Tin học Y tế Toàn cầu
LIÊN HỆ
Trang webTôi nhận bằng Tiến sĩ Khoa học Máy tính tại Đại học Duke vào năm 1997. Vào tháng 2014 năm XNUMX, sau một cuộc hẹn với giảng viên tại Đại học Bang Montana Khoa Khoa học máy tínhvà gần 15 năm là Giám đốc điều hành của một công ty phần mềm tin sinh học, vòng xoắn vàng, Tôi đã trở thành một giảng viên của Đại học New Mexico Trung tâm sức khỏe toàn cầu, Bộ phận Tin học Phiên dịchvà Khoa Nội khoa.
Các lĩnh vực nghiên cứu của tôi bao gồm tin học nghiên cứu lâm sàng, tin sinh học và tư duy hệ thống. Tôi phát triển và áp dụng các phương pháp phân tích dữ liệu chăm sóc sức khỏe theo chiều dọc cho y học dự đoán và phòng ngừa. Kể từ khi thành lập, tôi đã cộng tác với các thành viên khác của Khoa học Dữ liệu Y tế Quan sát và Tin học hợp tác. OHDSI / OMOP mô hình dữ liệu chung đã được chấp nhận để đại diện cho hơn 500 triệu hồ sơ yêu cầu hành chính và / sức khỏe điện tử của bệnh nhân trên toàn thế giới, cho phép phát triển một loạt các công cụ để phân tích sức khỏe con người trên các bộ dữ liệu khổng lồ này. Tôi hiện đang phát triển các công cụ thống kê và tính toán để so sánh các lựa chọn điều trị và có được ước tính tốt hơn về kết quả sức khỏe mong đợi mặc dù có sự sai lệch lớn và nhiễu dữ liệu, tập trung vào bệnh tâm thần (rối loạn lưỡng cực, trầm cảm nặng, PTSD, tự tử), với các dự án thử nghiệm trong quá trình lão hóa của con người.
Vào tháng 2016 năm XNUMX, tôi đã nhận được một NIH NLM R21 giải thưởng cho các phương pháp nghiên cứu cho nghiên cứu hiệu quả so sánh quan sát, và Giải thưởng PCORI để so sánh các phương pháp điều trị và kết quả rối loạn lưỡng cực trong dữ liệu yêu cầu hành chính quy mô lớn. Chúng tôi hiện đang sử dụng cơ sở dữ liệu của hơn 1 triệu bệnh nhân rối loạn lưỡng cực để trả lời các câu hỏi về tính an toàn và hiệu quả của các liệu pháp điều trị rối loạn lưỡng cực cả trong thời gian ngắn và trong nhiều năm điều trị. Vào năm 2020, tôi nhận được một Giải thưởng R56 từ NIH NIMH để điều tra PTSD, TBI chưa được chẩn đoán và / hoặc chưa được ghi lại và tự gây hại thông qua học máy để xác định mức độ hiện tượng này tồn tại và để kiểm tra sự chênh lệch trong chẩn đoán / ghi / kết quả bởi các yếu tố xã hội học của bệnh nhân.
Ngoài ra, tôi thực hiện phân tích tin sinh học về bộ dữ liệu gen với các dự án hiện tại về Sốt rét ở trẻ em và COVID-19 với sự cộng tác của Tiến sĩ DJ Perkins tại Trung tâm Sức khỏe Toàn cầu. Tôi phục vụ với tư cách là Trung tâm Khoa học Dịch thuật và Lâm sàng UNM (CTSC) Tin học cốt lõi Chỉ huy. Tôi tổ chức một cuộc hẹn phụ ở UNM Khoa Khoa học Máy tính.
Tôi thông báo cho tất cả những nỗ lực của mình thông qua một bảng gồm nhiều nguyên tắc hệ thống bao gồm Thuyết ràng buộc, Động lực hệ thống, Tổ chức tinh tế, TRIZ, Điều khiển học, và Phương pháp Khoa học.