Verbesserung der Herzgesundheit durch maschinelles Lernen

Verbesserung der Herzgesundheit durch maschinelles Lernen

Am 15. Mai 2024 wurde berichtet, dass Mostafa Al-Alusi, SM ’24, Kardiologe mit einer Leidenschaft für Informatik ist. Nach seinem Abschluss im Programm für Gesundheitsdatenwissenschaft der Harvard T.H. Chan School of Public Health wird er seine Forschung zur Verwendung von maschinellem Lernen zur Verbesserung der Herzgesundheit fortsetzen. Al-Alusi betont, dass er schon immer wissenschaftlich interessiert war und nach einem Studium in Biologie wurde sein Interesse an Medizin geweckt. Die Praktikabilität von Kardiologie erinnert ihn an Physik, und er ist fasziniert davon, wie Diagnosen erstellt und Behandlungen angeboten werden können.

Seit seiner Kindheit interessiert Al-Alusi sich für Informatik, hat jedoch keine formale Ausbildung in Ingenieurwissenschaften. Über die Jahre hat er sich selbst Programmierung beigebracht und ein Interesse an der Schnittstelle zwischen Technologie und Medizin entwickelt. Als Kardiologie-Fellow am Massachusetts General Hospital und Post-Doc-Forscher am Broad Institute konzentriert er sich darauf, wie Deep Learning zur Vorhersage von Herzkrankheiten eingesetzt werden kann. Seine Forschung konzentriert sich darauf, Computer zu trainieren, um EKGs und Bildgebung zu interpretieren, wobei Computer oft besser abschneiden können als Kardiologen.

Durch Forschungsprojekte, wie die Vorhersage des Risikos von Bluthochdruck und anderen Herzkrankheiten, hat Al-Alusi gezeigt, wie maschinelles Lernen in der Kardiologie angewendet werden kann. Er betont die Bedeutung der Zusammenarbeit zwischen klinischen Experten und Informatikern, um relevante Ergebnisse zu erzielen. Sein Studium im Bereich Gesundheitsdatenwissenschaft an der Harvard Chan School hat ihm geholfen, sowohl medizinische als auch technische Aspekte besser zu verstehen und seine Forschung zu verbessern.

Ein herausragender Aspekt des Programms war das Kerncurriculum, insbesondere ein Statistik-Kurs, der für Al-Alusi sehr grundlegend war. Sein Abschlussprojekt beinhaltete die Entwicklung eines Deep Learning-Modells zur Diagnose von Mitralklappenprolaps in einem Echokardiogramm. Al-Alusi betont, dass er nach seinem Abschluss seine klinische Ausbildung in der kardialen Elektrophysiologie fortsetzen wird und langfristig eine Karriere als Arzt-Wissenschaftler anstrebt, um sein eigenes Labor für die Herzgesundheit und Deep Learning zu gründen.