Lavita Advisory Council에 오신 것을 환영합니다 - 하버드 의과 대학의 팀 밀러 교수, 임상 및 생물의학 정보를 위한 NLP 응용 전문가

Harvard Medical School의 조교수( 링크 )이자 Boston Children's Hospital의 Computational Health Informatics Program( 링크 ) 교수진인 Tim Miller 박사가 Lavita 자문 위원회에 합류했음을 발표하게 되어 기쁩니다 .

Miller 교수는 Harvard Medical School의 Machine Learning for Medical Language 연구실의 PI(Principal Investigator)입니다. 그의 연구는 임상 연구를 능률화하고 의료 시스템을 보다 효율적으로 만들기 위해 건강 관련 텍스트에서 중요한 정보를 추출하는 것을 목표로 임상 텍스트의 자연어 처리(NLP)를 위한 새로운 알고리즘을 개발하는 데 전념하고 있습니다. 그의 연구실은 임상 NLP에 대한 도메인 적응의 중요한 문제에 초점을 맞추고 전자 건강 기록에서 환자 표현을 학습하는 프로젝트에 자금을 지원했습니다. Prof.. Miller는 University of Minnesota에서 컴퓨터 공학 박사 학위를 취득했습니다.

임상 연구의 NLP에 대한 밀러 교수의 전문성

임상 NLP 분야에서의 Miller 교수의 작업은 임상 연구 지원 표현형 애플리케이션에서 임상 텍스트의 의미론적 처리, NLP 및 기계 학습에 대한 핵심 기여에 이르기까지 광범위한 애플리케이션( 링크 )을 다루었습니다. 그는 시간적 관계 추출에서 구문적 기여를 위한 기술을 개발했으며 오픈 소스 프로젝트 Apache cTAKES(임상 텍스트 분석 및 지식 추출 시스템)에 크게 기여했습니다.

전자 건강 기록, 임상 시험 보고서 및 과학 문헌과 같이 계속해서 증가하는 건강 관련 문서에는 의료 및 임상 연구를 혁신할 수 있는 귀중한 정보가 풍부하게 포함되어 있습니다. 이러한 잠재력을 발휘할 수 있는 가장 유망한 방법 중 하나는 AI 및 NLP 기술을 사용하여 이러한 텍스트에서 중요한 정보를 추출하여 궁극적으로 임상 연구를 간소화하고 의료 시스템 효율성을 높이는 것입니다.

임상 연구의 맥락에서 NLP는 연구원들이 방대한 양의 데이터에서 관련 정보를 빠르고 정확하게 추출하도록 도울 수 있습니다. 이 프로세스는 지식의 분석 및 합성 속도를 크게 높여 보다 빠른 발견과 보다 효율적인 임상 시험으로 이어집니다. 임상 시험 보고서, 과학 기사 및 기타 건강 관련 텍스트에서 정보 추출을 자동화함으로써 연구원은 가설 생성, 실험 설계 및 데이터 해석에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.

우리는 고문으로 Miller 교수와 함께 일하게 된 것을 행운으로 생각합니다. 그의 전문성을 바탕으로 Lavita는 최초의 환자 중심 건강 정보 시장에서 지속적인 성장과 혁신을 이룰 준비가 되어 있습니다. 임상 NLP에 대한 Miller 교수의 지식, 경험 및 열정은 전 세계 개인이 건강 데이터를 관리, 공유 및 활용하는 방식을 혁신하여 의료 서비스에 대한 더 나은 액세스를 가능하게 하고 환자의 삶을 개선하려는 Lavita의 비전에 기여할 것입니다.