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智利2020：加拿大安大略省多伦多

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马齐耶·加塞米（Marzyeh Ghassemi）:
ACM CHIL’20：ACM健康、推理和学习会议，加拿大安大略省多伦多，2020年4月2-4日[延期]。 ACM公司 2020，国际标准图书编号978-1-4503-7046-2
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尼兰贾尼·普拉萨德,芭芭拉·恩格哈特,最终Doshi-Velez:
定义批量强化学习中高置信策略评估的可接受奖励。 1-9
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子弟秀,陈阳涛,里卡多·赫诺:
个体生存分布的变分学习。 10-18
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Chirag Nagpal公司,丹尼斯·韦,巴努基兰·文扎穆里,莫妮卡·谢卡尔,萨拉·伯杰,子hro Das,库什·R·瓦什尼:
应用阿片类药物处方指南评估治疗效果的可解释亚组发现。 19-29
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张伟（音译）,赵斌匡,佩吉·L·佩西格,大卫·佩奇:
利用深度神经网络从电子健康记录中发现药物不良反应。 30-39
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玉宾公园,乔伊斯·C·何:
CaliForest：健康数据的校准随机森林。 40-50
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张汝如,何佳文,沈大世,海虹E,欧中宏,Meina歌曲:
BMM-Net：基于边界检测和多尺度网络的光学相干断层成像中水肿的自动分割。 51-59
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Paidamoyo Chapfuwa公司,李春元,尼基尔·梅塔,劳伦斯·卡林,里卡多·赫诺:
生存聚类分析。 60-68
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约瑟夫·贾尼泽克,加布里埃尔·G·埃里昂,亚历克斯·J·德格雷夫,苏茵·李:
根据胸片对肺炎进行稳健分类的对抗性方法。 69-79
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迈克拉·哈德,阿尔文·拉杰科马尔,杰拉尔多·弗洛雷斯,安德鲁·M·戴,迈克尔·D·豪厄尔,格雷格·科拉多,克莱尔·崔,莫里茨·哈德:
解释临床警报预测风险的增加。 80-89
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凯萨琳·M·刘易斯,娜塔莉亚·罗斯特,约翰·V·古塔格,阿德里安·V·达尔卡:
基于快速学习的稀疏三维临床图像配准。 90-98
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托马斯·胡文,林云超,Ansaf Salleb-Auuissi公司:
使用微生物组数据预测早产儿坏死性小肠结肠炎的多实例学习。 99-109
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张浩然,艾米·X·路,穆罕默德·阿卜杜拉,马修·B·A·麦克德莫特,马日耶·加塞米:
伤害性词语：量化临床语境词嵌入中的偏见。 110-120
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尼尔·G·拉文德拉,阿里吉特·塞哈诺比什,詹娜·帕帕拉多,大卫·A·哈夫勒,大卫·范·迪克:
使用图形注意网络从单细胞数据预测疾病状态。 121-130
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肖恩·古普塔,弗雷德里克·迪尔曼,帕特里克·朗,奥尔拉·多伊尔,纳德达·莱维特:
使用SNOMED自动绘制临床概念图。 131-138
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Eric Wonhee Lee（李元熙）,拜伦·C·华莱士,卡拉·加拉维兹,乔伊斯·C·何:
MMiDaS-AE：用于生物医学摘要筛选的多模式缺失数据感知堆叠自动编码器。 139-150
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卢克·奥克登·雷纳,杰瑞德·邓蒙,古斯塔沃·卡内罗,克里斯托弗·雷:
隐藏分层会导致医学成像机器学习的临床意义上的失败。 151-159
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李敏勋,丹尼尔·西维奥雷克,阿西姆·斯迈拉吉奇,亚历山大·贝纳迪诺,巴迪亚Sergi Bermüdez i Badia:
结合机器和人类智能的交互式混合方法，用于个性化康复评估。 160-169
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Sanja Scepanovic公司,恩里克·马丁·洛佩兹,丹妮·奎尔恰,汗·拜卡纳:
从社交媒体中提取医疗实体。 170-181
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维什瓦利·姆哈萨瓦德,纳比尔·阿卜杜尔·雷赫曼,鲁米·丘纳拉:
基于多分量不变学习的人口软件层次贝叶斯域自适应。 182-192
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阿尔达文·阿夫沙尔,Ioakeim Perros公司,海森公园,克里斯托弗·德菲利皮,闫晓伟,沃尔特·斯图尔特,Joyce C.何,孙继萌:
味道：用于表型电子健康记录的时间和静态张量因子分解。 193-203
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迈克尔·杜森贝里,Dustin Tran公司,爱德华·崔,乔纳斯·坎普,杰里米·尼克松,加森·杰费尔,凯瑟琳·海勒,安德鲁·M·戴:
分析模型不确定性在电子健康记录中的作用。 204-213
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阿利斯泰尔·约翰逊,卢卡斯·布尔加雷利,汤姆·波拉德:
使用预先训练的双向变压器对自由文本病历进行识别。 214-221
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Shirly Wang（王雪莉）,马修·B·A·麦克德莫特,Geeticka Chauhan先生,马齐耶·加塞米（Marzyeh Ghassemi）,迈克尔·休斯,特里斯坦·诺曼:
MIMIC-Extract：MIMIC-III的数据提取、预处理和表示管道。 222-235

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