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2016年MLHC：澳大利亚悉尼

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最终Doshi-Velez,吉姆·法克勒,大卫·C·凯尔,拜伦·C·华莱士,詹娜·维恩斯:
2016年8月19日至20日，美国加利福尼亚州洛杉矶市，MLHC 2016年第一届医疗保健机器学习会议记录。 JMLR研讨会和会议记录56,JMLR.org网站 2016

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康斯坦蒂诺斯·乔治亚茨,克里斯托弗·威廉姆斯,克里斯多夫·霍索恩:
用于生理状态监测的输入-输出非线性动力系统。 1-16
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沙利马利·乔希,苏里亚·古纳塞卡尔,大卫·A·桑塔格,乔伊迪普·戈什:
使用约束非负矩阵分解的可识别表型。 17-41
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约瑟夫·福托马,马克·森达克,布雷克·卡梅隆,凯瑟琳·海勒:
用多变量纵向临床数据模型预测疾病进展。 42-54
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伊利亚·沃夫沙,Ansaf Salleb-Auuissi公司,安妮塔·拉贾,托马斯·科赫,亚历克斯·里布丘克,Axinia Radeva公司,阿什瓦特·拉詹,黄一文,哈蒂姆·迪亚卜,阿什什·托马尔,罗纳德·沃普纳:
使用核方法和模型选择预测早产。 55-72
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纳杰斯·拉扎维安,杰克·马库斯,大卫·A·桑塔格:
通过纵向实验室测试对疾病发病率进行多任务预测。 73-100
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拉杰什·兰加纳思,阿德勒·J·佩罗特,不，埃米·埃尔哈达德,大卫·M·布莱:
深度生存分析。 101-114
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比拉尔·艾哈迈德,托马斯·塞森,凯伦·布莱克蒙,鲁本·库兹涅基,奥林·德文斯基,詹妮弗·戴伊,卡拉·E·布罗德利:
弱类标记的多任务学习：利用iEEG检测隐源性癫痫的皮层病变。 115-133
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Rhiannon V.罗斯,丹尼尔·利佐特:
gLOP：捕获预测异质性的全局和局部惩罚。 134-149
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刘云（Yun Liu）,科林·斯图尔茨,约翰·V·古塔格,Kun-Ta Chuang先生,福文亮,苏慧仁:
从文本中转移知识以预测疾病的发生。 150-163
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Truyen Tran公司,魏洛,丁庆芳（Dinh Q.Phung）,乔纳森·莫里斯,克里斯汀·里卡德,斯维萨·文卡泰什:
早产预测：从高维数据中稳定选择可解释规则。 164-177
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皮埃尔·索多洛夫,乔尔·皮诺,安德鲁·里姆:
使用深度学习学习鲁棒特征以进行自动癫痫检测。 178-190
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彼得·舒夫勒,朱迪·萨伦巴姆,哈桑·穆罕默德,埃德·雷兹尼克,萨蒂什·K·蒂科,托马斯·富克斯:
基于线粒体的肾细胞癌分型：从深部与扁平部特征表征中学习。 191-208
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尤尼·哈尔珀,史蒂文·霍恩,大卫·A·桑塔格:
联合概率模型的临床标签。 209-225
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Cheng Zhang（张成）,海德维格·凯尔斯特伦,卡尔·亨利克·埃克,博·贝尔蒂尔森:
使用IBTM的不适图形进行诊断预测。 226-238
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马齐耶·加塞米（Marzyeh Ghassemi）,泽珊·赛义德,达瑞什·D·梅塔,贾拉德·H·凡·斯坦,罗伯特·希尔曼,约翰·V·古塔格:
使用符号不匹配发现语音误用。 239-252
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扎卡里·利普顿,大卫·C·凯尔,Randall C.Wetzel公司:
用RNN直接建模序列缺失数据：临床时间序列的改进分类。 253-270
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约翰·奎因,罗丝·纳卡西,庇护·K·B·穆加加,帕特里克·拜尼玛,威廉·卢贝加,阿尔弗雷德·安达玛:
基于显微镜的护理点诊断的深度卷积神经网络。 271-281
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徐燕波,徐彦勋,苏奇·萨里亚:
一种从稀疏时间序列估计治疗反应曲线的非参数贝叶斯方法。 282-300
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爱德华·崔,穆罕默德·塔哈·巴哈多里,安迪·舒茨,沃尔特·F·斯图尔特,孙继萌:
AI医生：通过递归神经网络预测临床事件。 301-318

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