دانشگاه هاروارد، واقع در کمبریج، ماساچوست، یکی از موسسات آکادمیک پیشرو در جهان است. تمرکز زیادی بر هوش مصنوعی (AI)، یادگیری ماشین (ML) و علم داده دارد و از رویکردهای بین رشته‌ای در دانشکده‌ها و بخش‌های مختلف خود استفاده می‌کند.
کمک به هوش مصنوعی و ML
دانشکده مهندسی و علوم کاربردی هاروارد جان A. Paulson (SEAS): این دانشکده به طور فعال در زمینه هوش مصنوعی و ML تحقیق می‌کند، به‌ویژه بر روی برنامه‌های کاربردی در رباتیک، بینایی کامپیوتر و پردازش زبان طبیعی تمرکز دارد.
ابتکار علم داده هاروارد: این ابتکار با هدف پیشرفت علم داده در سراسر رشته‌ها و حمایت از تحقیقاتی که به چالش‌های دنیای واقعی رسیدگی می‌کنند، می‌باشد. این همکاری بین دانشکده‌های مدیریت، بازرگانی، پزشکی و سایر زمینه‌ها را تشویق می‌کند.
علوم و فناوری سلامت هاروارد و MIT با نام مستعار (HST): یک برنامه مشترک بین هاروارد و MIT با تمرکز بر راه حل های بهداشتی نوآورانه از طریق مهندسی، هوش مصنوعی و تجزیه و تحلیل داده‌هاست.
دانشمندان در هوش مصنوعی و ML
Peter Norvig: نورویگ که به عنوان یک چهره پیشرو در هوش مصنوعی شناخته می‌شود، به‌عنوان یک متخصص در یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی شناخته می‌شود. او یکی از مؤلفان کتاب درسی «هوش مصنوعی: رویکردی مدرن» است.
Fei-Fei Li: یک دانشمند برجسته کامپیوتر، او به‌دلیل کارش در بینایی کامپیوتر و اخلاق هوش مصنوعی شناخته شده است. اگرچه او اکنون استاد دانشگاه استنفورد است، اما همکاری او با هاروارد تأثیرات قابل توجهی داشته است.
Yoshua Bengio: پیش‌گام در یادگیری عمیق و دریافت کننده جایزه تورینگ، او با محققان هاروارد همکاری داشته است. در حالی که در درجه اول با دانشگاه مونترال مرتبط است، نفوذ او در سراسر موسسات گسترش می یابد.
David Parkes: استاد علوم کامپیوتر و اقتصاد که روی هوش مصنوعی کار می‌کند، به‌ویژه در زمینه سیستم‌های چند عاملی و یادگیری ماشین.
پروژه‌ها و تحقیقات کلیدی
ابتکار هوش مصنوعی هاروارد: این تلاش دانشگاهی با هدف پیشبرد تحقیقات در زمینه هوش مصنوعی، ترویج همکاری بین رشته‌ای و سرمایه‌گذاری در توسعه استعدادها در زمینه‌های هوش مصنوعی است.
پروژه‌های علم داده: هاروارد پروژه‌های متعددی را برای مقابله با مسائل پیچیده اجتماعی، از تغییرات آب و هوا گرفته تا تجزیه‌وتحلیل مراقبت‌های بهداشتی، با استفاده از مدل‌سازی داده‌های پیشرفته و تجزیه و تحلیل پیش‌بینی، اجرا می‌کند.
هاروارد سیج: سیستمی برای آموزش اصول هوش مصنوعی و علم داده برای منافع اجتماعی، تسهیل تعامل و یادگیری دانش آموزان از طریق پروژه‌های عملی.
هوش مصنوعی در علوم پزشکی در هاروارد
مشارکت هاروارد در به کارگیری هوش مصنوعی در علوم پزشکی بسیار مهم و چندوجهی است؛
هوش مصنوعی دانشکده پزشکی هاروارد در پزشکی: این برنامه بر ادغام هوش مصنوعی در آموزش پزشکی، مراقبت از بیمار و عملیات مراقبت‌های بهداشتی تمرکز دارد. محققان استفاده از یادگیری ماشینی را برای تجزیه‌وتحلیل داده‌های بالینی، تصویربرداری و سوابق بیمار بررسی می‌کنند.
موسسه Broad: این ابتکار مشترک بین MIT و هاروارد از هوش مصنوعی برای تجزیه‌وتحلیل داده‌های ژنومی و بهبود درک بیماری‌ها و تسهیل پزشکی دقیق استفاده می‌کند.
پروژه‌های مشترک: هاروارد با بیمارستان‌ها و سازمان‌های بهداشتی برای توسعه ابزارهای تشخیصی مبتنی بر هوش مصنوعی در زمینه‌هایی مانند رادیولوژی و آسیب‌شناسی همکاری می‌کند.
انتشارات کلیدی: مقالات تحقیقاتی بر کاربردهای متنوع هوش مصنوعی در پزشکی، از جمله مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده برای نتایج بیمار، پایش بلادرنگ بیماری‌های مزمن، و مسیرهای تشخیصی به کمک هوش مصنوعی تمرکز دارند.
همچنین این دانشگاه در بخش‌ها و فیلدهای زیر برخی تحقیقات مفید را در حوزه اشتراکی پزشکی و علم داده آغاز کرده است.
یادگیری عمیق برای رادیولوژی: تحقیقات انجام شده توسط اعضای هیئت علمی با تمرکز بر استفاده از الگوریتم‌های یادگیری عمیق برای تفسیر تصاویر پزشکی برای تشخیص شرایطی مانند سرطان یا شکستگی.
پردازش زبان طبیعی در متن بالینی: محققان هاروارد در حال کار بر روی تکنیک‌های NLP برای استخراج بینش‌های معنادار از پرونده‌های سلامت الکترونیکی (EHRs) برای بهبود مراقبت از بیمار و کارایی عملیاتی هستند.
هوش مصنوعی در ژنومیکس: پروژه‌هایی با تمرکز بر استفاده از یادگیری ماشینی برای تجزیه‌وتحلیل مجموعه داده‌های ژنومی گسترده برای نشانگرهای زیستی مرتبط با بیماری‌های مختلف.
می‌توانید بسیاری از این مقالات را در پایگاه‌های اطلاعاتی مانند PubMed، arXiv یا از طریق مخازنی که قبلاً ذکر شد، بیابید. جستجوی عباراتی مانند "تحقیقات پزشکی هوش مصنوعی هاروارد" یا "آموزش عمیق در مراقبت های بهداشتی در هاروارد" نتایج مرتبطی را به همراه خواهد داشت.
.jpg)
.jpg)
