智能醫療相關論文筆記／調研

筆記分三部分

第一部分主要整理了最近兩年相關的Paper，後面有時間了邊看邊做筆記吧

第二部分：相關行業

第三部分：該領域的公司

Paper(可能有遺漏):

16/17年，這個細分領域最頂級的課題組應該是GIT的Jimeng Sun課題組（以前讀IC的時候還想去GIT讀博來著），16年JMLR/NIPS/KDD各一篇，17年有一篇ICLR不知道中了沒有：

• 17 ICLR: GRAM: Graph-based Attention Model for Healthcare Representation Learning

• Goku Mohandas 對該論文的筆記
• 16 JMLR: Doctor AI: Predicting Clinical Events via Recurrent Neural Networks
• 16 NIPS: RETAIN: Interpretable Predictive Model in Healthcare using Reverse Time Attention Mechanism
• 16 KDD: Multi-layer Representation Learning for Medical Concepts

另外西奈山伊坎醫學院／NYU和另外幾個學校也有相關研究：

• Predictive Modeling of Hospital Readmission Rates Using Electronic Medical Record-Wide Machine Learning: A Case-Study Using Mount Sinai Heart Failure Cohort

• Deep Patient: An Unsupervised Representation to Predict the Future of Patients from the Electronic Health Records

• Structured prediction models for RNN based sequence labeling in clinical text

• Recurrent Neural Networks for Multivariate Time Series with Missing Values

• Predicting Clinical Events by Combining Static and Dynamic Information using Recurrent Neural Networks

• Predicting 30-Day All-Cause Readmissions from Hospital Inpatient Discharge Data

• Learning Low-Dimensional Representations of Medical Concepts

• Deepr: A Convolutional Net for Medical Records

• Condensed Memory Networks for Clinical Diagnostic Inferencing

行業相關：

Goldman Sachs去年年底發布一份人工智慧研報，最後一部分討論了人工智慧可能改變的一些領域，其中就有醫療／健康一個小節：

• 不想看英文的朋友們，小結：
• 人工智慧在醫療／健康領域的機會：
• 藥物研發：主要可以幫助降低研發成本
• 提高醫生／醫院的效率

個人覺得，藥物研發這一部分，創業公司可能並沒有很大的機會，更多的機會在提高醫生／醫院的效率這裡，有可能以後常規病症直接手機就給你看了（不少公司在做這個工作）。

公司相關：

DeepMind Health

BabylonHealth

BayLabs

約了朋友吃飯，等下繼續寫