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ML4H@NeurIPS 2023:美国洛杉矶新奥尔良

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斯特凡·赫格塞尔曼,安东尼奥·帕齐亚莱,Divya Shanmugam女士,生蒲汤,仁慈尼亚梅瓦·阿西杜,Serina Chang公司,汤姆·哈特维森,Harvineet Singh先生:
机器学习促进健康，ML4H@NeurIPS20232023年12月10日，美国路易斯安那州新奥尔良。机器学习研究进展225,PMLR公司 2023
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斯特凡·赫格塞尔曼,安东尼奥·帕齐亚莱,Divya Shanmugam女士,生蒲汤,克里斯汀·塞弗森,仁慈尼亚梅瓦·阿西杜,Serina Chang公司,Bonaventure F.P.Dossou公司,钱黄,法哈德·卡姆兰,张浩然,苏杰·纳加拉杰,路易斯·奥拉,单旭,Chinasa T.Okolo公司,海伦·周,杰西卡·达夫隆,卡勒布·艾灵顿,莎拉·贾布尔,郑惠文（Hyewon Jeong）,哈里·雷耶斯·尼娃,杨宇哲,加达·扎姆兹米,维什瓦利·姆哈萨瓦德,Van Truong公司,Payal Chandak公司,李维信,佩尼尔·阿高,凯尔·赫顿,哈维尼特·辛格,托马斯·哈特维森:
健康机器学习（ML4H）2023。 1-12
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穆罕默德·穆尼布·阿夫扎尔,穆罕默德·奥萨马·汗,舒贾特·米尔扎:
走向公平的肾肿瘤分割：偏差评估和缓解。 13-26
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肖布希特·阿加瓦尔,叶夫根尼·塞梅诺夫,威廉·洛特:
将视觉分类表示为单词的线性组合。 27-38
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阿里·贝鲁兹,法努什·哈希米:
学习时间高阶模式以检测异常的大脑活动。 39-51
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曼纽尔汉堡,Gunnar Rätsch公司,丽塔·库兹涅佐娃:
基于UMLS知识图的多模图学习。 52-81
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阿克谢·戈尔,阿尔莫格·古塔,奥米·吉隆,刘畅（Chang Liu）,索菲亚·埃雷尔,蓝红阮,郝晓红,博卢斯·贾伯,沙希尔·雷迪,鲁普什·卡塔,让·斯坦纳,伊泰·莱什,阿米尔·费德:
LLM加速医学信息提取注释。 82-100
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费比安·格里格,西蒙·莱奥内蒂,菲利普·戈特弗里斯,阿尔瓦罗·冈萨雷斯-吉梅内斯,马修·格罗,罗克萨娜·达内什茹,标签联盟,亚历山大·纳瓦里尼,马克·保利:
建立可靠的皮肤病学评估基准。 101-128
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伊桑·哈维,陈万苏,大卫·M·肯特,迈克尔·休斯:
在给定小样本数据的较大数据集上预测分类器精度的概率方法。 129-144
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穆罕默德·雷扎·侯赛因扎德·塔希尔,池田正木（Masaki Ikuta）,拉维·索尼:
三维CT心脏图像分割的课程自我监督学习。 145-156
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常虎,Krishnakant V.Saboo公司,艾哈迈德·阿里,布莱恩·朱兰,康斯坦蒂诺斯·拉扎里迪斯,拉维山卡·K·伊耶:
REMEDI：原发性硬化性胆管炎病情进展的强化学习驱动的适应性MEtabolism模型。 157-189
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妮维塔·贾库玛,佳瑞星,托莫伊·侯赛因,弗雷德里克·爱泼斯坦,肯尼思·比尔奇克,张妙妙:
稀疏2D心脏MRI激活。 190-200
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Prajwal Kailas公司,马克斯·霍米利乌斯,拉胡尔·德奥,Calum A.麦克雷:
注对比：医学文本的对比性语言诊断预训练。 201-216
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穆罕默德·奥萨马·汗,穆罕默德·穆尼布·阿夫扎尔,舒贾特·米尔扎,易芳:
医学成像基础模型的公平程度如何？ 217-231
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萨米尔·塔金·卡纳,丹尼尔·迈克尔,马林卡·齐特尼克,普拉纳夫·拉贾普卡尔:
通过图像-图形对比预训练学习广义医学图像表示。 232-243
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瑞恩·金,杨天宝,博巴克J.莫塔扎维:
医学时间序列和注释的多模态预训练。 244-255
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拉法尔·科西尔尼克,Elyssa Y.Wong女士,蒂莫西·朱棣文,莉迪亚·林,黄德安,王佳云,阿尼玛·阿南德库玛,安德鲁·J·洪:
外科反馈分类的深度多模式融合。 256-267
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丽塔·库兹涅佐娃,阿利泽·佩斯,曼努埃尔·伯格,雨果·耶切,Gunnar Rätsch公司:
逐步嵌入对异质临床时间序列的重要性。 268-291
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李炳南（音）,高智通,何旭明:
用于跨模态MRI分割的梯度映射引导自适应域泛化。 292-306
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伊万娜·马莱尼卡,郭永义,凯拉·甘,斯特凡·科尼戈尔斯基:
N-of-1试验中的任何时间有效推断。 307-322
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  - conf/ml4h/MandyamJYLE23型
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艾什瓦亚·曼德扬,安德鲁·琼斯,贾玉瑶,Krzysztof Laudanski先生,芭芭拉·恩格哈特:
不平衡患者亚群电解质补充的复合Q学习。 323-339
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多米尼克·迈尔,伊佩克·恩萨里,斯特凡·科尼戈尔斯基:
为N-of-1试验中的体育锻炼建议设计和评估在线强化学习代理。 340-352
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迈克尔·摩尔,钱黄,Shirley Wu（吴雪莉）,Michihiro Yasunaga先生,亚什·达尔米亚,尤雷·莱斯科韦茨,西里尔·扎卡,爱德华多·蓬特斯·里斯,普拉纳夫·拉贾普卡尔:
Med-Flamingo：一名多模医学低得分学习者。 353-367
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尤瑟夫·纳德米,苏尼尔·瓦苏·卡尔马迪,孙伟杰,Shiang Qi公司,艾布拉姆·欣德尔,帕德马·考尔,罗素·格雷纳:
在个体生存预测中，监督心电图（ECG）的特征优于基于知识和非监督的特征。 368-384
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  - conf/ml4h/NguyenCHT23
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当阮（Dang Nguyen）,Chacha Chen（查查·陈）,呵呵呵呵,陈浩谭:
实用放射报告生成。 385-402
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  - conf/ml4h/NoroozizadehWC23
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沙赫里亚·诺鲁齐扎德,杰里米·魏斯,乔治·H·陈:
用于建模患者风险进展的时间监督对比学习。 403-427
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  - conf/ml4h/OdnoblyudovaHJC23型
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阿里娜·奥德诺布柳多娃,卡格拉·希兹利,圣约翰,安德里亚·科尼奥拉托,安妮·朱蒂,Simo Särkkä,Kirsi Pietiläinen先生,佩卡·马丁宁:
多种营养素对血糖动力学复合效应的非参数建模。 428-444
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  - conf/ml4h/PengXCNP23
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彭雪桥,徐嘉琪,席晨,丁松安元,安德鲁·佩罗:
使用强化学习进行传染病非药物干预的多目标聚类优化。 445-460
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  - conf/ml4h/PoyrazM23型
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奥努尔·波亚兹,佩卡·马丁宁:
用于多变量医疗时间序列稳健建模的耦合HMM的混合。 461-479
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  - conf/ml4h/QiuZLHZDRLWZ23
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邱洁林,朱家诚,刘斯奇,威廉·汉,张静琪,朝京段,迈克尔·罗森博格,爱默生·刘,道格拉斯·韦伯,丁昭:
通过心电图和临床报告之间的多模式学习自动检索心血管记录。 480-497
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  - conf/ml4h/Ren00HJB23
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任逸飞,建楼,李雄,乔伊斯·C·何,蒋晓倩,Sivasubramanium Venkatraman Bhavani公司:
MULTIPAR：有监督的不规则张量因式分解和多任务学习用于计算表型。 498-511
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  - conf/ml4h/RosnatiRG23
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玛格丽塔·罗斯纳提,梅拉妮·罗斯切维茨,本·格洛克:
具有时间步长集合扩散模型的鲁棒半监督分割。 512-527
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  - conf/ml4h/ShankarYKTSRNVB23文件
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维维克·尚卡尔,杨晓丽,弗里沙布·克里希纳,布伦特·谭,奥斯卡·席尔瓦,丽贝卡·罗扬斯基,恩吉,法比奥拉·瓦尔弗特,爱德华·布里尔切克,大卫·温斯托克,亚索达·纳库南,塞巴斯蒂安·费尔南德斯·波尔,普拉纳夫·拉贾普卡尔:
淋巴瘤：一种基于人工智能的可解释方法，用于识别与淋巴瘤亚型相关的形态学特征。 528-558
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  - conf/ml4h/SinghSMNSR23
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阿比谢克·辛格,文卡塔帕西·苏布拉曼尼亚,阿尤什·马赫什瓦里,普拉迪普·纳拉扬,德维·普拉萨德·谢蒂,加内什·罗摩克里希南:
特征：专家指导的联合学习聚合，用于从文档图像中提取高清晰度信息。 559-573
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  - conf/ml4h/NessBDASU23
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  - https://dblp.org/rec/conf/ml4h/NessBDASU23
迈克·范·奈斯,托马斯·博斯基特,娜塔莎·丁,安德鲁·安布罗斯,亚历山大·桑杜,马德琳·乌德尔:
心力衰竭风险预测的可解释生存分析。 574-593
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  - conf/ml4h/武卡迪诺维奇KLO23
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  - https://dblp.org/rec/conf/ml4h/VukadinovicKLO23
米洛斯·武卡迪诺维奇,艾伦·C·关,李德彪,大卫·欧阳:
GANcMRI：利用潜在空间提示进行心脏磁共振视频生成和生理指导。 594-606
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  - conf/ml4h/旺F23
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  - https://dblp.org/rec/conf/ml4h/WangF23
柯亚历山大·王,艾米丽·福克斯:
野外膳食水平血糖控制的可解释机制表征。 607-622
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  - conf/ml4h/XuXRTZ23
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徐燕波,徐尚青（Shangqing Xu）,马纳夫·拉姆普拉萨德,阿列克谢·图马诺夫,张超:
TransEHR：临床时间序列数据的自我监督变压器。 623-635
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  - conf/ml4h/YuBGGT23
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余香凝,蒂娜·贝鲁齐,科帕尔·加格,安娜·戈登伯格,萨娜·托卡博尼:
用于生理数据分析的动态可解释变化点检测。 636-649
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  - conf/ml4h/0008GS23
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韩愈,郭培坤,阿卡内·萨诺:
大语言模型和检索增强生成的零炮心电图诊断。 650-663
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张晓辉,阿哈娜·甘戈帕迪亚（Ahana Gangopadhyay）,张希明,拉维·索尼:
基于扩散模型的有限数据肺超声分类数据增强。 664-676

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