Doktorand i beräkningsvetenskap med bakgrund i teknisk fysik
Forskningsfokus: utveckla verktyg som kombinerar kemometri och maskininlärning för att förbättra läkemedelsupptäckter
I min forskning skapar jag verktyg och arbetsflöden som blandar traditionell kemometri med modern maskininlärning. Mitt mål är att göra läkemedelsupptäckter snabbare och effektivare. Jag arbetar med komplexa datamängder och använder kemometri för dess tillförlitlighet och maskininlärning för dess prediktiva förmåga. Denna kombination hjälper till att effektivisera läkemedelsscreeningen, vilket gör processen snabbare och billigare samtidigt som resultaten kan förklaras.
Ytterst strävar jag efter att bidra till att utveckla prisvärda mediciner, så att de når fler människor. Mitt arbete handlar om att göra en verklig skillnad inom vården genom att använda det bästa av två världar i dataanalys.