Даниэль Шарлотта Белгрейв - британский ученый-компьютерщик из Microsoft Research , которая использует статистику и машинное обучение, чтобы понять прогрессирование заболеваний. [1] [2] [4]
Даниэль Белгрейв | |
---|---|
Родившийся | Даниэль Шарлотта Белгрейв |
Альма-матер | Лондонская школа экономики (BSc) Университетский колледж Лондона (MSc) Университет Манчестера (PhD) |
Научная карьера | |
Поля | Статистика Машинное обучение [1] |
Учреждения | Исследовательский Имперский колледж Лондона GlaxoSmithKline |
Тезис | Вероятностные причинно-следственные модели развития астмы и аллергии в детстве (2014 г.) |
Докторант | Иэн Бьюкен Кристофер Епископ Аднан Кустович [2] [3] |
Веб-сайт | microsoft |
ранняя жизнь и образование
Белгрейв выросла в Тринидаде и Тобаго , где ее учитель математики в средней школе вдохновил ее на работу в качестве специалиста по данным . [5] Она изучала статистику и бизнес в Лондонской школе экономики (LSE). [6] [7] Она была аспирантом Университетского колледжа Лондона (UCL), где получила степень магистра статистики. [6] В 2010 году Белгрейв переехала в Манчестерский университет , где получила докторскую степень в области исследований под руководством Иэна Бьюкена , Кристофера Бишопа и Аднана Кустовича (ученого) [2] [3] [6] при поддержке стипендия Microsoft Research. Она была удостоена награды Дороти Ходжкин для аспирантов от Microsoft и премии Барри Кея Британского общества аллергии и клинической иммунологии (BSACI). [8]
Исследования и карьера
После окончания учебы Белгрейв работала в GlaxoSmithKline (GSK), где была удостоена награды Exceptional Scientist Award. [6] Белгрейв присоединилась к Имперскому колледжу Лондона в качестве специалиста по статистике Медицинского исследовательского совета (MRC) в 2015 году. [6] [9] [8] Она разрабатывает статистические модели машинного обучения, чтобы следить за прогрессированием заболевания, пытаясь разработать новые стратегии управления и понять неоднородность . [4] [10] Статистические методы обучения могут помочь в управлении медицинскими состояниями, предоставляя основу для обнаружения эндотипов с использованием вероятностного моделирования . [5] [11] Она использует статистические модели для определения основных эндотипов состояния из набора фенотипов . [12]
Она изучала , адекватно ли атопический марш , прогрессирование аллергических заболеваний в раннем детстве, описывает атопические заболевания, такие как экзема, в раннем детстве. [13] Белгрейв использовал модель профиля латентного заболевания для изучения атопического марша у более чем 9000 детей, при этом машинное обучение использовалось для выявления групп детей с похожими паттернами начала экземы . [13] Она является частью исследовательской группы консорциума по исследованию астмы в раннем детстве . [14] Белгрейв заинтересован в использовании больших данных для значимой клинической интерпретации, чтобы информировать персональные стратегии профилактики. [14]
Ее исследования сосредоточены на байесовском и статистическом машинном обучении в сфере здравоохранения для разработки персонализированной медицины . [2] По состоянию на 2019 год[Обновить]Belgrave разрабатывает и внедряет методы, которые объединяют знания предметной области с моделями, управляемыми данными . Ее исследовательские интересы включают модели латентных переменных , лонгитюдные исследования , анализ выживаемости , омики , уменьшение размерности , байесовские графические модели и кластерный анализ . [2] [1]
Belgrave является частью проекта регуляторных алгоритмов , который оценивает, как следует регулировать алгоритмы здравоохранения. [15] В частности, Белгрейв интересуется, какая схема ответственности должна быть наложена на искусственный интеллект в сфере здравоохранения. [15] Она входит в организационный комитет Конференции по системам обработки нейронной информации в 2019 году [16] и является советником DeepAfricAI. [17]
Рекомендации
- ^ a b c Публикации Даниэль Белгрейв, проиндексированные Google Scholar
- ^ а б в г д Белгрейв, Даниэль (2016). "Резюме Даниэль Белгрейв" (PDF) . imperial.ac.uk . Имперский колледж Лондон. Архивировано из оригинального (PDF) 13 марта 2019 года.
- ^ а б Белгрейв, Даниэль Шарлотта (2014). Вероятностные причинно-следственные модели развития астмы и аллергии в детском возрасте . manchester.ac.uk (кандидатская диссертация). Манчестерский университет.
- ^ а б «Даниэль Белгрейв» . re-work.co . RE • РАБОТА . Проверено 16 марта 2019 .
- ^ а б «Даниэль Белгрейв» . deeplearningindaba.com . Глубокое обучение Индаба . Проверено 16 марта 2019 .
- ^ а б в г д "Доктор Даниэль Белгрейв" . imperial.ac.uk . Имперский колледж Лондон. Архивировано из оригинала на 2018-01-05 . Проверено 16 марта 2019 .
- ^ Анон (2019). «Достижения и проблемы машинного обучения для семинара в области здравоохранения» . datascience.manchester.ac.uk . Манчестерский университет . Проверено 16 марта 2019 .
- ^ а б «Даниэль Белгрейв» . cipp-meeting.org . CIPP XV . Проверено 16 марта 2019 .
- ^ «Единые вероятностные стратегии моделирования скрытых переменных для ускорения обнаружения эндотипов в продольных исследованиях» . ukri.org . Соединенное Королевство Исследования и инновации . Проверено 16 марта 2019 .
- ^ «Даниэль Белгрейв из Microsoft Research» . microsoft.com . Microsoft Research. Архивировано из оригинала на 2019-03-17 . Проверено 16 марта 2019 .
- ^ Anon (15 сентября 2017 г.), «12 приложений машинного обучения в здравоохранении, автор Даниэль Белгрейв» , youtube.com , Deep Learning Indaba , получено 16 марта 2019 г.
- ^ Анон (2019-03-07). «Этический ИИ» . robotethics.co.uk . ИИ и этика роботов . Проверено 16 марта 2019 .
- ^ а б Кустович, Аднан; Хендерсон, А. Джон; Бьюкен, Иэн; Епископ, Кристофер; Гивер, Джон; Симпсон, Анджела; Гранелл, Ракель; Белгрейв, Даниэль CM (2014). «Профили развития экземы, хрипов и ринита: два популяционных когортных исследования рождения» . PLOS Medicine . 11 (10): e1001748. DOI : 10.1371 / journal.pmed.1001748 . ISSN 1549-1676 . PMC 4204810 . PMID 25335105 .
- ^ а б Бённеликке, Клаус; Слейман, Патрик; Нильсен, Каспер; Крайнер-Мёллер, Эскиль; Mercader, Josep M; Белгрейв, Даниэль; ден Деккер, Герман Т; Хасби, Андерс; Севелстед, Астрид; Фаура-Теллез, Гриссель; Мортенсен, Ли Джуэль; и другие. (2013). «Полногеномное ассоциативное исследование идентифицирует CDHR3 как локус восприимчивости к астме в раннем детстве с тяжелыми обострениями». Генетика природы . 46 (1): 51–55. DOI : 10.1038 / ng.2830 . ISSN 1061-4036 . OCLC 885448463 . PMID 24241537 . S2CID 20754856 .
- ^ а б «Регулирующие алгоритмы в здравоохранении: ИС и ответственность» . phgfoundation.org . Фонд PHG . Проверено 16 марта 2019 .
- ^ «Оргкомитет 2019» . nips.cc . Проверено 16 марта 2019 .
- ^ «DeepAfricAI» . deepafricai.com . Проверено 16 марта 2019 .