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采访Ananya Joshi：实时监控医疗保健数据
在本访谈系列中，我们会遇到一些AAAI/Sigai博士联盟参与者，以了解有关他们的研究的更多信息。 Ananya Joshi最近完成了博士学位，在那里她开发了一个系统，专家在过去两年中使用该系统在美国大规模的医疗水流中使用[…]
来源:ΑΙhub在本访谈系列中，我们会遇到一些AAAI/Sigai博士联盟参与者，以了解有关他们的研究的更多信息。 Ananya Joshi最近完成了博士学位，在那里她开发了一种系统，专家在过去两年中一直在美国使用她的小规模医疗水流中的大规模医疗水流中识别呼吸道暴发（例如Covid-19），该系统使用她的小说算法从大型时间序列数据中对实时活动进行排名。在这次采访中，她向我们介绍了有关该项目的更多信息，医疗保健应用如何激发基本AI研究以及她的未来计划。
AAAI/SIGAI博士联盟 Ananya Joshi您可以从一个关于博士学位的信息开始吗？您的研究主题是什么？
当我在COVID-19大流行期间开始我的博士学位时，不断更新的人类健康数据发生了爆炸。尽管如此，人们仍然很难弄清楚哪些数据很重要，以便他们可以做出决定，例如在爆发开始时增加医院病床的数量或修补严重的数据问题，这会影响疾病的预测。他们需要的是一个系统，以实时监视这个现实世界中的大数据，以便可以快速采用最重要的数据。
要构建该系统，我首先需要解决一个理论计算研究问题。当数据太多时，就有数十万个潜在有趣的数据点。但是，人类的关注是有限的，更有帮助的是知道：“您如何优先考虑大型，不断更新的数据集的异常？”一旦您对最出乎意料的数据点进行了排名，人类就可以相应地将注意力优先考虑 - 这些方法在医疗保健领域以外的技术，农业和经济领域都有有趣的应用。
潜在有趣的 优先级异常虽然有许多异常检测方法，但大多数由这四个步骤组成：
由这四个步骤组成 多流式离群排名标签：
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