在雷凯老师和沈颖老师的指导下,16级学生袁凯琦的一篇Demo论文被第18届IEEE International Conference on Data Mining(ICDM 2018)录用。下面是论文简介.
论文题目:IDDAT:An Ontology-Driven Decision Support System for Infectious Disease Diagnosis and Therapy
论文简介:基于传染病和抗生素本体,参考临床上疾病诊断与病历数据,文章提出一套为常见感染疾病及其诊疗自动医疗决策系统IDDAT。IDDAT所使用的本体还与医疗领域其他本体进行对比实验,在疾病诊断和治疗方案方面的准确性,召回率等指标均获得十分出色的表现。
2018年11月17日至20日,沈颖老师和研三学生袁凯琦前往新加坡圣淘沙岛会议中心参加ICDM会议。圣淘沙岛位于新加坡本岛南部,素有“欢乐宝石”的美誉。ICDM涵盖了数据挖掘的所有方面,吸引了来自统计、机器学习、模式识别、数据库、数据仓库、数据可视化、基于知识系统和高性能计算等领域的研究人员,应用程序开发人员与从业人员。ICDM旨在促进新颖、高质量的研究成果和对具有挑战性的数据挖掘问题的解决方案,从而推进数据挖掘的进展。
本次会议共设立Deep Learning,Recommendation,Bioinformatics等分会场。现场各位学者做了精彩纷呈的学术回报,在听取报告时,遇到了不少与实验室知识图谱组联系比较紧密的课题,我们也提出了不少问题,随着讨论的深入,也加深了对文章的理解。会后,学生袁凯琦在沈老师的指导下,将继续紧密follow一些相关研究:Dynamic Illness Severity Prediction via Multi-task RNNs for Intensive Care Unit,A United Approach to Learning Sparse Attributed Network Embedding等文章,以进一步开展毕业设计研究工作。
18日1:30至5:40是Demo Paper展示环节。我们给与会者讲解了“IDDAT: An Ontology-Driven Decision Support System for Infectious Disease Diagnosis and Therapy”。在讲解过程中,大家比较关心数据来源,疾病诊断与决策的底层实现,知识图谱的存储与推理等等问题,充满体会到了医疗与人工智能结合的挑战(医学背景知识,医学数据采集),并对我们的工作予以肯定。
听完三天的会议报告,我们获益匪浅,并且总结了目前主要的研究趋势:
  • 多视角注意力机制
  • 多任务学习
  • 时间序列信息
  • User信息编码
我们希望在接下来的日子,能够把这些新想法融合到实验室的研究工作中。最后,感谢互联网研发中心雷凯老师和沈颖老师在论文写作、投稿等方面给予的支持。