<div dir="ltr"><div>Hello </div><div><br></div><div>Perhaps this is a bit late and a lot of you would be already familiar with this work, but I would be presenting my research <font color="#ff0000" style="background-color:rgb(255,255,255)"><b>TODAY at 9.30 AM</b></font> on Counterfactual Estimation and Subgroup Discovery for Causal Inference for the benefit of the new incoming students at LTI. </div><div><br></div><div>I will also be talking a bit about Survival Analysis if time permits. </div><div><br></div><div>Do join if it is of interest....</div><div><br></div><div>The zoom link is <a href="https://cmu.zoom.us/j/96306773691">https://cmu.zoom.us/j/96306773691</a><font face="arial, sans-serif"></font></div><div><br></div><div><font color="#ff0000"><b>Note: TODAY at 9.30 AM</b></font> <br></div><div><br></div><div>Thanks</div><div><br></div><div>Chirag</div><div><br></div><div class="gmail_quote"><div dir="ltr" class="gmail_attr">---------- Forwarded message ---------<br>From: <strong class="gmail_sendername" dir="auto">Kate Schaich</strong> <span dir="auto"><<a href="mailto:kschaich@andrew.cmu.edu">kschaich@andrew.cmu.edu</a>></span><br>Date: Wed, Jul 8, 2020 at 9:03 AM<br>Subject: Tomorrow, 7/9: LTI Summer Seminar Series Presents: Chirag Nagpal and Shikhar Vashishth<br>To:  <<a href="mailto:incoming-students@cs.cmu.edu">incoming-students@cs.cmu.edu</a>>, LTI Faculty Core <<a href="mailto:lti-faculty-core@cs.cmu.edu">lti-faculty-core@cs.cmu.edu</a>>,  <<a href="mailto:lti-students@cs.cmu.edu">lti-students@cs.cmu.edu</a>>,  <<a href="mailto:fall20-msaii@lists.andrew.cmu.edu">fall20-msaii@lists.andrew.cmu.edu</a>>,  <<a href="mailto:mcds-newstudents@cs.cmu.edu">mcds-newstudents@cs.cmu.edu</a>>,  <<a href="mailto:miis-2020@mailman.srv.cs.cmu.edu">miis-2020@mailman.srv.cs.cmu.edu</a>><br></div><br><br><div dir="ltr"><div style="font-family:tahoma,sans-serif">Greetings all,</div><div style="font-family:tahoma,sans-serif"><br></div><div style="font-family:tahoma,sans-serif">The LTI is proud to announce tomorrow's Summer Seminar presenters:</div><div style="font-family:tahoma,sans-serif"><br></div><div style="font-family:tahoma,sans-serif"><b>Chirag Nagpal, "Interpretable Subgroup Discovery in Treatment Effect Estimation with Application to Opioid Prescribing Guidelines"</b></div><div style="font-family:tahoma,sans-serif"><b><br></b></div><div style="font-family:tahoma,sans-serif"><b>Abstract: </b>The dearth of prescribing guidelines for physicians is one key driver of the current opioid epidemic in the United States. In this work, we analyze medical and pharmaceutical claims data to draw insights on characteristics of patients who are more prone to adverse outcomes after an initial synthetic opioid prescription. Toward this end, we propose a generative model that allows discovery from observational data of subgroups that demonstrate an enhanced or diminished causal effect due to treatment. Our approach models these sub-populations as a mixture distribution, using sparsity to enhance interpretability, while jointly learning nonlinear predictors of the potential outcomes to better adjust for confounding. The approach leads to human-interpretable insights on discovered subgroups, improving the practical utility for decision support. Paper Link:<a href="https://arxiv.org/abs/1905.03297" target="_blank"> https://arxiv.org/abs/1905.03297</a><b><br></b></div><div style="font-family:tahoma,sans-serif"><b><br></b></div><div style="font-family:tahoma,sans-serif"><b>Bio: </b>Chirag is a 2nd Year PhD student (+MLT) student at LTI researching Machine Learning in Healthcare. His interests include Graphical Models and their applications in Survival Analysis, Causal Inference, and Uncertainty Estimation. During his PhD, he has been a Science for Social Good Fellow at IBM Research and a Summer Associate in JPMorgan AI Research. This summer he is remotely interning at Google Brain and Google Health. Personal Website: <a href="http://www.cs.cmu.edu/~chiragn" target="_blank">www.cs.cmu.edu/~chiragn</a><b><br></b></div><div style="font-family:tahoma,sans-serif"><b><br></b></div><div style="font-family:tahoma,sans-serif"><b>Shikhar Vashishth, "Improving Medical Entity Linking with Semantic Type Prediction"</b></div><div style="font-family:tahoma,sans-serif"><b><br></b></div><div style="font-family:tahoma,sans-serif"><b>Abstract: </b>Medical entity linking is the task of identifying and standardizing medical concepts referred to in an unstructured text. Most of the existing methods adopt a three-step approach of (1) detecting mentions, (2) generating a list of candidate concepts, and finally (3) picking the best concept among them. In this paper, we probe into alleviating the problem of overgeneration of candidate concepts in the candidate generation module, the most under-studied component of medical entity linking. For this, we present MedType, a fully modular system that prunes out irrelevant candidate concepts based on the predicted semantic type of an entity mention. We incorporate MedType into five off-the-shelf toolkits for medical entity linking and demonstrate that it consistently improves entity linking performance across several benchmark datasets. To address the dearth of annotated training data for medical entity linking, we present WikiMed and PubMedDS, two large-scale medical entity linking datasets, and demonstrate that pre-training MedType on these datasets further improves entity linking performance. We make our source code and datasets publicly available for medical entity linking research.</div><div style="font-family:tahoma,sans-serif"><b><br></b></div><div style="font-family:tahoma,sans-serif"><b>Bio: </b>Shikhar Vashishth is a Postdoctoral Researcher at Language Technologies Institute, Carnegie Mellon University. Currently, working in the field of biomedical natural language processing under Prof. Carolyn Rose. Previously, he completed his Ph.D. from the Indian Insitute of Science under the guidance of Partha Pratim Talukdar, Chiranjib Bhattacharyya, and Manaal Faruqui. His thesis topic was on Neural Graph Embedding Methods for Natural Language Processing. Shikhar has been a recipient of the prestigious Google Ph.D. Fellowship and has interned at Google Research and Microsoft. He completed his graduation from BITS Pilani, Pilani in 2016. Webpage: <a href="http://shikhar-vashishth.github.io/" target="_blank">http://shikhar-vashishth.github.io/</a><b><br></b></div><div style="font-family:tahoma,sans-serif"><b></b></div><br><div style="font-family:tahoma,sans-serif">Presentations will begin promptly at 9am Eastern Time.</div><div style="font-family:tahoma,sans-serif"><br></div><div style="font-family:tahoma,sans-serif">Slides for previous presentations can be found here: <a href="https://lti.cs.cmu.edu/intranet/lti-summer-seminar-2020-slide-decks" target="_blank">https://lti.cs.cmu.edu/intranet/lti-summer-seminar-2020-slide-decks</a></div><div style="font-family:tahoma,sans-serif"><br></div><div style="font-family:tahoma,sans-serif">We hope to see you there!</div><div dir="ltr" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><p><a><span style="font-size:16pt;font-family:"Lucida Calligraphy";color:rgb(112,48,160)">Kate
Schaich</span></a><span style="font-size:9pt;font-family:"Andalus",serif;color:rgb(34,42,53)"><br><span style="font-family:tahoma,sans-serif">Academic Program Manager, MLT<br>Language Technologies Institute<br>Carnegie Mellon
University School of Computer Science</span></span><span style="font-family:tahoma,sans-serif"><span style="font-size:9pt;color:rgb(34,42,53)"><br>GHC 6719</span><i><span style="font-size:9pt;color:rgb(34,42,53)"></span><span style="font-size:9pt;color:rgb(34,42,53)"><br></span></i><span style="font-size:9pt;color:rgb(34,42,53)">She/Her</span><i><span style="font-size:9pt;color:rgb(34,42,53)"><br>T:  412-268-4788</span></i><i><span style="font-size:9pt;color:rgb(34,42,53)"><br></span></i></span></p></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div>
</div><br clear="all"><div><br></div>-- <br><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><span style="color:rgb(0,0,0)"><span style="background-color:rgb(255,255,255)"><span><b>Chirag Nagpal<br></b>
PhD Student, Auton Lab<br>
School of Computer Science<br>
Carnegie Mellon University<br></span></span></span></div><div><span style="color:rgb(0,0,0)"><span style="background-color:rgb(255,255,255)"><span><a href="http://cs.cmu.edu/~chiragn" target="_blank">cs.cmu.edu/~chiragn</a><br></span></span></span></div></div></div></div></div></div></div>