2023 Beijing Health Data Science Summit
Notice bibliographique
Résumé
The 5th annual Beijing Health Data Science Summit, organized by the National Institute of Health Data Science at Peking University, recently concluded with resounding success. This year, the summit aimed to foster collaboration among researchers, practitioners, and stakeholders in the field of health data science to advance the use of data for better health outcomes. One significant highlight of this year’s summit was the introduction of the Abstract Competition, organized by Health Data Science , a Science Partner Journal, which focused on the use of cutting-edge data science methodologies, particularly the application of artificial intelligence in the healthcare scenarios. The competition provided a platform for researchers to showcase their groundbreaking work and innovations. In total, the summit received 61 abstract submissions. Following a rigorous evaluation process by the Abstract Review Committee, eight exceptional abstracts were selected to compete in the final round and give presentations in the Abstract Competition. The winners of the Abstract Competition are as follows: • First Prize: “Interpretable Machine Learning for Predicting Outcomes of Childhood Kawasaki Disease: Electronic Health Record Analysis” presented by researchers from the Chinese Academy of Medical Sciences, Peking Union Medical College, and Chongqing Medical University (presenter Yifan Duan). • Second Prize: “Survival Disparities among Mobility Patterns of Patients with Cancer: A Population-Based Study” presented by a team from Peking University (presenter Fengyu Wen). • Third Prize: “Deep Learning-Based Real-Time Predictive Model for the Development of Acute Stroke” presented by researchers from Beijing Tiantan Hospital (presenter Lan Lan). We extend our heartfelt gratitude to the esteemed panel of judges whose expertise and dedication ensured the fairness and quality of the competition. The judging panel included Jiebo Luo from the University of Rochester (chair), Shenda Hong from Peking University, Xiaozhong Liu from Worcester Polytechnic Institute, Liu Yang from Hong Kong Baptist University, Ma Jianzhu from Tsinghua University, Ting Ma from Harbin Institute of Technology, and Jian Tang from Mila–Quebec Artificial Intelligence Institute. We wish to convey our deep appreciation to Zixuan He and Haoyang Hong for their invaluable assistance in the meticulous planning and execution of the event. As the 2023 Beijing Health Data Science Summit comes to a close, we look forward to welcoming all participants to join us in 2024. Together, we will continue to advance the frontiers of health data science and work toward a healthier future for all.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,049 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,013 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,005 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».