建立信任：来自 Technion-Rambam 医疗机器学习 Datathon 活动的经验
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2022-08-03 v2 机器学习
应用统计
摘要
datathon 是一种涉及将数据科学应用于特定问题的时间受限竞赛。在过去十年中，datathon 已被证明是领域与专业知识之间的宝贵桥梁。生物医学数据分析是一个具有挑战性的领域，需要工程师、生物学家和医师之间的协作，以更好地理解患者生理并指导诊断、预后和治疗干预的决策过程，从而改善医疗实践。在此，我们反思了 2022 年 3 月底在以色列由 MIT Critical Data 小组、Rambam Health Care Campus（Rambam）和海法的 Technion Israel Institute of Technology（Technion）共同组织的活动成果。参与者被要求完成一项关于其技能与兴趣的调查，使我们能够识别医疗问题应用中机器学习培训的当前需求。本工作描述了以色列背景下医疗数据科学的机会与局限。
引用
@article{arxiv.2207.14638,
title = {Building Trust: Lessons from the Technion-Rambam Machine Learning in Healthcare Datathon Event},
author = {Jonathan A. Sobel and Ronit Almog and Leo Anthony Celi and Michal Gaziel-Yablowitz and Danny Eytan and Joachim A. Behar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.14638},
year = {2022}
}
备注
13 pages, 4 figures, 29 references