Selamat datang di Dewan Penasihat Lavita - Profesor Tim Miller dari Harvard Medical School, pakar aplikasi NLP untuk informasi klinis dan biomedis

Kami dengan senang hati mengumumkan bahwa Dr. Tim Miller, asisten profesor di Harvard Medical School ( link ), dan anggota fakultas di Computational Health Informatics Program ( link ) di Boston Children's Hospital, telah bergabung dengan dewan penasehat Lavita.

Prof. Miller adalah PI(Principal Investigator) dari Machine Learning for Medical Language lab di Harvard Medical School. Penelitiannya didedikasikan untuk mengembangkan algoritme baru untuk pemrosesan bahasa alami (NLP) teks klinis, dengan tujuan mengekstraksi informasi penting dari teks terkait kesehatan untuk merampingkan penelitian klinis dan membuat sistem perawatan kesehatan lebih efisien. Labnya telah mendanai proyek yang berfokus pada masalah penting adaptasi domain untuk NLP klinis, dan mempelajari representasi pasien dari catatan kesehatan elektronik. Prof. Miller menyelesaikan gelar PhD di bidang Computer Science di University of Minnesota.

Keahlian Prof. Miller dalam NLP of Clinical Research

Karya Prof. Miller di bidang NLP klinis telah mencakup beragam aplikasi ( tautan ), mulai dari aplikasi fenotipe yang memungkinkan penelitian klinis, hingga pemrosesan semantik teks klinis, hingga kontribusi inti pada NLP dan pembelajaran mesin. Dia telah mengembangkan teknik untuk kontribusi sintaksis dalam ekstraksi relasi temporal dan telah berkontribusi secara signifikan pada proyek open source Apache cTAKES (Clinical Text Analysis and Knowledge Extraction System)

Volume teks terkait kesehatan yang terus berkembang, seperti catatan kesehatan elektronik, laporan uji klinis, dan literatur ilmiah, menyimpan banyak informasi berharga yang dapat merevolusi penelitian kesehatan dan klinis. Salah satu cara yang paling menjanjikan untuk membuka potensi ini adalah dengan menggunakan teknologi AI dan NLP untuk mengekstraksi informasi penting dari teks-teks ini, yang pada akhirnya merampingkan penelitian klinis dan meningkatkan efisiensi sistem perawatan kesehatan.

Dalam konteks penelitian klinis, NLP dapat membantu peneliti dengan cepat dan akurat mengekstraksi informasi yang relevan dari sejumlah besar data. Proses ini secara signifikan dapat mempercepat analisis dan sintesis pengetahuan, yang mengarah pada penemuan yang lebih cepat dan uji klinis yang lebih efisien. Dengan mengotomatiskan ekstraksi informasi dari laporan uji klinis, artikel ilmiah, dan teks terkait kesehatan lainnya, peneliti dapat menghabiskan lebih banyak waktu untuk membuat hipotesis, desain eksperimen, dan interpretasi data.

Kami beruntung bekerja dengan Prof. Miller sebagai penasihat kami. Dengan keahliannya, Lavita siap untuk pertumbuhan dan inovasi yang berkelanjutan di pasar informasi kesehatan berbasis pasien pertama di jenisnya. Pengetahuan, pengalaman, dan hasrat Prof. Miller dalam NLP klinis akan berkontribusi pada visi Lavita untuk merevolusi cara individu di seluruh dunia mengelola, berbagi, dan memanfaatkan data kesehatan mereka, memungkinkan akses yang lebih baik ke layanan kesehatan dan meningkatkan kehidupan pasien.