論文の概要: Machine Learning for Health symposium 2024 -- Findings track

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.00984v1
• Date: Sun, 02 Mar 2025 18:47:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-05 19:16:49.948752
• Title: Machine Learning for Health symposium 2024 -- Findings track
• Title（参考訳）: 健康シンポジウム2024の機械学習 -- トラックの発見
• Authors: Stefan Hegselmann, Helen Zhou, Elizabeth Healey, Trenton Chang, Caleb Ellington, Vishwali Mhasawade, Sana Tonekaboni, Peniel Argaw, Haoran Zhang,
• Abstract要約: 第4回機械学習・フォー・ヘルスシンポジウム(ML4H 2024)は2024年12月15日から16日にかけてカナダのバンクーバーで開催された。 ML4H 2024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革新的な研究を説明する高品質な申請を招待した。 Proceedingsのトラックは、技術的洗練と健康への高い影響を伴う成熟した密集した作品をターゲットにしている。 Findingsのトラックでは、ML4Hでの新たな洞察、コラボレーション、議論を呼び起こす作業が進められている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.568227383838378
• License:
• Abstract: A collection of the accepted Findings papers that were presented at the 4th Machine Learning for Health symposium (ML4H 2024), which was held on December 15-16, 2024, in Vancouver, BC, Canada. ML4H 2024 invited high-quality submissions describing innovative research in a variety of health-related disciplines including healthcare, biomedicine, and public health. Works could be submitted to either the archival Proceedings track, or the non-archival Findings track. The Proceedings track targeted mature, cohesive works with technical sophistication and high-impact relevance to health. The Findings track promoted works that would spark new insights, collaborations, and discussions at ML4H. Both tracks were given the opportunity to share their work through the in-person poster session. All the manuscripts submitted to ML4H Symposium underwent a double-blind peer-review process.
• Abstract（参考訳）: 2024年12月15日から16日にかけてカナダのバンクーバーで開催された第4回機械学習・フォー・ヘルスシンポジウム(ML4H 2024)で発表された。 ML4H 2024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革新的な研究を説明する高品質な申請を招待した。 作業は、アーキバル・プロセディングス・トラックまたは非アーキバル・ファインディングス・トラックに提出することができる。 Proceedingsのトラックは、技術的洗練と健康への高い影響を伴う成熟した密集した作品をターゲットにしている。 Findingsのトラックでは、ML4Hでの新たな洞察、コラボレーション、議論を呼び起こす作業が進められている。 両トラックとも、ポスターセッションを通じて作品をシェアする機会が与えられた。 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。

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