<div dir="ltr">some of us may be interested in this topic<br><br><div class="gmail_quote"><div dir="ltr" class="gmail_attr">---------- Forwarded message ---------<br>From: <strong class="gmail_sendername" dir="auto">Christy Melucci</strong> <span dir="auto"><<a href="mailto:cmelucci@cs.cmu.edu">cmelucci@cs.cmu.edu</a>></span><br>Date: Wed, Apr 7, 2021 at 4:12 PM<br>Subject: RE: MACHINE LEARNING in MEDICINE - VIRTUAL SEMINAR - APRIL 14, 2021 - 3PM (EST) ---ZOOM<br>To: <a href="mailto:ml-core-faculty@cs.cmu.edu">ml-core-faculty@cs.cmu.edu</a> <<a href="mailto:ml-core-faculty@cs.cmu.edu">ml-core-faculty@cs.cmu.edu</a>>, <a href="mailto:ml-seminar@cs.cmu.edu">ml-seminar@cs.cmu.edu</a> <<a href="mailto:ml-seminar@cs.cmu.edu">ml-seminar@cs.cmu.edu</a>><br>Cc: Visweswaran, Shyam <<a href="mailto:shv3@pitt.edu">shv3@pitt.edu</a>>, Bartolotta, Genine M <<a href="mailto:bartgm@pitt.edu">bartgm@pitt.edu</a>>, Batmanghelich, Kayhan <<a href="mailto:kayhan@pitt.edu">kayhan@pitt.edu</a>>, Roni Rosenfeld <<a href="mailto:roni@cs.cmu.edu">roni@cs.cmu.edu</a>><br></div><br><br>





<div lang="EN-US" link="#0563C1" vlink="#954F72">
<div class="m_-4165858795302217242WordSection1">
<p class="MsoNormal"><b>From:</b> Bartolotta, Genine M <<a href="mailto:bartgm@pitt.edu" target="_blank">bartgm@pitt.edu</a>> <br>
<b>Sent:</b> Wednesday, April 7, 2021 3:22 PM<br>
<b>Cc:</b> Batmanghelich, Kayhan <<a href="mailto:kayhan@pitt.edu" target="_blank">kayhan@pitt.edu</a>>; Visweswaran, Shyam <<a href="mailto:shv3@pitt.edu" target="_blank">shv3@pitt.edu</a>><br>
<b>Subject:</b> MACHINE LEARNING in MEDICINE - VIRTUAL SEMINAR - APRIL 14, 2021 - 3PM (EST) ---ZOOM
<u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal"><u></u> <u></u></p>
<p class="MsoNormal" align="center" style="text-align:center"><b><span style="font-size:16.0pt;font-family:"Arial",sans-serif">Machine Learning in Medicine (MLxMed)</span></b><u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal" align="center" style="text-align:center"><b><span style="font-size:14.0pt;font-family:"Arial",sans-serif">A Virtual Seminar Series in Pittsburgh</span></b><u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal" align="center" style="text-align:center"><b><span style="font-family:"Arial",sans-serif">Hosted by the Department of Biomedical Informatics</span></b><u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal"><span style="font-family:"Arial",sans-serif;color:black"> </span><u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal" align="center" style="text-align:center"><b><i><span style="font-size:14.0pt;font-family:"Arial",sans-serif;color:#0000cc">Wednesday, April 14, 2021</span></i></b><u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal" align="center" style="text-align:center"><b><i><span style="font-size:14.0pt;font-family:"Arial",sans-serif;color:#0000cc">3:00 PM – 4:00 PM Eastern Time
<br>
University of Pittsburgh, UPMC, and CMU</span></i></b><u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal" align="center" style="text-align:center"><b><span style="font-size:10.0pt;font-family:"Arial",sans-serif"> </span></b><u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal" align="center" style="text-align:center"><b><span style="font-size:16.0pt;font-family:"Arial",sans-serif;color:black">Machine Learning in Medicine: Early Recognition of Sepsis</span></b><u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal" align="center" style="text-align:center"><b><span style="font-size:4.0pt;font-family:"Arial",sans-serif"> </span></b><u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal" align="center" style="text-align:center"><b><span style="font-size:16.0pt;font-family:"Arial",sans-serif">Zoom<span style="color:black">
</span></span></b><a href="https://pitt.zoom.us/j/93487765055" target="_blank"><b><span style="font-size:16.0pt;font-family:"Arial",sans-serif;color:#0000cc">https://pitt.zoom.us/j/93487765055</span></b></a><u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal" align="center" style="text-align:center"><b><span style="font-size:12.0pt;font-family:"Arial",sans-serif;color:black">(</span></b><b><span style="font-size:12.0pt;font-family:"Arial",sans-serif;color:#c00000">details are listed at the end</span></b><b><span style="font-size:12.0pt;font-family:"Arial",sans-serif;color:black">)</span></b><u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal" align="center" style="text-align:center"><span style="font-family:"Arial",sans-serif;color:black"> </span><u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal" align="center" style="text-align:center"><b><span style="font-size:18.0pt;font-family:"Arial",sans-serif;color:black">Karsten Borgwardt, PhD</span></b><u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal" align="center" style="text-align:center"><span style="font-size:14.0pt;font-family:"Arial",sans-serif;color:black">Full Professor of Data Mining, Biosystems, ETH Zürich</span><u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal"><span style="font-family:"Arial",sans-serif"> </span><u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal"><b><span style="font-size:12.0pt;font-family:"Arial",sans-serif">Abstract: </span></b><span style="font-size:12.0pt;font-family:"Arial",sans-serif;color:black">Sepsis is a major cause of mortality in intensive care units around the world.
 If recognized early, it can often be treated successfully, but early prediction of sepsis is an extremely difficult task in clinical practice. The data wealth from intensive care units that is increasingly becoming available for research now allows to study
 this problem of predicting sepsis using machine learning and data mining approaches. In this talk, I will describe our efforts towards data-driven early recognition of sepsis.</span><u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal"><span style="font-family:"Arial",sans-serif"> </span><u></u><u></u></p>
<p align="center" style="margin:0in;margin-bottom:.0001pt;text-align:center"><b><span style="font-size:4.0pt;font-family:"Arial",sans-serif;color:black"> </span></b><u></u><u></u></p>
<p align="center" style="margin:0in;margin-bottom:.0001pt;text-align:center"><b><span style="font-family:"Arial",sans-serif;color:black">About MLxMed Seminar Series</span></b><u></u><u></u></p>
<p align="center" style="margin:0in;margin-bottom:.0001pt;text-align:center"><b><span style="font-family:"Arial",sans-serif;color:#0000cc">(</span></b><a href="https://nam05.safelinks.protection.outlook.com/?url=http%3A%2F%2Fml-in-medicine.org%2F&data=02%7C01%7Ccafeo%40pitt.edu%7Cfd9284768d884c01352b08d816ea4fa8%7C9ef9f489e0a04eeb87cc3a526112fd0d%7C1%7C0%7C637284542905912546&sdata=6NKlakpjZ8taWQlU7RklCdS%2F7tDHw6SIhKAfiZYtr8M%3D&reserved=0" target="_blank"><b><span style="font-family:"Arial",sans-serif;color:#0000cc">http://ml-in-medicine.org/</span></b></a><b><span style="font-family:"Arial",sans-serif;color:#0000cc">)</span></b><u></u><u></u></p>
<p align="center" style="margin:0in;margin-bottom:.0001pt;text-align:center"> <u></u><u></u></p>
<p style="margin:0in;margin-bottom:.0001pt;text-align:justify"><span style="font-family:"Arial",sans-serif;color:black">Medicine is complex and data-driven while discovery and decision making are increasingly enabled by machine learning. Machine learning has
 the potential to support, enable and improve medical discovery and clinical decision making in areas such as medical imaging, cancer diagnostics, precision medicine, clinical trials, and electronic health records. This seminar series focuses on new algorithms,
 real-world deployment, and future trends in machine learning in medicine. It will feature prominent investigators who are developing and applying machine learning to biomedical discovery and in clinical decision support. For more information see MLxMed website.</span><u></u><u></u></p>
<p style="margin:0in;margin-bottom:.0001pt;text-align:justify"><span class="m_-4165858795302217242MsoHyperlink"><span style="font-size:5.0pt;font-family:"Arial",sans-serif;text-decoration:none"> </span></span><u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal" align="center" style="text-align:center"><b><span style="font-size:14.0pt;font-family:"Arial",sans-serif;color:#0000cc">Zoom Information</span></b><u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal" align="center" style="text-align:center"><span style="font-size:6.0pt;font-family:"Arial",sans-serif;color:black"> </span><u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal" align="center" style="text-align:center"><b><span style="font-size:14.0pt;font-family:"Arial",sans-serif;color:black">When: April 14, 2021 - 3:00 PM Eastern Time (US and Canada)</span></b><u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal" align="center" style="text-align:center"><b><span style="font-size:4.0pt;font-family:"Arial",sans-serif;color:black"> </span></b><u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal" align="center" style="text-align:center"><b><span style="font-size:14.0pt;font-family:"Arial",sans-serif;color:black">Please click the link below to join the webinar:</span></b><u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal" align="center" style="text-align:center"><a href="https://pitt.zoom.us/j/93487765055" target="_blank"><b><span style="font-size:16.0pt;font-family:"Arial",sans-serif;color:#0000cc">https://pitt.zoom.us/j/93487765055</span></b></a><u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal" align="center" style="text-align:center"><span style="font-size:7.0pt;font-family:"Arial",sans-serif;color:black"> </span><u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal" align="center" style="text-align:center"><span style="font-size:12.0pt;font-family:"Arial",sans-serif;color:black">Or One tap mobile :
</span><u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal" align="center" style="text-align:center"><span style="font-size:12.0pt;font-family:"Arial",sans-serif;color:black">    US:
</span><b><span style="font-size:12.0pt;font-family:"Arial",sans-serif;color:#0000cc">+12678310333, 93487765055#  or 8778535247, 93487765055#</span></b><span style="font-size:12.0pt;font-family:"Arial",sans-serif;color:black"> (Toll Free)</span><u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal" align="center" style="text-align:center"><span style="font-size:5.0pt;font-family:"Arial",sans-serif;color:black"> </span><u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal" align="center" style="text-align:center"><span style="font-size:12.0pt;font-family:"Arial",sans-serif;color:black">Or Telephone:</span><u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal" align="center" style="text-align:center"><span style="font-size:12.0pt;font-family:"Arial",sans-serif;color:black">    Dial (for higher quality, dial a number based on your current location):</span><u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal" align="center" style="text-align:center"><span style="font-size:14.0pt;font-family:"Arial",sans-serif;color:black">       
</span><b><span style="font-size:12.0pt;font-family:"Arial",sans-serif;color:black">US: +1 267 831 0333  or 877 853 5247 (Toll Free)</span></b><u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal" align="center" style="text-align:center"><b><span style="font-size:12.0pt;font-family:"Arial",sans-serif;color:black">Webinar ID: 934 8776 5055</span></b><u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal" align="center" style="text-align:center"><b><span style="font-size:7.0pt;font-family:"Arial",sans-serif;color:black"> </span></b><u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal" align="center" style="text-align:center"><span style="font-size:14.0pt;font-family:"Arial",sans-serif;color:black">   
</span><span style="font-size:12.0pt;font-family:"Arial",sans-serif;color:black">International numbers available:
</span><a href="https://pitt.zoom.us/u/abbaYni0lZ" target="_blank"><b><span style="font-size:12.0pt;font-family:"Arial",sans-serif;color:#0000cc">https://pitt.zoom.us/u/abbaYni0lZ</span></b></a><u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal" align="center" style="text-align:center"><span style="font-size:6.0pt;font-family:"Arial",sans-serif;color:black"> </span><u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal" align="center" style="text-align:center"><span style="font-family:"Arial",sans-serif;color:black">Or an H.323/SIP room system:</span><u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal" align="center" style="text-align:center"><span style="font-family:"Arial",sans-serif;color:black">    H.323:
</span><u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal" align="center" style="text-align:center"><span style="font-family:"Arial",sans-serif;color:black">    162.255.37.11 (US West)</span><u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal" align="center" style="text-align:center"><span style="font-family:"Arial",sans-serif;color:black">    162.255.36.11 (US East)</span><u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal" align="center" style="text-align:center"><span style="font-family:"Arial",sans-serif;color:black">    115.114.131.7 (India Mumbai)</span><u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal" align="center" style="text-align:center"><span style="font-family:"Arial",sans-serif;color:black">    115.114.115.7 (India Hyderabad)</span><u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal" align="center" style="text-align:center"><span style="font-family:"Arial",sans-serif;color:black">    213.19.144.110 (Amsterdam Netherlands)</span><u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal" align="center" style="text-align:center"><span style="font-family:"Arial",sans-serif;color:black">    213.244.140.110 (Germany)</span><u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal" align="center" style="text-align:center"><span style="font-family:"Arial",sans-serif;color:black">    103.122.166.55 (Australia Sydney)</span><u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal" align="center" style="text-align:center"><span style="font-family:"Arial",sans-serif;color:black">    103.122.167.55 (Australia Melbourne)</span><u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal" align="center" style="text-align:center"><span style="font-family:"Arial",sans-serif;color:black">    149.137.40.110 (Singapore)</span><u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal" align="center" style="text-align:center"><span style="font-family:"Arial",sans-serif;color:black">    64.211.144.160 (Brazil)</span><u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal" align="center" style="text-align:center"><span style="font-family:"Arial",sans-serif;color:black">    69.174.57.160 (Canada Toronto)</span><u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal" align="center" style="text-align:center"><span style="font-family:"Arial",sans-serif;color:black">    65.39.152.160 (Canada Vancouver)</span><u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal" align="center" style="text-align:center"><span style="font-family:"Arial",sans-serif;color:black">    207.226.132.110 (Japan Tokyo)</span><u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal" align="center" style="text-align:center"><span style="font-family:"Arial",sans-serif;color:black">    149.137.24.110 (Japan Osaka)</span><u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal" align="center" style="text-align:center"><b><span style="font-size:12.0pt;font-family:"Arial",sans-serif;color:black">    Meeting ID: 934 8776 5055</span></b><u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal" align="center" style="text-align:center"><b><span style="font-size:12.0pt;font-family:"Arial",sans-serif;color:black">    SIP:
</span></b><a href="mailto:93487765055@zoomcrc.com" target="_blank"><b><span style="font-size:12.0pt;font-family:"Arial",sans-serif;color:#0000cc">93487765055@zoomcrc.com</span></b></a><u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal"> <u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal"> <u></u><u></u></p>
</div>
</div>

</div></div>