Danilo Bzdok
La nomination
Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR
Stratégie pancanadienne en matière d’IA
À Propos
Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR – Nouveau mandat – 2020
Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR – Mandat renouvelé – 2025
Danilo Bzdok est titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR à Mila, professeur agrégé au département de génie biomédical de la Faculté de médecine de l’Université McGill et codirecteur des programmes de recherche à l’IVADO.
Ses recherches portent sur l’intégration de l’apprentissage automatique, des mégadonnées en neurosciences et des statistiques informatiques en vue d’approfondir la compréhension de la neurobiologie de l’intelligence humaine. Ses recherches identifient et prédisent les phénotypes cérébraux des variations cachées d’une population en misant sur des sources de données hétérogènes pour aborder des questions ouvertes en neurosciences des systèmes. Son approche innovante de la recherche ouvre de nouvelles voies à la médecine de précision dans le domaine de la santé du cerveau.
Prix
- Chercheur fréquemment cité dans le domaine Interdisciplinaire, 2023
- Cinq premières étoiles montantes en recherche au Canada, 2022
- Étoile montante en recherche, Fondation Bill et Melinda Gates, 2018
- Étoile montante, American Psychological Society, 2017
- Meilleure thèse de doctorat, Université d’Aix-la-Chapelle (RWTH), 2013
Publications Pertinentes
- Bzdok D., …, Reddy S. (2024). « Data science opportunities for large language models in neuroscience and biomedicine », Neuron.
- Kopal J., Uddin L., Bzdok D. (2023). « The end game: Respecting major sources of population diversity », Nature Methods.
- Vasey B. et coll. (2022) Groupe d’expert(e)s DECIDE-AI. « Reporting guideline for the early-stage clinical evaluation of decision support systems driven by artificial intelligence: DECIDE-AI », BMJ.
- Ballentine, G., Friedman, S. F., Bzdok, D. (2021). « Trips and neurotransmitters: Discovering principled patterns across 6,850 hallucinogenic experiences ».
- Schulz, M. A., Yeo, B. T., Vogelstein, J. T., Mourao-Miranada, J., Kather, J. N., Kording, K., ... Bzdok, D. (2020). « Different scaling of linear models and deep learning in UKBiobank brain images versus machine-learning datasets », Nature Communications, 11(1):1-15.
- Bzdok, D., Ioannidis, J. P. (2019). « Exploration, inference, and prediction in neuroscience and biomedicine », Trends in Neurosciences, 42(4):251-262.
- Bzdok, D., Nichols, T. E., Smith, S. M. (2019). « Towards algorithmic analytics for large-scale datasets », Nature Machine Intelligence, 1(7):296-306.
- Kernbach, J. M., Yeo, B. T., Smallwood, J., Margulies, D. S., De Schotten, M. T., Walter, H., ... Bzdok, D. (2018). « Subspecialization within default mode nodes characterized in 10,000 UK Biobank participants », Proceedings of the National Academy of Sciences, 115(48):12295-12300.