Londres, heure locale, le 20 Août, SIGKDD (Conférence Knowledge Discovery et l'exploration de données) à l'ouverture officielle de Londres, AI Technology Review est également venu à la grande occasion pour tout le monde à la couverture en direct de la scène.
KDD 2018 cette année a présenté plusieurs programme d'innovation innovantes, y compris l'article AI Technology Review mentionné à l'ouverture de la Journée profonde d'apprentissage et de la Journée de la santé.
Ce qui, Jour profonde L'apprentissage est un programme d'apprentissage en profondeur complet première organisation SIGKDD conçu pour fournir une étude des derniers développements sur la profondeur de la plate-forme, le contenu de la discussion couvre également la plupart des thèmes émergents de préoccupation, tels que le volume les dernières recherches sur le réseau de neurones et ainsi l'intrigue.
Le est réuni de nombreux experts Journée de la santé AI, apprentissage automatique, pour discuter de l'IA, apprentissage tendances dans l'industrie des soins de santé aux défis, discussions ont porté sur l'application des techniques d'apprentissage machine dans l'industrie médicale, ce nouveau techniques et méthodes, ainsi que les applications, le développement technologique et les défis.
AI Technology Review dans le domaine a assisté à toute la journée sur la santé, pour écouter la tendance actuelle dans l'application de la technologie médicale de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage de la machine.
Journée de la santé à KDD dans les zones couvrant la bio-informatique, l'épidémiologie, la génomique et les soins de santé et d'autres industrie médicale sujets populaires.
Journée de la santé d'au 8:00 début 20 Août l'ordre du jour ensemble comprend trois atelier, 3 Tutorial.
3 atelier comprend « epiDAMIK: Épidémiologie rencontre Data Mining et la découverte du savoir », « Atelier sur l'apprentissage automatique pour la médecine et des soins de santé », « Atelier sur l'exploration de données en bio-informatique (BIOKDD 2018) » trois blocs.
Ce qui epiDAMIK L'atelier a discuté principalement la portée de la capture d'outils d'exploration de données et de nouvelles épidémies. Au cours des dix dernières années, le SRAS, le virus Ebola et d'autres maladies infectieuses dans le monde ont eu un impact énorme, aussi montre que les gens impuissance face du temps épidémique, ce qui est la raison pour laquelle les gens ont besoin de développer de meilleures façons de freiner l'épidémie la raison, dans ces méthodes, l'exploration de données et la découverte de connaissances peuvent jouer un rôle important dans ce domaine, comme la modélisation des maladies infectieuses est l'un d'entre eux. En données inter-études pour chaque disciplines traditionnelles de l'analyse et de l'épidémiologie de contrôle, la santé publique, etc., peuvent faire des chercheurs d'exploration de données et d'apprentissage de la machine à développer un nouvel outil pour résoudre de nombreux problèmes fondamentaux dans l'avenir, ces outils de capture et le contrôle des infections dans travail malade jouera un rôle très important.
Dans le « Atelier sur l'apprentissage automatique pour la médecine et des soins de santé » principalement tourne autour des modèles d'apprentissage de la machine dans les soins de santé. Jimeng Sun professeurs de l'Institut de technologie de Géorgie a présenté deux modèles sophistiqués dans son discours, est le résultat d'un modèle prédictif dans l'unité de soins intensifs, un phénotype de l'insuffisance cardiaque, se concentre autour de la précision et l'intelligibilité du modèle de le compromis entre commencé. Il décrit la différence entre les méthodes traditionnelles et les données sur les tendances de la recherche future. Dr Daniel Bean du Collège King, Université de Londres est le partage de sa carte de connaissances basée sur le développement de l'apprentissage de la machine, la connaissance des cartes de grandes quantités de données publiques, les dossiers de santé combinés pour prédire et expliquer les événements cliniques du patient.
Le « Atelier sur l'exploration de données en bio-informatique (BIOKDD 2018) » L'exploitation minière principalement autour de vous de données informatique biomédicale jouent de l'ensemencement, l'atelier entier sont à la science des données, l'informatique biomédicale et de la santé comme thème, en mettant l'accent sur l'utilisation de la populaire grand cadre de données, la visualisation des données, l'exploration de données efficace et l'apprentissage de la machine pour analyser un grand nombre de données biologiques et cliniques complexes hétérogènes et des applications innovantes en bio-informatique et de l'informatique de santé.
Les trois ateliers principaux a donné des résultats potentiels montrent pour l'industrie médicale actuelle, de sorte que les gens comprennent les dernières technologies et tendances futures dans le domaine médical.
3 Tutoriel contient « Modèles explicables pour la santé AI », « Deep Learning for Healthcare informatique », « Découverte de connaissances Cohortes, dossiers de santé électroniques et d'autres données connexes sur le patient » trois thèmes.
Le premier tutoriel déployé autour de grands modèle médical AI interprété largement interprété les modèles couvrant l'apprentissage automatique dans les soins de santé, sa définition de la conception du système, la différence, les défis à venir, etc. ont été discutées en détail, mais aussi pour le tutoriel comment expliquer le déploiement du modèle de la machine, l'utilisation réelle et d'autres questions ont été examinées.
Le second tutoriel a commencé autour de la principale industrie des soins de santé apprentissage en profondeur, e-santé en raison de la croissance explosive des données et l'apprentissage des machines d'aujourd'hui, la technologie de l'exploration de données a évolué, la profondeur des éléments d'apprentissage dans l'industrie médicale est devenue de plus en plus lourd, Par conséquent, les intervenants sur place ont porté sur les données de DSE, profondeur de base de l'apprentissage et son application dans les soins de santé.
Le troisième thème majeur excavation Tutoriel réalisé autour d'une grande données de santé électroniques de DSE, les chercheurs ont partagé leurs progrès dans l'analyse des données de DSE, comment utiliser les données pour prédire l'état d'un patient, la détection indésirable, la détection des effets indésirables, etc., par données minières sources, des méthodes et des études de cas, de spécifier une variété de nouvelle façon d'exploration de données, et les résultats présentés à l'expert médical.
KDD 2018 a tenu Journée de la santé, l'intelligence artificielle de visible, l'exploration de données et d'autres technologies de l'information pour l'impact médical de plus en plus profondément, Journée de la santé de stimuler la discussion positive et la coopération pour la santé médicale dans les différentes disciplines, les parties ont discuté des experts médicaux façon dont les choses de la coopération interdisciplinaire de données, les tendances de recherche et les défis futurs, qui, combiné à l'importance extraordinaire pour l'intelligence artificielle et les industries médicales, est tenu d'apporter des changements importants à l'avenir donnera à l'industrie médicale traditionnelle.
