#datathon

In this exciting, interactive workshop, we provide a beginner’s guide to Data Science, with an overview of the WiDS 2024 Datathon … source

Premier Datathon pour prédire les soins non-programmés #hcsmeufr #esante

L’ARS Île-de-France a lancé le premier Datathon pour prédire les soins non-programmés sur le territoire francilien. Présentation.

Pendant trois jours, les principaux acteurs franciliens de la santé ont œuvré au développement d’un outil digital de prédiction des soins urgents et non programmés à court, moyen et long termes sur le territoire.

L’objectif ? Doter les professionnels de santé, les…

Melalui #HackData2019, @IndosatOoredoo Berambisi Cetak Data Scientist Handal

KKebutuhan talenta andal di bidang teknologi, khususnya data scientist yang semakin tinggi mendorong pelaku industri turut andil melakukan upaya “jemput bola”. Ini seperti yang dilakukan Indosat Ooredoo dengan menggelar kompetisi IDCamp Hackdata 2019.

Hal ini seperti diungkapkan oleh Direktur & Chief Innovation and Regulatory Officer Indosat Ooredoo, Arief Musta’in yang mengatakan bahwa…

作者：TMU-MIT Healthcare Datathon籌備委員會主席、臺北醫學大學醫學科技學院李友專院長

醫療是個博大精深的領域，展開分門別類後，每個科別都有各自的專業知識、標準作業流程，即使是醫師自己，都未必知道其他科別的醫師在做些什麼。要找其他領域的專業人士進行合作，也有不少困難。但就以建構醫院的資訊系統來說，開發過程中，醫師必須跟工程師溝通，在兩個不同專業所建立的隔閡下，雙方都很難聽懂彼此的語言，常常各說各話，英國就曾研究發現，醫療資訊系統的建置失敗率高達75％，可見醫療和資訊專業要能合作順利，並不是件容易的事。

面對醫療   找對問題比找對方法重要

醫療過程中存在著很多的例外，很多時候靠的是實務經驗的累積，書上教的不見得都能直接用在病人身上，病人反應回饋的問題，書上也不一定找得到答案。AI如何為醫療發揮價值，首先必須突破現有盲點，找到對的問題。至於如何突破盲點，透過跨領域的互動溝通可以改變我們思考的界限，而Hackathon / Datathon就是個很好的方法。

以我們北醫大與麻省理工學院（MIT）合辦的Hackathon來說，是由主辦單位依據學員背景組成跨領域團隊，儘可能包含醫療、技術、商業等不同背景的成員，成員通常彼此不認識，不僅學生，在職人士也能參加，因此成員們年齡差距、專業背景與程度，或甚至國籍都可能不同。活動從組隊開始，原本陌生的彼此，得在極短時間內形成共識，討論出主題，並展開技術實作，期間不斷與國際導師群討論或直接簡報。這群導師來自不同國家，由實務經驗豐富的醫生、醫療ＡＩ專家及創投等人組成，會直接檢視團隊的題目與解決方案是否具有臨床價值與商業價值。我們會這麼設計，主要是想讓參賽者體驗真實的醫療產品開發團隊是如何溝通、又有多難溝通。

專業隔閡   跨領域溝通成最大挑戰

團隊互動的氣氛起初通常充滿新奇、興奮，但因為在過程中不斷被挑戰、感受到自己的不足，和嘗到與不同領域的隊友思考分歧、雞同鴨講的困難，心情轉為失落不安。不過經由導師群給予貼身指導，慢慢釐清方向突破瓶頸，心中又再燃起成就感。短短數天的活動期間，宛如一場震撼教育，體認到自己和隊友專業能力不同之處，試著找出能夠互相發揮長處的方法，朝著同樣目標前進。

實現醫療ＡＩ精準預測   聚焦四大主題

今年是我們第四年與麻省理工學院(MIT)共同主辦，聚焦在風險預測、病程預測、預後預測、死亡預測四大主題，希望參賽者發展更準確、個人化的ＡＩ預測模型。因為唯有準確的預測，才有機會發展更有效的預防。而在資料集方面，將提供兩個極具代表性的急重症醫療資料集MIMIC III與eICU，讓參賽者深入應用。

重視臺灣醫療AI潛力   國際神級導師群現身力挺

不止資料集超越過去，本屆MIT與北醫大雙方共同派出的導師群也寫下新紀錄，總共預計有約30位導師參與，分別來自美國、新加坡、以色列、俄羅斯、印度、巴基斯坦、越南與臺灣等八國。MIT方面，由遠距行動健康照護團隊 ( MIT-SANA ) 聯合總監Kenneth Eugene Paik帶隊，雙方共同邀請到麻州總醫院呼吸與重症醫學科Peggy S. Lai醫師、新加坡大學助理教授Mengling Mornin Feng及研究員Han Wang、波士頓科技創投公司MassVentures 副總裁Jennifer Jordan 、以色列知名新創業師及全球醫材行銷專家Rani Shifron，以及曾被譽為全球 AI 人工智慧百強公司英科智能（Insilico Medicine）台灣子公司執行長Artur Kadurin等人，可望為參與者帶來更多元的實務見解。

Do or do not, there is no try ( 要就做好，不做拉倒，別只是試試看 ）

創新性一直是我們非常重視的其中一項元素，但不能只是天馬行空的創意，各團隊提出的創新方法也必須具備可行性、能真正解決醫療痛點，才有機會展現出臨床與商業價值。當然，如果參賽者只是play safe ( 打安全牌，避免冒險，暗喻了無新意 ），那就太浪費這難得能一次向這麼多神級導師請益的機會了。目前我們正在最後報名階段，歡迎有興趣且具備ＡＩ相關知識技能的參賽者，包括醫療臨床、AI軟體、資料分析、商業經營、產品開發等相關背景學生或從業人員報名參加，跟我們一起為醫療激盪。

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[ 2019 TMU-MIT Healthcare Datathon 醫療數據松 ] https://www.accupass.com/go/2019datathon

Registration Is Now Open

【 Official Website 】http://hack.tmu.edu.tw/2019.php

UM Students Emerged Victorious at the Global Datathon Championship

Students of the Faculty of Computer Science and Information Technology, University of Malaya, represented Malaysia, and ASEAN at the Global Datathon competition along with five other countries and was declared the winner for their innovative and creative solution in trading of cryptocurrency.

The Center of Applied Data Science (CADS) in collaboration with Data Science Society hosted the first…