Michael Brudno
Titre
- Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR
- Stratégie pancanadienne en matière d’IA
Profil
À Propos
Les travaux de Michael Brudno portent sur la saisie de données phénotypiques structurées lors 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 général 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 nouveau chercheur de l’Ontario
- Sloan Fellowship
- Outstanding Young Canadian Computer Scientist Award
Publications Pertinentes
- M. Skreta, A. Arbabi, J. Wang, M. Brudno. « 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, 2020.
- W.H. Chang, P. Mashouri, A.X. Lozano, B. Johnstone, M. Husić, A. Olry, S. Maiella, T. B. Balci, S. L. Sawyer, P. N. Robinson, A. Rath, M. Brudno. « Phenotate: crowdsourcing phenotype annotations as exercises in undergraduate classes », Genetics in Medicine, 22:1391-1400, 2020.
- J. Wang, X. Xiao, J. Wu, R. Ramamurthy, F. Rudzicz, M. Brudno. « Speaker attribution with voice profiles by graph-based semi-supervised learning », Proceedings of Interspeech 2020, p. 289-293, 2020.
- Arbabi, D. R. Adams, S. Fidler, M. Brudno. « Identifying clinical terms in medical text using Ontology-Guided machine learning », JMIR Medical Informatics, 7(2): e12596, 2019.
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