Michael Brudno
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
Michael Brudno est un informaticien spécialisé dans les méthodes informatiques d’analyse des données médicales (médecine informatique). Il est professeur d’informatique à l’Université de Toronto et comme scientifique des données en chef du University Health Network. Il est également membre du corps professoral de l’Institut Vecteur pour l’intelligence artificielle et directeur scientifique de HPC4Health, un service infonuagique privé pour les hôpitaux de l’Ontario.
Les travaux de Brudno portent sur la saisie de données phénotypiques structurées issues de rencontres cliniques à partir d’interfaces utilisateurs perfectionnées et de l’extraction de données non structurées (basée sur la méthodologie de l’apprentissage automatique) ainsi que sur l’analyse de données omiques (génome, transcriptome, épigénome) dans le contexte des phénotypes structurés des patients, principalement pour les maladies rares.
Son objectif de recherche est de permettre l’analyse automatisée et transparente des données omiques des patients à partir d’informations saisies automatiquement lors d’un entretien clinique, afin de rationaliser les flux de travail cliniques et de permettre des traitements plus rapides et de meilleure qualité.
Prix
- Bourse de recherche Alfred P. Sloan, 2010-2012
- Bourse de nouveau chercheur de l’Ontario, 2009-2014
- Prix du meilleur article, Conférence européenne sur les systèmes informatiques (Eurosys), 2009.
- Chaire de recherche du Canada en bio-informatique, 2006-2011 et 2011-2016.
- Prix du meilleur article, Conférence sur les systèmes intelligents en biologie moléculaire (ISMB), 2004.
Publications Pertinentes
- Singh, D., Nagaraj, S., Mashouri, P., Drysdale, E., Fischer, J., Goldenberg, A. et Brudno, M. (2022). « Assessment of Machine Learning-Based Medical Directives to Expedite Care in Pediatric Emergency Medicine ». JAMA network open, 5(3),
- Wang, J., Yang, J., Zhang, H. et coll. «PhenoPad: Building AI enabled note-taking interfaces for patient encounters ». npj Digit. Med. 2022; 5(12).
- Dursi, LD., Bozoky Z., de Borja R. et coll. «CanDIG: Federated network across Canada for multi-omic and health data discovery analysis ». Cell Genomics. 2021; 1(100033).
- Skreta, M., Arbabi, A., Wang, J. et coll. «Automatically disambiguating medical acronyms with ontology-aware deep learning ». Nat Commun. 2021; 12(5319).
- Skreta, M., Arbabi, A., Wang, J., Brudno, M. (2020). « Training without training data: Improving the generalizability of automated medical abbreviation disambiguation », Proceedings of the Machine Learning for Health NeurIPS Workshop, PMLR 116:233-245.
- Chang, W. H., Mashouri, P., Lozano, A. X., Johnstone, B., Husić, M., Olry, A., ... Brudno, M. (2020). « Phenotate: crowdsourcing phenotype annotations as exercises in undergraduate classes », Genetics in Medicine, 22:1391-1400.