文件名称：Advances in Mining Heterogeneous Healthcare Data.pdf
文件大小：32.27MB
文件格式：PDF
更新时间：2024-09-08 11:31:47
深度学习
ACM SIGKDD（国际数据挖掘与知识发现大会，简称 KDD）是世界数据挖掘领域的*别的学术会议，由 ACM 的数据挖掘及知识发现专委会（SIGKDD）主办，被中国计算机协会推荐为 A 类会议。自 1995 年以来，KDD 已经连续举办了26届，今年将于2021年8月14日至18日举办，今年的会议主办地在新加坡。 随着异构医疗数据和先进的机器学习和数据挖掘技术(特别是深度学习方法)的爆炸式发展，我们现在有机会在医疗保健领域有所作为。在本教程中，我们将介绍最先进的深度学习方法及其实际应用，特别关注于探索不同类型医疗数据的独特特征。上半部分将用于介绍挖掘结构化医疗数据方面的最新进展，包括计算表型、疾病早期检测/风险预测和治疗建议。在下半部分，我们将专注于针对非结构化医疗数据的挑战，并介绍自动化ICD编码的高级深度学习方法、可理解的医学语言翻译、临床试验挖掘和医学报告生成。本教程适用于对将深度学习方法应用到医疗保健领域感兴趣的学生、工程师和研究人员，前提知识很少。本教程将以开放式问题和问答环节结束。