عمران رزّاق

يعمل البروفيسور عمران أستاذًا مشاركاً في علم الأحياء الحاسوبي ومديرا لمختبر GenMI للأبحاث في جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي. وقد شغل، قبل التحاقه بالجامعة، منصب أستاذ مشارك في تعلّم الآلة المتمحور حول الإنسان في كلية علوم وهندسة الحاسوب بـ "جامعة نيو ساوث ويلز" في سيدني، أستراليا.

يذكر أن أبحاث البروفيسور رزّاق تركّز على دمج اللغة والرؤية الحاسوبية لتعزيز تفسير البيانات متعددة الأبعاد، وتشمل اهتماماته مجالات تعلّم الآلة، والرؤية الحاسوبية، ومعالجة اللغة الطبيعية، مع تركيز خاص على التطبيقات الصحية. وقد طوّر تطبيقات متقدمة لتعلّم الآلة خاصة بتحليل وتفسير مجموعة واسعة من أنماط التصوير الطبي، بما في ذلك التصوير بالموجات فوق الصوتية، وتصوير الثدي الشعاعي، والتصوير المقطعي، والتصوير البوزيتروني، والتصوير بالرنين المغناطيسي والتصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي بهدف تحسين نتائج المرضى.

حصل البروفيسور رزّاق على تمويل يتجاوز 15 مليون دولار لأكثر من 14 مشروع بحثي وشراكة صناعية، بما في ذلك منح من مجلس البحوث الأسترالي (ARC)، والمجلس الوطني للصحة والبحوث الطبية (NHMRC)، وحكومة نيو ساوث ويلز. كما نال العديد من الجوائز عن أعماله البحثية، بما في ذلك جوائز أفضل ورقة بحثية في عدد من أبرز مؤتمرات علوم الحاسوب.

• دكتوراه في تعلّم الآلة – جامعة التكنولوجيا في سيدني، أستراليا
• شهادة الدراسات العليا في التعليم العالي (التعلّم والتدريس) – جامعة ديكن، أستراليا

• جائزة أندرو بي. سيج لأفضل ورقة بحثية لعام 2022 من IEEE TCSS
• جائزة أفضل عرض تجريبي في مؤتمر IEEE MDM 2022
• إدراج بحث ضمن القائمة النهائية لنيل جائزة أفضل ورقة موارد في مؤتمر CIKM
• جائزة أفضل ورقة صناعية ضمن فعاليات مؤتمر IEEE DICTA
• تحقيق مراكز متقدمة في عدة تحديات دولية ضمن فعاليات مؤتمر MICCAI وISBI
• جائزة الباحث وجائزة الباحث الشاب من MNGHA

يغطي نطاق أبحاث البروفيسور عمران رزّاق مجالات التعلّم العميق، وتحليل الصور الطبية، والحوسبة الحيوية، ومعالجة اللغة الطبيعية، والذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط. وقد نشر أكثر من 250 بحثاً محكّماً في مجلات ومؤتمرات رائدة مثل CVPR وACL وMICCAI وIEEE TMI وMedical Image Analysis وIEEE TNNLS، كما حصل على عدة جوائز بحثية وتمكّن من الحصول على تمويل بحثي تجاوز 15 مليون دولار.

يركّز البروفيسور رزّاق على تطوير تطبيقات متقدمة في تعلّم الآلة لتحليل وتفسير مختلف تقنيات التصوير الطبي، بما في ذلك التصوير بالموجات فوق الصوتية، وتصوير الثدي الشعاعي، والتصوير المقطعي، والتصوير البوزيتروني، والتصوير بالرنين المغناطيسي والتصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي، بهدف دعم التشخيص وتحسين نتائج المرضى. ويقود حالياً مختبر الذكاء الاصطناعي التوليدي للجينوميات والتصوير الطبي (GenMI) الذي يعمل على تطوير ذكاء اصطناعي متمحور حول الإنسان من خلال دمج البيانات متعددة الجينومات والتصوير الطبي الحيوي وتقنيات التصور العلمي وأنظمة المعلومات، بهدف ابتكار تطبيقات سريرية تعزز صحة المرضى وجودة حياتهم.

يذكر أن مختبر GenMI يعالج تحديات صحية أساسية عبر تطوير أسس نظرية جديدة في علوم المعلومات وعلوم الحاسوب لدعم الطب الشخصي والطب الوقائي والطب التنبؤي. ويعتمد المختبر، لتحقيق فهم أعمق للأمراض، على دمج بيانات متعددة الطبقات تشمل تسلسل الخلايا المفردة والميثيلومكس والتصوير الطبي. ويتعاون الفريق بشكل وثيق مع الأطباء في Charité لتطوير أنظمة دعم القرار السريري في علاج السرطان، إضافة إلى ابتكار حلول للمهام السريرية اليومية مثل الترميز الآلي للصور الشعاعية.

كما يسهم المختبر من خلال شراكات مع مؤسسات صناعية رائدة – بما فيها مستشفيات وشركات رعاية صحية كبرى – في تحويل الأبحاث المتقدمة إلى تطبيقات عملية تغطي تطوير الخوارزميات وإنشاء النماذج الأولية ودعم مسارات التسويق التجاري. وتؤدي هذه الجهود إلى تقدم ملحوظ في مجالات الطب الدقيق والطب الشخصي، وتحسين رعاية المرضى والبنية التحتية الصحية من خلال تطوير أنظمة متقدمة للسجلات الطبية متعددة الوسائط، وتقنيات الجراحة المدعومة بالحاسوب، وتخطيط العلاج المدعوم بالذكاء الاصطناعي، وحلول التطبيب عن بُعد لمراقبة المرضى، بما يعزز الوصول إلى الرعاية الصحية وكفاءتها وجودتها.

• • تجزيئ الصور الطبية
  • النماذج اللغوية الكبيرة متعددة الوسائط
  • الذكاء الاصطناعي المتجسّد
  • تحليل تسلسل الجينوم
  • التشخيص المبكر والتنبؤ المرضي
  • الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير