
この文書は、医療における機械学習の最近の進歩を要約した総合的なレビュー論文として機能する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 72.20862664788712
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The third ML4H symposium was held in person on December 10, 2023, in New
Orleans, Louisiana, USA. The symposium included research roundtable sessions to
foster discussions between participants and senior researchers on timely and
relevant topics for the \ac{ML4H} community. Encouraged by the successful
virtual roundtables in the previous year, we organized eleven in-person
roundtables and four virtual roundtables at ML4H 2022. The organization of the
research roundtables at the conference involved 17 Senior Chairs and 19 Junior
Chairs across 11 tables. Each roundtable session included invited senior chairs
(with substantial experience in the field), junior chairs (responsible for
facilitating the discussion), and attendees from diverse backgrounds with
interest in the session's topic. Herein we detail the organization process and
compile takeaways from these roundtable discussions, including recent advances,
applications, and open challenges for each topic. We conclude with a summary
and lessons learned across all roundtables. This document serves as a
comprehensive review paper, summarizing the recent advancements in machine
learning for healthcare as contributed by foremost researchers in the field.
- Abstract(参考訳): 第3回ml4hシンポジウムは2023年12月10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。
シンポジウムには、参加者と上級研究者の議論を促進するための研究ラウンドテーブルセッションが含まれていた。
ML4H 2022では、昨年の仮想ラウンドテーブルの成功によって、11の個人ラウンドテーブルと4の仮想ラウンドテーブルを編成しました。
会議のラウンドテーブルは、11のテーブルに17のシニアチェアと19のジュニアチェアで構成された。
各ラウンドテーブルセッションには、招待されたシニアチェア(フィールドでかなりの経験を持つ)、ジュニアチェア(議論を促進する責任がある)、セッションのトピックに関心のあるさまざまなバックグラウンドからの参加者が含まれていた。
以下では、各トピックに対する最近の進歩、アプリケーション、オープンチャレンジなどを含む、これらのラウンドテーブルディスカッションのまとめと組織プロセスについて詳述する。
すべてのラウンドテーブルで学んだ要約と教訓で締めくくります。
この文書は総合的なレビュー論文として機能し、この分野の研究者が貢献した医療のための機械学習の最近の進歩を要約する。
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