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Michael Brudno est professeur au département d’informatique de l’Université de Toronto, ainsi que scientifique en chef des données au University Health Network (UHN). Il est également membre du corps professoral de l’Institut Vector et directeur scientifique de HPC4Health, un nuage informatique privé pour les hôpitaux de l’Ontario. Son principal intérêt de recherche est le développement de méthodes computationnelles pour l’analyse de jeux de données cliniques et génomiques, en particulier la collecte de données cliniques précises auprès de cliniciens utilisant des interfaces utilisateur efficaces, ainsi que leur utilisation dans l’analyse automatisée des génomes. Ce travail se concentre sur la collecte de données phénotypiques structurées issues de rencontres cliniques, utilisant à la fois des interfaces utilisateur affinées, l’exploration de données non structurées (basée sur la méthodologie de l’apprentissage automatique), ainsi que l’analyse de données omiques (génome, transcriptome, épigénome) dans le contexte des phénotypes structurés des patients, principalement pour des maladies rares. Son objectif de recherche global est de permettre une analyse automatisée fluide des données omiques des patients, basée sur des informations capturées automatiquement lors d’une rencontre clinique, simplifiant ainsi les flux de travail cliniques et permettant des traitements plus rapides et meilleurs.
Après avoir obtenu un baccalauréat en informatique et histoire de l’UC Berkeley, Michael a obtenu son doctorat au département d’informatique de l’Université Stanford, où il a travaillé sur des algorithmes pour l’alignement du génome entier. Il a complété une bourse postdoctorale à UC Berkeley et a été chercheur invité au MIT. Il a reçu le prix Ontario Early Researcher et la bourse Sloan, ainsi que le prix du jeune informaticien canadien exceptionnel.