2019年3月28日讨论班报告

各位老师，同学：

时间：3月28日讨论班 9:00-10:30

地点：教学楼5-308

报告内容：

曲喆 Deep EHR: A Survey of Recent Advances In Deep Learning Techniques for Electronic Health Record (EHR) Analysis

  在过去的十年里，电子健康记录(EHR)中存储的数字信息数量激增。虽然EHR主要用于归档患者信息，和执行行政卫生保健任务，如记账，但许多研究人员发现，这些记录在各种临床信息学应用中有其他的用途。在同一时期，深度学习领域取得了广泛的进展。本文综述了基于EHR数据的深度学习应用于临床任务的研究现状，发现多种深度学习技术和框架被应用于多种类型的临床应用，如information extraction、representation learning、outcome prediction、phenotyping和de-identification。文章指出了当前研究的几个局限性，如模型可解释性、数据异构性和缺乏通用基准。最后，总结了该领域的现状，并探讨了未来Deep EHR研究的方向。

王世鹏Mining User Consumption Intention from Social Media Using Domain Adaptive Convolutional Neural Network

社交媒体平台经常被人们用来表达他们的需求和意愿，这些社交媒体的数据可用于识别用户的消费意图，从而可以推荐更好的定制产品或服务，但是从社交媒体内容中挖掘商业意图的研究却很少。在这篇论文中，作者使用社交媒体数据来识别个人的潜在消费意图，开发了一个基于卷积神经网络(CNN)的消费意图挖掘模型(CIMM)，用于识别用户是否有消费意图。该任务受领域限制较大，CNN需要大量带注释的实例，为了解决该问题，作者添加一个域自适应层，实现了跨域识别用户消费意图。

下周报告人 刘志奇，侯美好