如何挖掘醫(yī)療數(shù)據(jù)？看這份KDD2021《異構(gòu)醫(yī)療數(shù)據(jù)挖掘》教程，附Slides

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我們將介紹最先進的深度學(xué)習(xí)方法及其實際應(yīng)用，特別關(guān)注于探索不同類型醫(yī)療數(shù)據(jù)的獨特特征。

ACM SIGKDD（國際數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)大會，簡稱 KDD）是世界數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的最高級別的學(xué)術(shù)會議，由 ACM 的數(shù)據(jù)挖掘及知識發(fā)現(xiàn)專委會（SIGKDD）主辦，被中國計算機協(xié)會推薦為 A 類會議。自 1995 年以來，KDD 已經(jīng)連續(xù)舉辦了26屆。

隨著異構(gòu)醫(yī)療數(shù)據(jù)和先進的機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)(特別是深度學(xué)習(xí)方法)的爆炸式發(fā)展，我們現(xiàn)在有機會在醫(yī)療保健領(lǐng)域有所作為。在本教程中，我們將介紹最先進的深度學(xué)習(xí)方法及其實際應(yīng)用，特別關(guān)注于探索不同類型醫(yī)療數(shù)據(jù)的獨特特征。上半部分將用于介紹挖掘結(jié)構(gòu)化醫(yī)療數(shù)據(jù)方面的最新進展，包括計算表型、疾病早期檢測/風(fēng)險預(yù)測和治療建議。在下半部分，我們將專注于針對非結(jié)構(gòu)化醫(yī)療數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)，并介紹自動化ICD編碼的高級深度學(xué)習(xí)方法、可理解的醫(yī)學(xué)語言翻譯、臨床試驗挖掘和醫(yī)學(xué)報告生成。本教程適用于對將深度學(xué)習(xí)方法應(yīng)用到醫(yī)療保健領(lǐng)域感興趣的學(xué)生、工程師和研究人員，前提知識很少。本教程將以開放式問題和問答環(huán)節(jié)結(jié)束。

https://sites.psu.edu/kdd2021tutorial/

目錄:

• Introduction to Electronic Healthcare Records
• Various types of EHR data
• Different applications and challenges
• Part I: Mining structured health data
• Phenotyping
• Disease detection/Risk prediction
• Treatment recommendation
• Part II: Mining unstructured health data
• Automated ICD coding /Disease classification
• Understandable medical language translation
• Medical report generation
• Clinical trial mining
• Conclusion and Future Outlook

講者

參考文獻

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