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          数据融合和病人护理的周期统计学习:从诊断照顾到系统级的决策

          • [2020年11月1日]

            扬声器:  如果本

                            宾厄姆顿纽约州立大学

            时间: 2020年1月10日,16:00-17:00

            地点: 房1418, 大厦管理研究东校区

            组织者: 数学科学学院

            详情:

            抽象:

            在技​​术诊断成像,智能传感,和卫生信息系统的进步导致的医疗保健大数据环境。现在可以追踪每一件关系到病人的护理周期,包括诊断,预后,治疗,保健服务,并持续监控信息。 ESTA提供了所需药品的大好机会。而另一方面,数据的规模和复杂性压倒现有的统计建模方法的能力。在这次讲座中,我将提出两个题目分别处理数据的科学性偏头痛的诊断/分型和治疗的协调工作所面临的挑战。第一个主题中,因子多模态混合模型(MFMM)进行显影,以使从偏头痛亚型多模态成像数据发现。 MFMM采用一种新颖的双惩罚制剂来实现的信息量大的特点和信息成像方法在每个模态等级选择。这个工作使精偏头痛患者和亚型最优化处理的分类。第二个话题,我将提出一个多响应的多层次模型(M3)由最近开发的护士护理仪器协调(NCCI)回收的保险丝多源数据的发展,为了揭示护理协调活动如何由护士培训,工作量,他们的做法环境的影响。这项工作使最佳实践的发展,以提高护理的协调和患者的预后。这两部作品将现实世界的数据和案例研究来证明。  

            如果冰是在纽约州立大学宾汉姆顿分校工业工程与系统科学的助理教授。她收到了她的学士学位从中国科学技术的发展和M.S.大学数学和博士学位。在亚利桑那州立大学分别在2014年和2018年,工业工程。 Bing的研究主要集中在开发数据分析和统计学习方法在诊断,预后,治疗和保健服务支持医疗决定。她的研究,被应用到许多疾病的领域,包括阿尔茨海默氏病,偏头痛,和创伤性脑损伤。她在梅奥诊所,护理ASU学校体育与健康创新医疗专业人员,并在慕尼黑,德国技术大学医学院的经验协作。她是多个奖项和奖学金,包括愤怒院长的论文奖获得者。工程富尔顿学校在亚利桑那州立大学,优秀的新兴的领导富尔顿学生组织(对于作为INFORMS学生分会的副总裁)奖学金格雷斯料斗妇女在计算,医疗保健会议IISE最佳学生论文3RD Place, Quality & Productivity Research Conference Student Scholarship, and ASU CIDSE Doctoral Fellowship. She is a member of IISE, INFORMS, and IEEE.



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