Medicinska fakultetens råd för AI och autonoma system
Medicinska fakultetens råd för artificiell intelligens och autonoma system, MAI, utgör ett rådgivande organ för fakultetsledningen och dekan.
Ordförande Jenny Persson, tillsammans med vice ordförande Anders Garpebring och ledamöter som brett representerar fakulteten, har i uppdrag att synliggöra och samordna AI-forskning vid Medicinska fakulteten.
Ordförande och vice-ordförande representerar Medicinska fakulteten vid RAI, universitetets centrala AI-råd. MAI har även en doktorandrepresentant.
MAI-rådet
Jenny Persson, ordförande, professor vid Institutionen för molekylärbiologi
Min forskning är i fokus på precisionsmedicin, som applicerar AI-teknologi och maskininlärning på biomarkörer av cancer för att predicera både risker och behandlingsresultat. Genmutationer och epigenetiska förändringar kommer integreras med andra parametrar i användningen av AI-baserade modeller för att utveckla skräddarsydda behandlingar av metastatisk cancersjukdom.
Anders Garpebring, vice-ordförande, universitetslektor med förenad anställning, Institutionen för strålningsvetenskaper
Mitt arbete omfattar MRI-teknik och olika mjukvaror för bildanalys. Jag är speciellt intresserad av att dra nytta av de möjligheter som öppnar sig i det här fältet med hjälp av AI.
Ingeborg Nilsson, ledamot, professor vid Institutionen för samhällsmedicin och rehabilitering.
Min forskargrupp fokuserar på studier om engagemang i aktiviteter och relation till välbefinnande bland äldre personer och under åldrandet. Studier bland annat om hur digital teknik kan underlätta och stödja aktivitetsengagemang genomförs. Det övergripande målet är att både förstå potentialen i befintlig digital teknik liksom hur digital teknik kan utvecklas för att fungera bättre för äldre personer.
Paolo Medini, ledamot, universitetslektor vid Institutionen för integrativ medicinsk biologi
I mitt labb arbetar vi med studier av signaler mellan olika sinnesintryck och hjärnbarken, med syfte att utveckla kunskap och strategier för att stimulera hjärnans förmåga till reparation. Med hjälp av AI-styrda avbildningstekniker öppnas stora möjligheter att vidga forskningsfältet.
Karin Nylander, ledamot, professor/specialistutbildad tandläkare, Institutionen för medicinsk biovetenskap
Min forskargrupp vill använda maskininlärning för att identifiera transkriptomiska och proteomiska faktorer som spelar viktiga roller för att förutsäga risken för återfall hos patienter med SCCHN och utveckla sådana modeller genom iterativa cykler för att förbättra deras noggrannhet, och därigenom underlätta införandet av personliga behandlingsregimer.
Markku Haapamäki, ledamot, universitetslektor/överläkare, ställföreträdande prefekt, Institutionen för kirurgisk och perioperativ vetenskap.
Jag har medverkat i kolorektal forskning där AI-tekniker och avancerade statistiska modeller har använts för att utveckla ett program för prediktion av sannolikheten att få ett liv med en stomi efter operation för rektalcancer. Mitt senaste projekt utvecklar och forskar i hur Virtual Reality teknik med koppling till AI kan användas i utbildningen på läkarprogrammet och sjuksköterskeprogrammet samt för mängdträning av svåra men sällan förekommande kliniska situationer för läkare och sjuksköterskor.
Anna Nordström, ledamot, adjungerad professor vid Institutionen för folkhälsa och klinisk medicin.
Min forskning fokuserar bland annat på hur tekniska, digitala hjälpmedel kan motverka eller förbygga individuella hälsorisker för att uppmuntra ett hälsosammare liv bland äldre. AI öppnar ännu oanade möjligheter för individanpassade lösningar.
Johan Normark, ledamot, universitetslektor, specialistutbildad läkare vid Institutionen för klinisk mikrobiologi.
Min forskning kretsar kring immunologiska och metabolomiska svar på akuta infektioner och vaccination. Med AI ökar våra möjligheter att analysera större datamängder och på så sätt dra nya slutsatser.
Madeleine Blusi, universitetslektor, kombinerat med klinisk anställning vid institutionen för omvårdnad.
Jag forskar om digitalisering inom vård och omsorg, med fokus på interaktiva intelligenta system, delaktighet och metoder för samskapande.
Nina Sundström, ledamot, representant för Region Västerbotten. Biomedicinsk ingenjör, adjungerad universitetslektor vid institutionen för strålningsvetenskaper. Teamledare för forskargruppen vid Institutionen för biomedicinsk teknik och informatik - FoU, CMTS, Region Västerbotten. Föreståndare för AIM North, ett kompetenscentrum inom tillämpad AI för forskare i hela norra sjukvårdsregionen.
Jag forskar inom områdena klinisk rörelseanalys, analys av multimodala data från intensivvårdsövervakning av patienter med svåra hjärnskador och kvalitetsregister avseende patienter med normaltryckshydrocefalus.
Karl Nyberg, studeranderepresentant. Utbildad ingenjör med expertis inom virtual reality.