حبيب الأحسن - MBZUAI MBZUAI

حبيب الأحسن

أستاذ زائر في علم الأوبئة

الاهتمامات البحثية

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

inner_image

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.

  •  زمالة أبحاث ما بعد الدكتوراه في علم الأوبئة من جامعة كولومبيا
  •  ماجستير في العلوم الطبية في علم الأوبئة من جامعة أستراليا الغربية
  • دبلوم دراسات عليا في الصحة العامة من جامعة أستراليا الغربية
  • بكالوريوس في الطب والجراحة من معهد الدراسات العليا للطب والبحوث بجامعة دكا
  •  عضو لجنة التخطيط للاجتماع السنوي للجمعية الأمريكية لعلم الأورام السريري (ASCO)، 2017-2015
  • عضو المجلس الاستشاري الوطني لعلوم الصحة البيئية التابع للمعاهد الوطنية للصحة (NIH/NIEHS)، 2019-2015
  • عضو اللجنة العلمية للأكاديمية الوطنية للعلوم لتقييم السمّية، 2012 – 2016
  • محرر مشارك في مجلة علم الأوبئة الجيني، 2006 – 2011

  • دراسة بعنوان: AI-assisted Diagnosis of Nonmelanoma Skin Cancer in Resource-Limited Settings.، قام بإعدادها كل من Ellis S, Song S, Reiman D، وآخرون، ونُشرت في علم أوبئة السرطان، والمؤشرات الحيوية، والوقاية، 2025;34(7):1080-1088. doi:10.1158/1055-9965.EPI-25-0132. PMID: 40287980
  • دراسة بعنوان: Genetic drivers of heterogeneity in type 2 diabetes pathophysiology.، قام بإعدادها كل من Suzuki K, Hatzikotoulas K, Southam L، وآخرون، ونُشرت في مجلة نيتشر، 2024;627:347-357. doi:10.1038/s41586-024-07019-6. PMID: 38374256
  • دراسة بعنوان: DNA methylation QTL mapping across diverse human tissues provides molecular links between genetic variation and complex traits.، قام بإعدادها كل من Oliva M، Demanelis K، Lu Y، وآخرون، ونُشرت في مجلة نيتشر جينيتكس، 2023;55:112-122. doi:10.1038/s41588-022-01248-z. PMID: 36510025
  • دراسة بعنوان: Multi-ancestry genetic study of type 2 diabetes highlights the power of diverse populations for discovery and translation.، قام بإعدادها كل من Mahajan A، Spracklen CN، Zhang W، وآخرون، ونُشرت في مجلة نيتشر جينيتكس، تحت الرقم 1038/s41588-022-01058-3
  • دراسة بعنوان: "Determinants of telomere length across human tissues" قام بإعدادها كل من: Demanelis, K.; Jasmine, F.; Chen, L.S.; وآخرون، نُشرت في مجلة : Science ، المجلد 369، العدد 6509 (2020): eaaz6876، تحت رقم 10.1126/science.aaz6876 ، ورقم PMID 32913074
  • دراسة بعنوان: Understanding Cancer Risk Among Bangladeshi Women: An Explainable Machine Learning Approach to Socio-Reproductive Factors Using Tertiary Hospital Data.، قام بإعدادها كل من Islam MR، Islam H، Siddiqua SM، وآخرون، ونُشرت في مجلة الرعاية الصحية (Healthcare, Basel)، 2025 ;13(12):1432. doi:10.3390/healthcare13121432. PMID: 40565458
  • دراسة بعنوان: Large-scale cis- and trans-eQTL analyses identify thousands of genetic loci and polygenic scores that regulate blood gene expression.، قام بإعدادها كل من Võsa U، Claringbould A، Westra HJ، وآخرون، ونُشرت في مجلة نيتشر جينيتكس، 2021;53:1300-1310. doi:10.1038/s41588-021-00913-z. PMID: 34475573
  • دراسة بعنوان: Autophagy of the m6A mRNA demethylase FTO is impaired by low-level arsenic exposure to promote tumorigenesis.، قام بإعدادها كل من Cui YH، Yang S، Wei J، وآخرون، ونُشرت في مجلة نيتشر كوميونيكيشنز، 2021;12:2183. doi:10.1038/s41467-021-22469-6. PMID: 33846348

تواصل مع شئون الكلية

مهتم بالعمل مع أعضاء هيئة التدريس لدينا
قم بتعبئة النموذج أدناه وسنقوم بالرد عليك.