DIKU Bits: Du har øget risiko for hjertestop i 30 dage: Hvorfor er ML i sundhed så svært?

Billede af event med portræt af Tariq Osman Andersen

This Tuesday's DIKU Bits lecture will be held in Danish.

Den 11. oktober afholder sektionen for Software, Data, People & Society (SDPS) på Datalogisk Institut, Københavns Universitet et DIKU Bits foredrag.

Oplægsholder

Tariq Osman Andersen, lektor på Datalogisk Institut, Københavns Universitet i sektionen for Software, Data, People & Society (SDPS).

Titel

Du har øget risiko for hjertestop i 30 dage: Hvorfor er ML i sundhed så svært?

Abstract

Machine learning (ML) viser lovende resultater indenfor sundhed. Man kan forudsige blindhed blandt diabetes patienter og man kan rejse en alarm, der forudser infektion på intensivafdelingen. Desværre er det kun få, der er lykkedes med at realisere ML modeller i hverdagen på hospitalet. I oplægget giver jeg indblik i hvorfor det er så svært og kommer med eksempler fra min forskning hvor vi samarbejder med hjertelæger, pacemaker patienter og startup virksomheder om at forudsige hjertestop indenfor 30 dage.

Bio

Hvilke kurser underviser du på?

  • Co-design af digital sundhed BSc 
  • Sundheds-it infrastruktur MSc 

Hvilken teknologi/forskining/projekt/start-up er du spændt på at se evolutionen af?

  • Melatech startup virksomheden og ML til at uddanne læger 
  • Personlige sundhedsteknologier og prognoser for den nære fremtid