Få utskriftsvennlig versjon ved å trykke på denne

Vant pris for beste artikkel fra International Medical Informatics Association

Karl Øyvind Mikalsen disputerte i februar 2019 for PhD-graden med avhandlingen «Advancing Unsupervised and Weakly Supervised Learning with Emphasis on Data-Driven Healthcare» utført ved forskningsgruppa for maskinlæring ved UiT. Arbeidet har vakt internasjonal oppmerksomhet.


Kirsti Merete Johannessen 30.05.2019 08:52   (Sist oppdatert: 03.06.2019 09:24)

Fikk pris

Avhandlingen besto at en samling vitenskapelige artikler innen maskinlæring rettet mot datadrevet helseteknologi.

Nylig fikk Mikalsen vite at hans artikkel «Using anchors from free text in electronic health records to diagnose postoperative delirium» vant International Medical Informatics Association sin pris for beste artikkel innen feltet “computerized clinical decision support”. Artikkelen ble valgt ut av en internasjonal komité som valgte ut prisvinneren blant 1194 artikler på trykk innen denne kategorien i 2017.

Tverrfaglig nybrottsarbeid

Karl Øyvind Mikalsen Foto: Robert Jenssen

Mikalsens doktorgradsarbeid innen maskinlæring ble utført i et tett tverrfaglig samarbeid mellom maskinlæringsgruppa ved UiT og med forskningspartnere ved UNN og ved Nasjonalt senter for e-helseforskning (NSE). Kirurgene Rolv-Ole Lindsetmo og Arthur Revhaug ved UNN har samarbeidet tett med Mikalsen, og senterleder Stein Olav Skrøvseth ved NSE har vært biveileder for Mikalsen.

- Komplikasjoner etter omfattende operasjoner er dessverre ikke uvanlig, og blant eldre pasienter forekommer forvirringstilstanden postoperativ delirium forholdsvis ofte. Til tross for potensielt alvorlige konsekvenser forblir komplikasjonen ofte uoppdaget og udiagnostisert. I denne artikkelen undersøkte vi muligheten for å bruke maskinlæring og kunstig intelligens for å oppdage postoperativ delirium, forteller Mikalsen.

Arbeidet var en del at prosjektet «UiT Centre for Data-Driven Health Technology» finansiert av UiT som et tematisk og tverrfaglig forskningsprosjekt som ledes av Mikalsens hovedveileder Robert Jenssen.  

- Karl Øyvind har i sitt doktorgradsarbeid gjort et omfattende nybrottsarbeid av veldig høy kvalitet. Han har utviklet helt ny maskinlæringsmetodikk og kunstig intelligens som han har spesialtilpasset for en veldig viktig klinisk anvendelse, sier Jenssen.

- Dette arbeidet og vår forskningsaktivitet innen maskinlæring for datadrevet helseteknologi er en viktig komponent i våre nye studier innen helseteknologi, fortsetter Jenssen.

Omtalt i media

Mikalsens arbeid har allerede vakt interesse i media, og omtales i magasinet Computerworld. Artikkelen kan finnes her:

http://www.cw.no/artikkel/it-helse/finner-risikopasienter