Miðbiksmat í lífverkfræði - Chadi Barakat
Gróska, Ada
Titill: Hönnun og mat á samhliða og skalanlegum vélnámsaðferðum við líkanagerð í heilbrigðisverkfræði (Design and Evaluation of Parallel and Scalable Machine Learning Applications in Biomedical Modelling Applications)
Doktorsefni: Chadi Barakat
Doktorsnefnd:
Dr. Morris Riedel, prófessor við Iðnaðarverkfræði, vélaverkfræði og tölvunarfræðideild Háskóla Íslands og yfirmaður rannsóknarhóps um gagnavinnslu með mikla framleiðni, Juelich Supercomputing Centre
Dr. Sigurður Brynjólfsson, prófessor við Iðnaðarverkfræði, vélaverkfræði og tölvunarfræðideild Háskóla Íslands
Dr. Sebastian Fritsch, læknir við gjörgæsludeild RWTH Aachen háskólasjúkrahús
Ágrip
Notkun vélnámsaðferða (ML) í læknavísindum er ekki ný af nálinni og hafa nokkrar greinar verið birtar um rannsóknir á því sviði. Þessar rannsóknir hafa hjálpað til við að greina læknisfræðilegar myndir, búa til svörunarlíkön fyrir hjarta- og æðakerfi og spá fyrir um útkomu sjúkdóma meðal margra annarra notkunarmöguleika. Markmið þessarar doktorsrannsóknar er að beita slíkum ML aðferðum við greiningu á bráðu andnauðarheilkenni (ARDS), alvarlegan sjúkdóm sem hrjáir um 1 af hverjum 10.000 sjúklingum á heimsvísu á ári hverju með lífshættulegum afleiðingum. Til að framkvæma þessa greiningu notum við áður þróaðar aðferðir við líkanasmíði, s.s. „Nottingham Physiological Simulator“, sem nota má til að auka skilning á framvindu ARDS-sjúkdómsins. Við nýtum okkur vaxandi umfang læknisfræðilegra gagnasafna sem eru aðgengileg til rannsókna (þ.e. „stórgögn“), framfarir í vélnámi til að þróa, þjálfa og besta líkanaaðferðirnar. Einnig nýtum við tiltæka einingaskipta högun ofurtölva, „Modular Supercomputing Architecture“ (MSA), sem er þróuð sem hluti af „Dynamical Exascale Entry Platform“ - Extreme Scale Technologies (DEEP-EST) verkefnisáætlun ESB til að kvarða og hraða líkanasmíðinni. Þetta doktorsverkefni er einn þáttur í SMITH-verkefninu (e. Smart Medical Information Technology for Healthcare) þar sem sérfræðingar í klíník og læknisfræði geta staðfest rannsóknina (t.d. Uniklinik RWTH Aachen).