Russell Greiner
Titre
- Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR
- Stratégie pancanadienne en matière d’IA
À Propos
Russell Greiner est titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR et boursier en résidence à l’Amii. Il est professeur au département d’informatique et professeur associé au département de psychiatrie de l’Université de l’Alberta. De plus, il est membre élu de l’Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI) et siège au comité scientifique de l’IVADO.
Ses recherches portent sur le développement et l’amélioration d’applications d’apprentissage automatique en médecine afin d’apporter des solutions à des problèmes précis du monde réel en tenant compte d’une série de considérations cliniques.
Dans le domaine de la psychiatrie informatique, il utilise l’apprentissage automatique sur des données d’IRMf (imagerie par résonance magnétique fonctionnelle) et d’autres données cliniques pour mettre au point de nouvelles méthodes de diagnostic de la schizophrénie et des outils d’évaluation de la gravité de différents symptômes. Dans le domaine de la médecine de précision, il collabore avec des collègues du secteur de la santé afin de développer des méthodes qui permettent d’élaborer des plans de traitement personnalisés pour traiter des maladies telles que le cancer et le diabète, et d’en prédire les résultats.
Prix
- Prix d’excellence comme superviseur, Université de l’Alberta, 2020
- Boursier, Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI), 2007
- Professorat Killam, 2007
- Professorat McCalla, Université de l’Alberta, 2005-2006
- Nombreux prix du meilleur article (par ex., IJCAI, CSCSI)
Publications Pertinentes
- Haider, H., Hoehn, B., Davis, S., Greiner, R. (2020). « Effective ways to build and evaluate individual survival distributions », Journal of Machine Learning Research, 21(85):1-63.
- Kumar, L., Greiner, R. (2019). « Gene expression based survival prediction for cancer patients—A topic modeling approach », PloS one, 14(11).
- Kalmady, S. V., Greiner, R., Agrawal, R., Shivakumar, V., Narayanaswamy, J. C., Brown, M. R., ... et Venkatasubramanian, G. (2019). « Towards artificial intelligence in mental health by improving schizophrenia prediction with multiple brain parcellation ensemble-learning », npj Schizophrenia, 5(1):1-11.
- Allen, F., Pon, A., Wilson, M., Greiner, R., Wishart, D. (2014). « CFM-ID: a web server for annotation, spectrum prediction and metabolite identification from tandem mass spectra », Nucleic Acids Research, 42(W1):W94-W99.
- Greiner, R., Su, X., Shen, B., Zhou, W. (2005). « Structural extension to logistic regression: Discriminative parameter learning of belief net classifiers », Machine Learning, 59(3):297-322.
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