<div dir="ltr"><div style="color:rgb(33,33,33);font-size:13px">< Please distribute, apologies for multiple postings ></div><div style=""><font color="#212121"><b><br></b></font></div><div style=""><font color="#212121"><b>*** Challenge closes in three weeks ***</b></font></div><div style=""><font color="#212121"><b><br></b></font></div><div style="color:rgb(33,33,33);font-size:13px">We are happy to announce the third <span class="inbox-inbox-lG" style="background-color:rgba(251,246,167,0.5);outline:transparent dashed 1px">causal</span> inference data challenge, taking place as part of the 2018 Atlantic <span class="inbox-inbox-lG" style="background-color:rgba(251,246,167,0.5);outline:transparent dashed 1px">Causal</span> Inference Conference (ACIC) conference. The challenge focuses on computational methods of inferring <span class="inbox-inbox-lG" style="background-color:rgba(251,246,167,0.5);outline:transparent dashed 1px">causal</span> effects from real-world healthcare-related data and extends the previous challenges in two main respects:</div><div style="color:rgb(33,33,33);font-size:13px">+ Evaluating performance as a function of the size of the dataset</div><div style="color:rgb(33,33,33);font-size:13px">+ Using censored outcome (i.e. missing outcome values for some of the samples)</div><div style="color:rgb(33,33,33);font-size:13px"><br></div><div style="color:rgb(33,33,33);font-size:13px">For more information see <a href="https://www.cmu.edu/acic2018/data-challenge/index.html" target="_blank">https://www.cmu.edu/acic2018/data-challenge/index.html</a></div><div style="color:rgb(33,33,33);font-size:13px"><br></div><div style="color:rgb(33,33,33);font-size:13px">Submission deadline: Apr 30, 2018. Results will be announced during the conference, May 22-23, in Pittsburgh, PA.</div><div style="color:rgb(33,33,33);font-size:13px"><br></div><div style="color:rgb(33,33,33);font-size:13px">The challenge is organized this year by Prof Ashley Naimi (University of Pittsburgh) and supported by the Machine Learning for Healthcare and Life Sciences group at IBM Research - Haifa.</div><div style="color:rgb(33,33,33);font-size:13px"><br></div><div style="color:rgb(33,33,33);font-size:13px">--</div><div style="color:rgb(33,33,33);font-size:13px">Chen Yanover</div><div style="color:rgb(33,33,33);font-size:13px">Machine Learning for Healthcare and Life Sciences</div><div style="color:rgb(33,33,33);font-size:13px">IBM Research - Haif</div></div>