<div dir="ltr"><div>< Please distribute, apologies for multiple postings ></div><div><br></div><div><b>*** Deadline extended ***</b></div><div><br></div><div>We are happy to announce the third causal inference data challenge, taking place as part of the 2018 Atlantic Causal Inference Conference (ACIC) conference. The challenge focuses on computational methods of inferring causal effects from real-world healthcare-related data and extends the previous challenges in two main respects:</div><div>+ Evaluating performance as a function of the size of the dataset</div><div>+ Using censored outcome (i.e. missing outcome values for some of the samples)</div><div><br></div><div>For more information see <a href="https://www.cmu.edu/acic2018/data-challenge/index.html">https://www.cmu.edu/acic2018/data-challenge/index.html</a></div><div><br></div><div><b>Submission deadline: May 7, 2018</b>. Results will be announced during the conference, May 22-23, in Pittsburgh, PA.</div><div><br></div><div>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><br></div><div>--</div><div>Chen Yanover</div><div>Machine Learning for Healthcare and Life Sciences</div><div>IBM Research - Haifa</div></div>