Stockholms universitet

Forskningsprojekt EXTREMUM

Syftet med EXTREMUM är att tillhandahålla en uppsättning nya metoder och verktyg som genom maskininlärning och artificiell intelligens kan uppnå goda avvägningar mellan prediktiv prestanda och förklarbarhet i vårdapplikationer.

Projektet EXTREMUM (Explainable and Ethical Machine Learning for Knowledge Discovery from Medical Data Sources) kan i enkla termer beskrivas som ett maskininlärningsinitiativ där användbar kunskap extraheras från databaser som innehåller medicinska data. Den kunskap som eftersträvas avser biverkningar av vissa receptbelagda läkemedel för att biverkningar ska kunna förutsägas och förebyggas. Detsamma gäller för upptäckt och prediktiv behandling av patienter i relation till hjärt-kärlsjukdomar. Det slutliga målet med projektet är att utveckla ett prototypsystem som kan användas för att uppnå ovanstående insikter från hälsodata.

Projektmedlemmar

Projektansvariga

Panagiotis Papapetrou

Professor, ställföreträdande prefekt

Institutionen för data- och systemvetenskap
Panagiotis Papapetrou

Medlemmar

Stanley Joel Greenstein

Universitetslektor, docent

Juridiska institutionen
Claes Granmar

Lars Asker

Universitetslektor, docent

Institutionen för data- och systemvetenskap

Cristian Rojas

Professor

Kungliga tekniska högskolan

Nyheter

Mer om projektet