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Marzyeh Ghassemi

La nomination

Membre du programme des chercheurs mondiaux CIFAR-Azrieli 2020-2022

Apprentissage automatique, apprentissage biologique

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À Propos

Dans ses recherches, Marzyeh Ghassemi vise à créer de nouvelles méthodes d’apprentissage automatique destinées à améliorer la prestation des soins de santé, à comprendre ce que signifie être en bonne santé et à quantifier l’impact des interventions possibles.

Un grand nombre des questions techniques les plus intéressantes en apprentissage automatique s’inspirent de cas d’utilisation réels, et l’explosion des données cliniques offre un nouvel ensemble passionnant de défis. Dans ses travaux, Ghassemi explore les frontières de la causalité, de l’analyse chronologique et de l’apprentissage par représentation. L’objectif principal de son groupe est d’apprendre des modèles « sains » de santé humaine.

Prix

  • 2008 British Marshall Scholar
  • 2018 « 35 innovateurs de moins de 35 ans » de MIT TechReview
  • 2018 Chaire en IA Canada-CIFAR
  • 2019 Chaire de recherche du Canada en apprentissage automatique pour la santé, Conseil de recherches en sciences naturelles et en génie (CRSNG)

Publications Pertinentes

  • Clinical Intervention Prediction and Understanding with Deep Neural Networks H Suresh, N Hunt, A Johnson, LA Celi, P Szolovits, M Ghassemi Machine Learning for Healthcare Conference, 322-337
  • Predicting intervention onset in the ICU with switching state space models M Ghassemi, M Wu, MC Hughes, P Szolovits, F Doshi-Velez AMIA Summits on Translational Science Proceedings 2017, 82
  • Can AI Help Reduce Disparities in General Medical and Mental Health Care? IY Chen, P Szolovits, M Ghassemi AMA Journal of Ethics 21 (2), 167-179
  • Practical guidance on artificial intelligence for health-care data M Ghassemi, T Naumann, P Schulam, AL Beam, IY Chen, R Ranganath The Lancet Digital Health 1 (4), e157-e159
  • Semi-Supervised Biomedical Translation with Cycle Wasserstein Regression GANs MBA McDermott, T Yan, T Naumann, N Hunt, H Suresh, P Szolovits, ... Thirty-Second AAAI Conference on Artificial Intelligence

institut

L’Institut de Technologie du Massachusetts (MIT)

Département

Départements d’informatique et de médecine

Éducation

  • Ph.D. (informatique), Massachusetts Institute of Technology
  • M.Sc. (génie biomédical), Université d’Oxford
  • BSEE/BSCS (génie électrique, informatique), Université d’état du Nouveau-Mexique

Pays

États Unis

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