Faire progresser les soins de santé de précision
En tant que professionnel médical distingué à la pointe de l'intégration de l'intelligence artificielle (IA) dans les soins de santé, Ross a considérablement fait progresser la médecine de précision, grâce à des applications révolutionnaires de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond dans l'imagerie médicale et le traitement du cancer depuis plus de 30 ans.
Ross est titulaire d'une bourse Amii, d'une chaire CIFAR d'IA au Canada, professeur au département de médecine et directeur principal du programme d'adoption de l'intelligence artificielle pour les services de santé de l'Alberta.
De 2019 à 2021, Ross a été le premier responsable de l'intelligence artificielle au H. Lee Moffitt Cancer Center and Research Institute à Tampa, en Floride. Là, il a dirigé les efforts visant à développer des outils d'IA pour améliorer l'efficacité et la qualité des soins en cancérologie, y compris des modèles pour prédire les résultats des patients à partir des données des dossiers de santé électroniques, et le traitement du langage naturel pour déduire les codes de diagnostic à partir de rapports de pathologie en texte libre.
En tant que professeur et premier directeur du département de radiologie de la Mayo Clinic en Arizona (2011 à 2019), M. Ross a créé la division de l'informatique d'imagerie médicale, une équipe interdisciplinaire de scientifiques et de collaborateurs étudiants chargée de faire progresser l'informatique d'imagerie médicale et les applications de l'IA dans le domaine des soins de santé.
Il a également été le fer de lance du déploiement de la technologie d'imagerie mobile, qui a permis d'améliorer la précision de la santé en offrant aux cliniciens un accès rapide et sécurisé aux images et aux rapports médicaux. Le succès de cette initiative a conduit à l'adoption de solutions de visualisation d'images mobiles à l'échelle de l'entreprise.
De 2017 à 2019, Ross a dirigé un effort mondial visant à créer un système révolutionnaire d'apprentissage profond pour l'analyse des IRM des patients atteints de cancer du cerveau. Ce système avancé, capable de traiter les scans en seulement 1 à 2 minutes, a été jugé par des neuroradiologues comme plus performant que les techniciens humains lors d'une comparaison randomisée en aveugle.
Auparavant, il a été professeur d'ingénierie biomédicale, de radiologie et de neurosciences cliniques à l'université de Calgary de 2000 à 2011. Il a obtenu son doctorat à l'université de Western Ontario.
Domaines d'expertise
Intelligence artificielle
Imagerie biomédicale
Apprentissage automatique et apprentissage profond
Apprentissage fédéré
Télémédecine
Analyse temps-fréquence
Santé de précision et oncologie
Traitement du langage naturel
Réseaux neuronaux
Points forts
Financement de 1 million de dollars pour "Jenkins".
En 2024, Ross et son équipe de recherche ont reçu un financement de 1 million de dollars pour "Jenkins", un outil révolutionnaire de prescription par l'IA qui répond directement aux demandes croissantes des services d'urgence.
L'article figure parmi les 25 meilleurs articles de la revue Nature
L'article de Ross intitulé "Federated Learning Enables Big Data for Rare Cancer Boundary Detection" a été classé parmi les 25 meilleurs articles en sciences de la santé de Nature et parmi les articles les plus téléchargés en 2023.
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