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Michael Brudno est professeur au Département d'informatique de l'Université de Toronto et scientifique en chef des données au Réseau universitaire de santé (UHN). Il est également membre du corps professoral de l'Institut Vector et directeur scientifique de HPC4Health, un nuage informatique privé destiné aux hôpitaux de l'Ontario. Ses recherches portent principalement sur le développement de méthodes informatiques pour l'analyse de données cliniques et génomiques, notamment la collecte de données cliniques précises auprès des cliniciens grâce à des interfaces utilisateur efficaces, et leur utilisation dans l'analyse automatisée des génomes. Ses travaux portent sur la collecte de données phénotypiques structurées issues des consultations, à l'aide d'interfaces utilisateur perfectionnées et d'exploration de données non structurées (basée sur des méthodes d'apprentissage automatique), ainsi que sur l'analyse des données omiques (génome, transcriptome, épigénome) dans le contexte des phénotypes structurés des patients, principalement pour les maladies rares. Son objectif global est de permettre l'analyse automatisée et fluide des données omiques des patients à partir des informations collectées automatiquement lors des consultations, afin de rationaliser les flux de travail cliniques et de permettre des traitements plus rapides et plus efficaces.
Après avoir obtenu un baccalauréat en informatique et en histoire à l'Université de Californie à Berkeley, Michael a soutenu sa thèse de doctorat au département d'informatique de l'Université Stanford, où il a travaillé sur les algorithmes d'alignement de génomes entiers. Il a fait un stage postdoctoral à Berkeley et a été chercheur invité au MIT. Il a reçu le Prix ontarien du jeune chercheur, la bourse Sloan et le Prix du jeune informaticien canadien exceptionnel.