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/2403.01628v2
- Date: Fri, 5 Apr 2024 14:15:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-09 00:47:36.817498
- 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）: 71.81297744767885
- 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おり、これは \ac{ML4H} コミュニティの時間的および関連するトピックである。
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。
カンファレンスでは17人のシニアチェアと19人のジュニアチェアが参加した。
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。
ここでは、最近の進歩、アプリケーション、各トピックに対するオープンな課題を含む、これらのラウンドテーブルの議論から、組織プロセスとテイクアウトのコンパイルについて詳述する。
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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