Kieran Campbell


Chaire de recherche du Canada sur l’apprentissage automatique en biomédecine translationnelle

Niveau 2 - 2020-04-01
University of Toronto
Instituts de recherche en santé du Canada



Résumé


La recherche biomédicale est de plus en plus alimentée par la production de grandes quantités de données. L’interprétation et l’analyse de ces données sont essentielles pour comprendre les causes de diverses maladies et la manière dont elles évoluent et répondent aux traitements. Les domaines des statistiques, de l’apprentissage automatique et de l’intelligence artificielle ont fourni des outils particulièrement importants pour modéliser et mieux comprendre les données biomédicales.

Kieran Campbell, titulaire de la Chaire de recherche du Canada sur l’apprentissage automatique en biomédecine translationnelle, met au point des modèles statistiques d’apprentissage automatique de pointe pour soutenir ces travaux. Les modèles conçus par M. Campbell et son équipe de recherche permettront de mieux comprendre les données dans divers contextes de recherche biomédicale, qu’il s’agisse de la manière dont les cellules d’une seule tumeur réagissent à leur environnement ou de la modélisation de la progression du cancer à partir de données d’imagerie en haute dimension.