تركّز الاهتمامات البحثية للبروفيسور حبيب على تطبيق الذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة على مجموعات البيانات الجينومية والبيئية والسريرية واسعة النطاق بهدف تحسين التنبؤ بالأمراض والوقاية منها. ويستكشف عمله استخدام التعلّم العميق والاستدلال السببي للكشف عن التفاعلات المعقدة بين الجينات والعوامل البيئية وأنماط الحياة التي تؤثر في مخاطر الإصابة بالأمراض ونتائج العلاج. ويسعى إلى تطوير أدوات ذكاء اصطناعي قابلة للتوسع ومنصفة وعملية لدعم الطب الدقيق عبر توظيف البيانات متعددة الأنماط من مجموعات سكانية متنوعة. كما تركّز أبحاثه على دمج الأساليب الحاسوبية مع الاستراتيجيات السريرية والصحية السكانية لتسريع تطبيق النتائج البحثية في أنظمة الرعاية الصحية على مستوى العالم. البريد الإلكتروني
يشغل البروفيسور حبيب الأحسن إلى جانب عمله في جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي منصب أستاذ لويس بلوك للمساهمة المتميزة في علم الأوبئة وطب الأسرة وعلم الوراثة البشرية في جامعة شيكاغو، حيث يشغل أيضًا منصب عميد معهد الصحة السكانية والدقيقة ومدير معهد الصحة السكانية والدقيقة في الجامعة نفسها. وقبل انضمامه إلى جامعة شيكاغو، كان أحد أعضاء هيئة التدريس في جامعة كولومبيا، حيث ساهم في تأسيس برامج بحثية رائدة في علم الأوبئة الجزيئي والجينومي. ويحظى البروفيسور أحسن باعتراف دولي لجهوده في دمج البيانات الجينومية والبيئية والسريرية لفهم الأمراض المزمنة والوقاية منها، ويقود حاليًا أبحاثًا متقدمة في مجال الصحة الدقيقة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي. ويستفيد عمله من تقنيات تعلّم الآلة لنمذجة التفاعلات المعقدة بين العوامل الوراثية والبيئية وأنماط الحياة. كما يشرف على مبادرات كبرى، من بينها اتحاد الطب الدقيق في إلينوي ضمن برنامج "الجميع" التابع للمعاهد الوطنية للصحة في الولايات المتحدة، والدراسة السكانية الطويلة الأمد "هيالز"، ومشروع "كومباس" الذي يضم مجموعات سكانية متعددة الأعراق، والتي تنتج مجموعات بيانات متعددة الأنماط التي تُعد مثالية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي. وقد نشر البروفيسور أحسن أكثر من 450 بحثًا علميًا، وحصل على تمويل بحثي بقيمة تتجاوز 100 مليون دولار، وأشرف على تدريب العديد من العلماء في مجالي العلوم الحاسوبية والطبية الحيوية. ويساهم البروفيسور أحسن من خلال الجمع بين علم البيانات على نطاق سكاني وعلم الأوبئة الجينومي والسريري في رسم ملامح مستقبل الطب الدقيق المدعوم بالذكاء الاصطناعي، لضمان ترجمة الابتكارات إلى حلول واقعية قابلة للتطبيق وعادلة في أنظمة الرعاية الصحية حول العالم.
مهتم بالعمل مع أعضاء هيئة التدريس لديناقم بتعبئة النموذج أدناه وسنقوم بالرد عليك.