Lou Oberndorf crée la bourse Oberndorf Clinical Artificial Intelligence Scholars Award

Lou Oberndorf crée la bourse Oberndorf Clinical Artificial Intelligence Scholars Award

L'année dernière, Lou Oberndorf, président-directeur général de l'OEI, a créé le Oberndorf Clinical Artificial Intelligence Scholars Award à l'université de Floride, le tout premier prix axé sur l'IA. Ce prix crée un fonds de dotation qui sera déboursé à perpétuité en tant que prix monétaire pour les étudiants en médecine de deuxième, troisième ou quatrième année qui travaillent sur des projets de recherche en équipe axés sur l'IA.

Ce prix illustre l'engagement de l'université à faire de l'IA la pièce maîtresse d'une initiative à long terme visant à soutenir les efforts de recherche de pointe et une approche transformatrice de son programme d'études.

"Lorsque j'ai réfléchi à la puissance potentielle de l'IA qui pourrait être exploitée pour les soins de santé et à la recherche innovante menée dans notre centre de santé universitaire à l'UF, j'ai vu une opportunité de faire progresser la réputation et la position de l'université et de faire le bien en même temps", a déclaré M. Oberndorf. "La véritable excitation est venue lorsque nous avons entendu parler de l'énergie qui se dégageait des étudiants en médecine et des équipes qui se formaient. C'est alors que l'idée m'est venue de faire quelque chose pour les reconnaître, les récompenser et les motiver à faire des choses passionnantes

Le don a été annoncé lors de la 13e célébration annuelle de la recherche de l'UF College of Medicine en février 2023, un événement de deux jours qui met en lumière les travaux d'érudition pionniers dans l'ensemble du College of Medicine.

Pour la première année, six étudiants aux idées créatives et percutantes ont été sélectionnés comme lauréats de la bourse Oberndorf Clinical Artificial Intelligence Scholarship Award. Les étudiants et leurs projets sont les suivants :

Justin Daniels - Développement d'un modèle d'IA pour la détection par ultrasons de l'estomac et de son contenu

Danielle Snyder - La précision dans la prédiction : Exploitation de l'apprentissage automatique pour un modèle innovant de prédiction de l'endométriose

Maisha Akbar - L'IA au service de la santé mondiale : Développement de l'IA pour la détection du cancer du col de l'utérus chez les femmes haïtiennes d'origine africaine.

Sean Kwak - Développement d'un modèle d'IA pour automatiser la segmentation des structures dermatohistologiques clés.

Gabriel Flambert - L'utilisation de l'IA pour une oncologie équitable : Un modèle d'apprentissage automatique pour déterminer le statut des récepteurs hormonaux dans le cancer du sein chez les femmes d'origine africaine en Haïti.

Daniel Stribling - Prédiction individualisée de la cible de l'oncomiR par un réseau de neurones profonds pour une thérapie personnalisée contre le cancer.