Giới thiệu

Giáo sư David Clifton

David Clifton là Giáo sư chuyên ngành máy học Lâm sàng tại Khoa Khoa học Kỹ thuật của Đại học Oxford. Ông là nghiên cứu viên của Học Viện Kỹ thuật Hoàng gia và trưởng nhóm Tin học y tế tính toán (Computational Health Informatics – CHI). Nhóm nghiên cứu này tập trung vào việc nghiên cứu các biện pháp can thiệp trong chăm sóc y tế dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI). Giáo sư Clifton được đào tạo chuyên về kỹ thuật thông tin tại Khoa Khoa học Kỹ thuật; Nghiên cứu của ông tập trung vào việc phát triển các phương pháp máy học để theo dõi y tế cho các hệ thống phức tạp, với trọng tâm là các công nghệ trong lĩnh vực chăm sóc y tế được triển khai trong Dịch vụ Y tế Quốc gia (NHS) của Vương quốc Anh. Nghiên cứu của giáo sư Clifton đã được trao 26 giải thưởng và học bổng, trong đó có giải thưởng Grand Challenge của Hội đồng Nghiên cứu Khoa học Vật lý và Kỹ thuật Vương quốc Anh, đây là giải thưởng cá nhân hỗ trợ chiến lược dài hạn cho chín “nhà lãnh đạo tương lai trong lĩnh vực chăm sóc y tế”. Năm 2018, nhóm nghiên cứu của ông gồm 27 nhà nghiên cứu đã mở một địa điểm nghiên cứu thứ hai ở Trung Quốc, với sự hỗ trợ của chính phủ Trung Quốc. Nghiên cứu của ông đã được trao Giải thưởng Sáng tạo của Phó Hiệu trưởng trường vào năm 2018, đây là giải thưởng nhằm vinh danh các nghiên cứu liên ngành hàng đầu trong toàn trường Đại học Oxford. Vào năm 2019, Giáo sư Clifton đã hợp tác với Đơn vị Nghiên cứu Lâm sàng Đại học Oxford tại Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam, trong chương trình Chiến lược quốc tế lần đầu tiên của Wellcome Trust,  tập trung vào việc nghiên cứu chuyển giao các công nghệ chăm sóc y tế cho các quốc gia có nguồn lực hạn chế.

Bài báo khoa học

David đã công bố hơn 200 bài báo trên các tạp chí quốc tế được thẩm định bởi hội đồng chuyên gia

Link Google Scholar: https://scholar.google.com/citations?user=mFN2KJ4AAAAJ&hl=en&oi=ao

Link ResearchGate: https://www.researchgate.net/profile/David_Clifton

Các bài báo khoa học công bố gần đây:

1. Abebe G, Zhu T, Prince J, Javed H, Kiyasseh D, Clifton D, Thwaites, Louise, Yen L, Le Van T,& van Doorn, HR, Le Nguyen Thanh N, Hung N, Truong K, Quang P, Tran D, Duong H, Hao N. (2020). Severity Detection Tool for Patients with Infectious Disease. Healthcare Technology Letters. doi: 10.1049/htl.2019.0030.

2. Hoang MTV, Nguyen TA, Tran TT, Vu TTH, Le NTN, Nguyen THN, Le THN, Nguyen TTH, Nguyen TH, Le NTN, Truong HK, Du TQ, Ha MT, Ho LV, Do CV, Nguyen TN, Nguyen TMT, Sabanathan S, Phan TQ, Nguyen Van VC, Thwaites GE, Wills B, Thwaites CL, Le VT, van Doorn HR. Clinical and aetiological study of hand, foot and mouth disease in southern Vietnam, 2013-2015: Inpatients and outpatients. Int J Infect Dis. 2019 Mar;80:1-9. doi: 10.1016/j.ijid.2018.12.004. Epub 2018 Dec 11

3. Anh NT, Nhu LNT, Van HMT, Hong NTT, Thanh TT, Hang VTT, Ny NTH, Nguyet LA, Phuong TTL, Nhan LNT, Hung NT, Khanh TH, Tuan HM, Viet HL, Nam NT, Viet DC, Qui PT, Wills B, Sabanathan S, Chau NVV, Thwaites L, Rogier van Doorn H, Thwaites G, Rabaa MA, Van Tan L. Emerging Coxsackievirus A6 Causing Hand, Foot and Mouth Disease, Vietnam. Emerg Infect Dis. 2018 Apr;24(4):654-662. doi: 10.3201/eid2404.171298

4. Geoghegan JL, Tan le V, Kühnert D, Halpin RA, Lin X, Simenauer A, Akopov A, Das SR, Stockwell TB, Shrivastava S, Ngoc NM, Uyen le TT, Tuyen NT, Thanh TT, Hang VT, Qui PT, Hung NT, Khanh TH, Thinh le Q, Nhan le NT, Van HM, Viet do C, Tuan HM, Viet HL, Hien TT, Chau NV, Thwaites G, Grenfell BT, Stadler T, Wentworth DE, Holmes EC, Van Doorn HR. Phylodynamics of Enterovirus A71-Associated Hand, Foot, and Mouth Disease in Viet Nam. J Virol. 2015 Sep;89(17):8871-9. doi: 10.1128/JVI.00706-15. Epub 2015 Jun 17.

Giới thiệu

Tiến sĩ Heloise Greeff

Heloïse làm đề tài tiến sĩ tại nhóm Tin học Y tế Tính toán (Computation Health Informatics – CHI) của Khoa Khoa học Kỹ thuật thuộc trường Đại học Oxford. Trước khi lấy bằng tiến sĩ, Heloïse đã hoàn thành chương trình Thạc sĩ chuyên ngành Kỹ thuật Y sinh và Thạc sĩ Quản trị Kinh doanh tại Trường Kinh doanh Saïd. Cô được tài trợ bởi Học bổng Rhodes danh giá của trường Đại học Oxford cho cả hai chương trình thạc sĩ này. Cô cũng là nghiên cứu sinh tiến sĩ đầu tiên được quỹ UNICEF tài trợ.

Công việc của Heloïse tập trung vào “Trí tuệ nhân tạo vì lợi ích xã hội”, với các ứng dụng điển hình trong việc cải thiện khả năng tiếp cận nước ở những quốc gia có thu nhập thấp, như ở vùng nông thôn Châu Phi và Bangladesh. Công việc của cô bao gồm việc xây dựng các thuật toán được kết hợp trong hệ thống “Bơm tay thông minh”, trong đó các hệ thống giám sát (dựa trên các chíp điện tử gắn trong điện thoại di động thông minh) được cài đặt trong tay cầm của máy bơm nước, để sử dụng ở các vùng nông thôn của các quốc gia hạn chế về tài nguyên. Nghiên cứu của cô đã đăng ký hai bằng sáng chế, và thành lập “Fundifix”, một công ty phi lợi nhuận ở vùng nông thôn Kenya, hoạt động dựa trên các cảnh báo từ Bơm tay thông minh, sử dụng các thuật toán theo dõi sức khỏe dự đoán của Heloise, để thực hiện bảo trì máy bơm trước khi bơm bị hư hỏng – điều này rất cần thiết, bởi vì các làng nông thôn thường phụ thuộc vào một bơm nước bằng tay duy nhất, và nếu không có bơm này thì phải sử dụng các nguồn nước không an toàn (chẳng hạn như nước ao và nước sông). Công việc của Heloïse trong dự án Đổi mới là sẽ áp dụng công nghệ máy học vào những đổi mới trong các đơn vị chăm sóc hồi sức tích cực.

Bài báo khoa học

Heloïse đã công bố nhiều bài báo trên các tạp chí quốc tế uy tín, được thẩm định bởi Hội đồng chuyên gia

Link Google scholar: https://scholar.google.com/citations?user=Yq61sEMAAAAJ&hl=en&oi=ao
Link researchgate: https://www.researchgate.net/profile/Heloise_Greeff

Các bài báo được công bố gần đây

1. Greeff H, Manandhar A, Thomson P, Hope R, Clifton D. “Distributed Inference Condition Monitoring System for Rural Infrastructure in the Developing World”. IEEE Sensors Journal. 2018 19(5):1820-1828. https://doi.org/10.1109/JSEN.2018.2882866
2. Colchester FE, Greeff Marais H, Thomson P, Hope R, Clifton, DA. “Accidental infrastructure for groundwater monitoring in Africa”. Environmental Modelling & Software, 2017(91): 241-250. https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2017.01.026

Giới thiệu

Corinne Prescott

Corinne tham gia nhóm Tin học Y tế Tính toán (Computational Health informatics – CHI) và dự án Đổi mới, vào tháng 1 năm 2020. Corinne có gần 20 năm kinh nghiệm trong việc quản lý và điều hành nghiên cứu. Trước đây, cô làm điều phối và quản lý hành chính các nghiên cứu, trợ lý cá nhân và làm việc trong lĩnh vực nhân sự và đào tạo. Cô từng làm quản lý các nhóm nghiên cứu trong Bộ phận Khoa học Y tế tại Đại học Oxford. Nhiều năm trước đó, cô đã có kinh nghiệm nghiên cứu sau đại học trong việc phát hiện bệnh rối loạn tâm thần giai đoạn đầu và các đối tượng có nguy cơ cao.

Giới thiệu

Tiến sĩ Tingting Zhu

Tiến sĩ Zhu lấy bằng Tiến sĩ chuyên ngành Kỹ thuật tại Đại học Oxford. Tiến sĩ Zhu là giảng viên cơ hữu của Khoa Khoa học Kỹ thuật, và là một nghiên cứu viên của chương trình kỹ thuật cho nghiên cứu phát triển của Viện Hàn lâm Kỹ thuật Hoàng gia Anh (Royal Academy of Engineering – RAEng). Cô là cũng là nghiên cứu viên tại Trường Cao đẳng St Hilda và là giảng viên chuyên ngành kỹ thuật của Trường Cao đẳng Mansfield, Oxford.

Mối quan tâm nghiên cứu của Tiến sĩ Zhu là học máy cho các ứng dụng chăm sóc sức khỏe và cô đã phát triển các phương pháp xác suất để biện luận các dữ liệu y khoa chuỗi thời gian. Công việc của cô liên quan đến việc phát triển các phương pháp máy học để tìm hiểu các dữ liệu bệnh nhân phức tạp, tập trung chủ yếu vào suy luận Bayes, học sâu và các ứng dụng cho các quốc gia đang phát triển.

Google Scholar profile: https://scholar.google.co.uk/citations?user=fjGMIl0AAAAJ&hl=en

Research Gate Profile: https://www.researchgate.net/profile/Tingting-Zhu-13

Giới thiệu

Tiến sĩ Jannis Hagenah

Jannis Hagenah là Nghiên cứu viên sau Tiến sĩ tại Đại học Oxford làm việc trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo trong y tế. Trước đó, anh là nghiên cứu viên tại Viện hệ thống nhận thức và robot, Đại học Lübeck, Đức, nơi anh làm luận án tiến sĩ dưới sự hướng dẫn của Giáo sư Floris Ernst. Anh đã tốt nghiệp cử nhân và thạc sĩ chuyên ngành Khoa học Kỹ thuật Y tế của trường Đại học Lübeck. Trong quá trình học tập, anh còn làm việc tại Đại học Giao thông Tây An, Trung Quốc và tại Công ty Dräger, Đức.

Trọng tâm nghiên cứu của anh là phát triển  các phương pháp học máy trong lĩnh vực y tế. Anh quan tâm đến việc học biểu diễn, tổng hợp dữ liệu, suy luận nhân quả và học sâu trên dữ liệu nhỏ, và chứa nhiều yếu tố gây nhiễu. Các phương pháp của anh được áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ phân tích hình ảnh y tế và can thiệp có sự trợ giúp của máy tính đến robot y tế, phân tích cảm biến thông minh và robot trong công nghiệp. Bên cạnh công việc nghiên cứu, Jannis rất quan tâm đến việc chia sẻ kiến ​​thức và chuyên môn của mình trong các khóa học, hướng dẫn và làm các hội thảo về học máy và trí tuệ nhân tạo.

Giới thiệu

Tiến sĩ Shadi Ghiasi

Shadi lấy bằng Tiến sĩ tại Khoa Kỹ thuật Thông tin của Đại học Pisa, Ý trong chương trình học bổng nghiên cứu Marie Curie của Horizon 2020 (dự án AffecTech). Trong thời gian học tiến sĩ, cô là nhà nghiên cứu thỉnh giảng tại Khoa Khoa học Máy tính của Đại học Oxford. Trọng tâm của đề tài nghiên cứu tiến sĩ của cô là phát triển các phương pháp xử lý tín hiệu để định lượng dữ liệu cảm biến sinh lý và điều chỉnh các thuật toán học máy để đánh giá các rối loạn sức khỏe tâm thần. Shadi tham gia nhóm CHI với vai trò là nhà nghiên cứu sau tiến sĩ để phát triển các công nghệ chăm sóc sức khỏe ở các quốc gia có thu nhập thấp và trung bình.