Shi-ang est chercheur postdoctoral à l'Institut Vector et à l'Institut des sciences évaluatives cliniques de l'Université de Toronto, sous la direction du Dr Rahul G. Krishnan. Il a obtenu son doctorat à l'Université de l'Alberta, en collaboration avec Amii, sous la direction du Dr Russell Greiner, et a effectué un stage chez Microsoft Research pendant son doctorat. Ses recherches se situent à l'intersection de l'apprentissage automatique statistique et de l'intelligence artificielle biomédicale, et portent sur la prédiction fiable et cliniquement pertinente. Ses travaux récents couvrent l'analyse de survie, l'apprentissage bayésien, la censure dépendante, la modélisation du risque de cancer, l'apprentissage biomédical multimodal et l'apprentissage de représentations pour les réponses immunitaires hétérogènes.