Добро пожаловать в Консультативный совет Lavita - профессор Гарвардской медицинской школы Тим Миллер, эксперт в области приложений НЛП для получения клинической и биомедицинской информации.

Мы рады сообщить, что доктор Тим Миллер, доцент Гарвардской медицинской школы ( ссылка ) и преподаватель программы вычислительной медицинской информатики ( ссылка ) в Бостонской детской больнице, присоединился к консультативному совету Lavita.

Профессор Миллер является ведущим исследователем лаборатории машинного обучения для медицинского языка в Гарвардской медицинской школе. Его исследования посвящены разработке новых алгоритмов обработки естественного языка (NLP) клинического текста с целью извлечения жизненно важной информации из текстов, связанных со здоровьем, для оптимизации клинических исследований и повышения эффективности систем здравоохранения. Его лаборатория финансировала проекты, посвященные важным проблемам адаптации предметной области для клинического НЛП и изучению представлений пациентов из электронных медицинских карт. Проф. Миллер защитил докторскую диссертацию по компьютерным наукам в Университете Миннесоты.

Опыт профессора Миллера в НЛП клинических исследований

Работа профессора Миллера в области клинического НЛП охватывает широкий спектр приложений ( ссылка ), от приложений для фенотипирования, позволяющих проводить клинические исследования, до семантической обработки клинических текстов и основных вкладов в НЛП и машинное обучение. Он разработал методы синтаксического вклада в извлечение временных отношений и внес значительный вклад в проекты с открытым исходным кодом Apache cTAKES (система клинического анализа текста и извлечения знаний).

Постоянно растущий объем текстов, связанных со здоровьем, таких как электронные медицинские карты, отчеты о клинических испытаниях и научная литература, содержит огромное количество ценной информации, которая может революционизировать здравоохранение и клинические исследования. Один из наиболее многообещающих способов раскрыть этот потенциал — использовать технологии искусственного интеллекта и НЛП для извлечения жизненно важной информации из этих текстов, что в конечном итоге упростит клинические исследования и повысит эффективность системы здравоохранения.

В контексте клинических исследований НЛП может помочь исследователям быстро и точно извлечь необходимую информацию из огромных объемов данных. Этот процесс может значительно ускорить анализ и синтез знаний, что приведет к более быстрым открытиям и более эффективным клиническим испытаниям. Автоматизируя извлечение информации из отчетов о клинических испытаниях, научных статей и других текстов, связанных со здоровьем, исследователи могут тратить больше времени на выдвижение гипотез, планирование экспериментов и интерпретацию данных.

Нам повезло работать с профессором Миллером в качестве нашего консультанта. Благодаря его опыту Lavita готова к дальнейшему росту и инновациям на своем первом в своем роде рынке информации о здоровье, ориентированном на пациентов. Знания, опыт и страсть профессора Миллера к клиническому НЛП будут способствовать воплощению в жизнь концепции Lavita революционного изменения способов управления, обмена и использования данных о состоянии здоровья людей во всем мире, что обеспечит лучший доступ к медицинским услугам и улучшит жизнь пациентов.