公平被广泛认为是医疗保健道德的基础。在临床决策的背景下，它取决于智力的比较忠诚（基于证据或直观），指导每个患者的管理。尽管当代机器学习的个性化力量最近引起了人们的关注，但这种认知公平是在任何决策指导的背景下，无论是传统还是创新的。然而，目前没有一般的量化框架，更不用说保证了。在这里，我们根据模型的忠诚度来制定认知公平性，这些模型是对所学的多维表述评估的，这些身份的多维表示，旨在最大程度地提高人口的捕获多样性，从而引入了代表性道德模型校准的全面框架。我们证明了该框架在来自英国生物库的大规模多模式数据上的使用来得出人口的各种表示，量化模型绩效并提出了响应良好的补救。我们提供方法作为量化和确保医疗保健认知公平的原则解决方案，并在整个研究，临床和监管领域中进行了应用。

大型和深度电子医疗保健记录（EHR）数据集的可用性有可能更好地了解现实世界中的患者旅行，并鉴定出新的患者亚组。基于ML的EHR数据集合主要是工具驱动的，即基于可用或新开发的方法的构建。但是，这些方法，它们的输入要求以及最重要的是，通常难以解释产量，尤其是没有深入的数据科学或统计培训。这危害了需要进行可行且具有临床意义的解释的最后一步。这项研究研究了使用大型EHR数据集和多种聚类方法进行临床研究的方法进行大规模进行患者分层分析的方法。我们已经开发了几种工具来促进无监督的患者分层结果的临床评估和解释，即模式筛查，元聚类，替代建模和策展。这些工具可以在分析中的不同阶段使用。与标准分析方法相比，我们证明了凝结结果并优化分析时间的能力。在元聚类的情况下，我们证明了患者簇的数量可以从72减少到3。在另一个分层的结果中，通过使用替代模型，我们可以迅速确定如果有血液钠测量值可用，则可以对心力衰竭患者进行分层。由于这是对所有心力衰竭患者进行的常规测量，因此表明数据偏差。通过使用进一步的队列和特征策展，可以去除这些患者和其他无关的特征以提高临床意义。这些示例显示了拟议方法的有效性，我们希望鼓励在该领域的进一步研究。

Electronic Health Records (EHRs) are a valuable asset to facilitate clinical research and point of care applications; however, many challenges such as data privacy concerns impede its optimal utilization. Deep generative models, particularly, Generative Adversarial Networks (GANs) show great promise in generating synthetic EHR data by learning underlying data distributions while achieving excellent performance and addressing these challenges. This work aims to review the major developments in various applications of GANs for EHRs and provides an overview of the proposed methodologies. For this purpose, we combine perspectives from healthcare applications and machine learning techniques in terms of source datasets and the fidelity and privacy evaluation of the generated synthetic datasets. We also compile a list of the metrics and datasets used by the reviewed works, which can be utilized as benchmarks for future research in the field. We conclude by discussing challenges in GANs for EHRs development and proposing recommended practices. We hope that this work motivates novel research development directions in the intersection of healthcare and machine learning.

我们描述了Countersynth，一种诱导标签驱动的扩散变形的条件生成模型，体积脑图像中的标签驱动的生物合理的变化。该模型旨在综合用于下游判别判断性建模任务的反事实训练数据，其中保真度受数据不平衡，分布不稳定性，混淆或缺点的限制，并且在不同的群体中表现出不公平的性能。专注于人口统计属性，我们评估了具有基于体素的形态学，分类和回归条件属性的合成反事实的质量，以及FR \'{e} CHET开始距离。在设计的人口统计不平衡和混淆背景下检查下游歧视性能，我们使用英国Biobank磁共振成像数据来基准测试对这些问题的当前解决方案的增强。我们实现了最先进的改进，无论是整体忠诚和股权。 CounterSynth的源代码可在线获取。

如今，人工智能（AI）已成为临床和远程医疗保健应用程序的基本组成部分，但是最佳性能的AI系统通常太复杂了，无法自我解释。可解释的AI（XAI）技术被定义为揭示系统的预测和决策背后的推理，并且在处理敏感和个人健康数据时，它们变得更加至关重要。值得注意的是，XAI并未在不同的研究领域和数据类型中引起相同的关注，尤其是在医疗保健领域。特别是，许多临床和远程健康应用程序分别基于表格和时间序列数据，而XAI并未在这些数据类型上进行分析，而计算机视觉和自然语言处理（NLP）是参考应用程序。为了提供最适合医疗领域表格和时间序列数据的XAI方法的概述，本文提供了过去5年中文献的审查，说明了生成的解释的类型以及为评估其相关性所提供的努力和质量。具体而言，我们确定临床验证，一致性评估，客观和标准化质量评估以及以人为本的质量评估作为确保最终用户有效解释的关键特征。最后，我们强调了该领域的主要研究挑战以及现有XAI方法的局限性。

合成健康数据在共享数据以支持生物医学研究和创新医疗保健应用的发展时有可能减轻隐私问题。基于机器学习，尤其是生成对抗网络（GAN）方法的现代方法生成的现代方法继续发展并表现出巨大的潜力。然而，缺乏系统的评估框架来基准测试方法，并确定哪些方法最合适。在这项工作中，我们引入了一个可推广的基准测试框架，以评估综合健康数据的关键特征在实用性和隐私指标方面。我们将框架应用框架来评估来自两个大型学术医疗中心的电子健康记录（EHRS）数据的合成数据生成方法。结果表明，共享合成EHR数据存在公用事业私人关系权衡。结果进一步表明，在每个用例中，在所有标准上都没有明确的方法是最好的，这使得为什么需要在上下文中评估合成数据生成方法。

在过去二十年中，识别具有不同纵向数据趋势的群体的方法已经成为跨越许多研究领域的兴趣。为了支持研究人员，我们总结了文献关于纵向聚类的指导。此外，我们提供了一种纵向聚类方法，包括基于基团的轨迹建模（GBTM），生长混合模拟（GMM）和纵向K平均值（KML）。该方法在基本级别引入，并列出了强度，限制和模型扩展。在最近数据收集的发展之后，将注意这些方法的适用性赋予密集的纵向数据（ILD）。我们展示了使用R.中可用的包在合成数据集上的应用程序的应用。

医院住宿时间（LOS）是最重要的医疗保健度量之一，反映了医院的服务质量，有助于改善医院调度和管理。LOS预测有助于成本管理，因为留在医院的患者通常在资源受到严重限制的情况下这样做。在这项研究中，我们通过机器学习和统计方法审查了LOS预测的论文。我们的文献综述考虑了对卒中患者LOS预测的研究研究。一些受访的研究表明，作者达成了相应的结论。例如，患者的年龄被认为是一些研究中卒中患者LOS的重要预测因子，而其他研究则认为年龄不是一个重要因素。因此，在该领域需要额外的研究以进一步了解卒中患者LOS的预测因子。

受益于医疗保健数据的数字化和计算能力的发展，机器学习方法越来越多地用于医疗领域。在医疗保健机器学习中已经确定了公平性问题，导致对有限医疗资源的不公平分配或某些群体的健康风险过多。因此，解决公平问题最近引起了医疗保健社区的越来越多的关注。然而，机器学习的机器学习与机器学习中的公平性的交集仍在研究中。在这篇综述中，我们通过暴露公平问题，总结可能的偏见，整理缓解方法并指出挑战以及未来的机会来建立桥梁。

聚类算法的全面基准是困难的两个关键因素：（i）〜这种无监督的学习方法的独特数学定义和（ii）〜某些聚类算法采用的生成模型或群集标准之间的依赖性的依赖性内部集群验证。因此，对严格基准测试的最佳做法没有达成共识，以及是否有可能在给定申请的背景之外。在这里，我们认为合成数据集必须继续在群集算法的评估中发挥重要作用，但这需要构建适当地涵盖影响聚类算法性能的各种属性集的基准。通过我们的框架，我们展示了重要的角色进化算法，以支持灵活的这种基准，允许简单的修改和扩展。我们说明了我们框架的两种可能用途：（i）〜基准数据的演变与一组手派生属性和（ii）〜生成梳理给定对算法之间的性能差异的数据集。我们的作品对设计集群基准的设计具有足够挑战广泛算法的集群基准，并进一步了解特定方法的优势和弱点。

从电子健康记录（EHR）数据中进行有效学习来预测临床结果，这通常是具有挑战性的，因为在不规则的时间段记录的特征和随访的损失以及竞争性事件（例如死亡或疾病进展）。为此，我们提出了一种生成的事实模型，即Survlatent Ode，该模型采用了基于基于微分方程的复发性神经网络（ODE-RNN）作为编码器，以有效地对不规则采样的输入数据进行潜在状态的动力学有效地参数化。然后，我们的模型利用所得的潜在嵌入来灵活地估计多个竞争事件的生存时间，而无需指定事件特定危害功能的形状。我们展示了我们在Mimic-III上的竞争性能，这是一种从重症监护病房收集的自由纵向数据集，预测医院死亡率以及DANA-FARBER癌症研究所（DFCI）的数据，以预测静脉血栓症（静脉血栓症（DFCI）（DFCI）（ VTE），是癌症患者的生命并发症，死亡作为竞争事件。幸存ODE优于分层VTE风险组的当前临床标准Khorana风险评分，同时提供临床上有意义且可解释的潜在表示。

作为一种预测模型的评分系统具有可解释性和透明度的显着优势，并有助于快速决策。因此，评分系统已广泛用于各种行业，如医疗保健和刑事司法。然而，这些模型中的公平问题长期以来一直受到批评，并且使用大数据和机器学习算法在评分系统的构建中提高了这个问题。在本文中，我们提出了一般框架来创建公平知识，数据驱动评分系统。首先，我们开发一个社会福利功能，融入了效率和群体公平。然后，我们将社会福利最大化问题转换为机器学习中的风险最小化任务，并在混合整数编程的帮助下导出了公平感知评分系统。最后，导出了几种理论界限用于提供参数选择建议。我们拟议的框架提供了适当的解决方案，以解决进程中的分组公平问题。它使政策制定者能够设置和定制其所需的公平要求以及其他特定于应用程序的约束。我们用几个经验数据集测试所提出的算法。实验证据支持拟议的评分制度在实现利益攸关方的最佳福利以及平衡可解释性，公平性和效率的需求方面的有效性。

COVID-19的大流行提出了对多个领域决策者的流行预测的重要性，从公共卫生到整个经济。虽然预测流行进展经常被概念化为类似于天气预测，但是它具有一些关键的差异，并且仍然是一项非平凡的任务。疾病的传播受到人类行为，病原体动态，天气和环境条件的多种混杂因素的影响。由于政府公共卫生和资助机构的倡议，捕获以前无法观察到的方面的丰富数据来源的可用性增加了研究的兴趣。这尤其是在“以数据为中心”的解决方案上进行的一系列工作，这些解决方案通过利用非传统数据源以及AI和机器学习的最新创新来增强我们的预测能力的潜力。这项调查研究了各种数据驱动的方法论和实践进步，并介绍了一个概念框架来导航它们。首先，我们列举了与流行病预测相关的大量流行病学数据集和新的数据流，捕获了各种因素，例如有症状的在线调查，零售和商业，流动性，基因组学数据等。接下来，我们将讨论关注最近基于数据驱动的统计和深度学习方法的方法和建模范式，以及将机械模型知识域知识与统计方法的有效性和灵活性相结合的新型混合模型类别。我们还讨论了这些预测系统的现实部署中出现的经验和挑战，包括预测信息。最后，我们重点介绍了整个预测管道中发现的一些挑战和开放问题。

无监督的学习通常用于揭示数据中的群集。然而，不同类型的噪声可能会妨碍来自真实世界的时间序列数据的有用模式的发现。在这项工作中，我们专注于减轻疾病表型群体任务中的间隔审查的干扰。我们开发了一个深入的生成，连续时间模型，时间序列数据串联时间系列，同时纠正审查时间。我们提供了在无噪声模型下的数据中识别群集和延迟条目的条件。

本文介绍了一种使用旨在解决现实世界应用中CDSS的低适用性和可扩展性问题的数据驱动的预测模型来构建一致和适用的临床决策支持系统（CDSS）的方法。该方法基于域特定和数据驱动的支持程序的三种特定于域和数据驱动的支持程序，该程序将被纳入临床业务流程，具有更高的信任和预测结果和建议的解释性。在考虑的三个阶段，监管策略，数据驱动模式和解释程序被集成，以实现与决策者的自然域特定的互动，具有智能决策支持焦点的连续缩小。该提出的方法能够实现更高水平的自动化，可扩展性和CDSS的语义解释性。该方法是在软件解决方案中实现的，并在T2DM预测中进行了测试，使我们能够改善已知的临床尺度（例如FindRisk），同时保持与现有应用程序类似的特定问题的推理界面。这种继承与三分阶段的方法一起提供了更高的解决方案兼容性，并导致数据驱动的解决方案在现实案件中的信任，有效和解释应用。

计算机辅助方法为诊断和预测脑疾病显示了附加的价值，因此可以支持临床护理和治疗计划中的决策。本章将洞悉方法的类型，其工作，输入数据（例如认知测试，成像和遗传数据）及其提供的输出类型。我们将专注于诊断的特定用例，即估计患者的当前“状况”，例如痴呆症的早期检测和诊断，对脑肿瘤的鉴别诊断以及中风的决策。关于预测，即对患者的未来“状况”的估计，我们将缩小用例，例如预测多发性硬化症中的疾病病程，并预测脑癌治疗后患者的结局。此外，根据这些用例，我们将评估当前的最新方法，并强调当前对这些方法进行基准测试的努力以及其中的开放科学的重要性。最后，我们评估了计算机辅助方法的当前临床影响，并讨论了增加临床影响所需的下一步。

分配转移或培训数据和部署数据之间的不匹配是在高风险工业应用中使用机器学习的重要障碍，例如自动驾驶和医学。这需要能够评估ML模型的推广以及其不确定性估计的质量。标准ML基线数据集不允许评估这些属性，因为培训，验证和测试数据通常相同分布。最近，已经出现了一系列专用基准测试，其中包括分布匹配和转移的数据。在这些基准测试中，数据集在任务的多样性以及其功能的数据模式方面脱颖而出。虽然大多数基准测试由2D图像分类任务主导，但Shifts包含表格天气预测，机器翻译和车辆运动预测任务。这使得可以评估模型的鲁棒性属性，并可以得出多种工业规模的任务以及通用或直接适用的特定任务结论。在本文中，我们扩展了偏移数据集，其中两个数据集来自具有高社会重要性的工业高风险应用程序。具体而言，我们考虑了3D磁共振脑图像中白质多发性硬化病变的分割任务以及海洋货物容器中功耗的估计。两项任务均具有无处不在的分配变化和由于错误成本而构成严格的安全要求。这些新数据集将使研究人员能够进一步探索新情况下的强大概括和不确定性估计。在这项工作中，我们提供了两个任务的数据集和基线结果的描述。

Pneumonia, a respiratory infection brought on by bacteria or viruses, affects a large number of people, especially in developing and impoverished countries where high levels of pollution, unclean living conditions, and overcrowding are frequently observed, along with insufficient medical infrastructure. Pleural effusion, a condition in which fluids fill the lung and complicate breathing, is brought on by pneumonia. Early detection of pneumonia is essential for ensuring curative care and boosting survival rates. The approach most usually used to diagnose pneumonia is chest X-ray imaging. The purpose of this work is to develop a method for the automatic diagnosis of bacterial and viral pneumonia in digital x-ray pictures. This article first presents the authors' technique, and then gives a comprehensive report on recent developments in the field of reliable diagnosis of pneumonia. In this study, here tuned a state-of-the-art deep convolutional neural network to classify plant diseases based on images and tested its performance. Deep learning architecture is compared empirically. VGG19, ResNet with 152v2, Resnext101, Seresnet152, Mobilenettv2, and DenseNet with 201 layers are among the architectures tested. Experiment data consists of two groups, sick and healthy X-ray pictures. To take appropriate action against plant diseases as soon as possible, rapid disease identification models are preferred. DenseNet201 has shown no overfitting or performance degradation in our experiments, and its accuracy tends to increase as the number of epochs increases. Further, DenseNet201 achieves state-of-the-art performance with a significantly a smaller number of parameters and within a reasonable computing time. This architecture outperforms the competition in terms of testing accuracy, scoring 95%. Each architecture was trained using Keras, using Theano as the backend.

Agent-based modeling (ABM) is a well-established paradigm for simulating complex systems via interactions between constituent entities. Machine learning (ML) refers to approaches whereby statistical algorithms 'learn' from data on their own, without imposing a priori theories of system behavior. Biological systems -- from molecules, to cells, to entire organisms -- consist of vast numbers of entities, governed by complex webs of interactions that span many spatiotemporal scales and exhibit nonlinearity, stochasticity and intricate coupling between entities. The macroscopic properties and collective dynamics of such systems are difficult to capture via continuum modelling and mean-field formalisms. ABM takes a 'bottom-up' approach that obviates these difficulties by enabling one to easily propose and test a set of well-defined 'rules' to be applied to the individual entities (agents) in a system. Evaluating a system and propagating its state over discrete time-steps effectively simulates the system, allowing observables to be computed and system properties to be analyzed. Because the rules that govern an ABM can be difficult to abstract and formulate from experimental data, there is an opportunity to use ML to help infer optimal, system-specific ABM rules. Once such rule-sets are devised, ABM calculations can generate a wealth of data, and ML can be applied there too -- e.g., to probe statistical measures that meaningfully describe a system's stochastic properties. As an example of synergy in the other direction (from ABM to ML), ABM simulations can generate realistic datasets for training ML algorithms (e.g., for regularization, to mitigate overfitting). In these ways, one can envision various synergistic ABM$\rightleftharpoons$ML loops. This review summarizes how ABM and ML have been integrated in contexts that span spatiotemporal scales, from cellular to population-level epidemiology.

我们描述了作为黑暗机器倡议和LES Houches 2019年物理学研讨会进行的数据挑战的结果。挑战的目标是使用无监督机器学习算法检测LHC新物理学的信号。首先，我们提出了如何实现异常分数以在LHC搜索中定义独立于模型的信号区域。我们定义并描述了一个大型基准数据集，由> 10亿美元的Muton-Proton碰撞，其中包含> 10亿美元的模拟LHC事件组成。然后，我们在数据挑战的背景下审查了各种异常检测和密度估计算法，我们在一组现实分析环境中测量了它们的性能。我们绘制了一些有用的结论，可以帮助开发无监督的新物理搜索在LHC的第三次运行期间，并为我们的基准数据集提供用于HTTPS://www.phenomldata.org的未来研究。重现分析的代码在https://github.com/bostdiek/darkmachines-unsupervisedChallenge提供。