Machine Learning for Health symposium 2023 — Findings track

要約

2023 年 12 月 10 日に米国ルイジアナ州ニューオーリンズで開催された第 3 回健康のための機械学習シンポジウム (ML4H 2023) で発表され、受理された調査結果論文のコレクション。
ML4H 2023 では、ヘルスケア、生物医学、公衆衛生を含むさまざまな健康関連分野の関連問題に関する質の高い投稿を募集しました。
2 つの提出トラックが提供されました: アーカイブ議事録トラックと非アーカイブ調査結果トラックです。
訴訟は、高度な技術的洗練と健康への影響が大きい成熟した研究を対象としていました。
調査結果トラックでは、洞察に満ちた議論を引き起こしたり、コミュニティにとって貴重な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したりできる新しいアイデアを探しました。
議事録トラックへの提出は、受理されなかった場合、自動的に調査結果トラックの対象とみなされました。
ML4H シンポジウムに提出されたすべての原稿は、二重盲検査読プロセスを受けました。

要約(オリジナル)

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.

arxiv情報

著者 Stefan Hegselmann,Antonio Parziale,Divya Shanmugam,Shengpu Tang,Mercy Nyamewaa Asiedu,Serina Chang,Thomas Hartvigsen,Harvineet Singh
発行日 2023-12-15 17:10:35+00:00
arxivサイト arxiv_id(pdf)

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google

カテゴリー: 68Txx, cs.LG, I.2 パーマリンク