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Projectos de investigação do cruz-terreno do fundo de UMB e de UMD

A Universidade de Maryland, Baltimore (UMB) e a Universidade de Maryland, parque da faculdade (UMD) estão financiando projectos de investigação novos do cruz-terreno como parte de um programa comum novo que procure resolver desafios grandes dos cuidados médicos com a pesquisa comum que desenha na experiência principal do mundo das instituições na medicina e na inteligência artificial.

As concessões abaixo da pesquisa são as primeiras em um programa da junção UMB-UMD que financie as iniciativas grandes da pesquisa que desenham nos campos da inteligência artificial e da medicina.

Sabido como AIM-HI (AI + medicina para de alto impacto), o programa foi lançado um ano há pelo vice-presidente para a pesquisa Laurie Locascio, Ph.D., em parceria com decanos de ambos os terrenos e apoio de ambos os presidentes. Locascio é vice-presidente para a pesquisa para UMD e UMB.

“O programa de AIM-HI une forças originais de ambos os terrenos em busca dos esforços da descoberta que impactarão e melhorarão a saúde humana, “disse o vice-presidente para a pesquisa Laurie Locascio. Estas equipes dos investigador partnering para endereçar desafios principais dos cuidados médicos. Eu tenho expectativas grandes para o que estas equipes poderão realizar e o impacto que terá em Marylanders e em todo o mundo.”

As concessões novas apoiam as equipes de UMD-UMB que estão investigando maneiras novas de abordar desafios médicos principais em quatro áreas: dor crônica, saúde mental, envelhecimento e doenças idade-associadas, e síndrome neonatal da retirada do opiáceo.

O programa de AIM-HI representa alguma de nossa melhor colaboração da pesquisa, leveraging nossas forças para endereçar desafios dos cuidados médicos do real-mundo. Não somente este partnering da experiência na informática da medicina e renderá o conhecimento novo e tratamentos novos, mas igualmente conduzirá às colaborações novas incontáveis, como nós todos vemos o que é possível quando nós trabalhamos junto.”

Bruce Jarrell, presidente, UMB

AIM-HI apoia a pesquisa com potencial forte contribuir descobertas científicas principais, financiamento externo adicional importante seguro e, finalmente, conduzi-las às melhorias significativas na qualidade das vidas dos povos em Maryland, na região e na nação com o assistência ao paciente ou o tratamento melhorado.

Com o programa de AIM-HI, estas primeiras quatro concessões no total receberão até $1,8 milhões no financiamento sobre três anos.

“Com estes projectos, nós estamos desenvolvendo novas tecnologias e as aproximações para aliviar algum das doenças as mais dolorosas e as mais difíceis que afligem povos no estado,” disse a Universidade de Maryland

Presidente Wallace D. Loh. “O progresso que nós fazemos demonstrará a potência da parceria--a borda que nossas instituições que trabalham junto podem entregar a Maryland e além de.”

Os awardees de AIM-HI 2020

Revelação de uma multi-omics plataforma com carácter de previsão para o estudo do envelhecimento e de doenças idade-associadas
Pesquisadores de UMB: Maureen Kane, escola de ciências Farmácia-Farmacêuticas; Marta Lipinski, escola da Medicina-Anestesiologia e do centro de pesquisa de choque, do traumatismo e (STAR) da anestesiologia; Escola de Jace Jones do pesquisador Farmácia-Farmacêutico das ciências UMD: Cummings de Michael, faculdade das ciências do computador, as matemáticas e as naturais (CMNS) - biologia

As buscas da pesquisa para desenvolver uma estrutura analítica para identificar relacionamentos funcionais com carácter de previsão entre mudanças em parâmetros metabólicos diferentes durante o envelhecimento. O objectivo último é gerar hipóteses testaveis sobre os mecanismos que contribuem ao envelhecimento sob circunstâncias do normal e da doença e à identificação de intervenções apropriadas.

Terapia da precisão para a síndrome neonatal da retirada do opiáceo

Pesquisadores de UMB: Ament de Seth, escola do Medicina-Instituto para ciências do genoma & departamento do psiquiatria; Faculdade de Medicina do EL Metwally de Dina - departamento da pediatria, e director da unidade de cuidados intensivos Neonatal de centro médico da Universidade de Maryland (NICU); Beitelshees ambarino, Faculdade de Medicina - programa para a medicina & o departamento personalizados e Genomic da medicina; Faculdade de Medicina de Asaf Keller - cadeira do departamento da anatomia & da neurobiologia
Pesquisadores de UMD: Margret Bjarnadottir, Robert H. Smith Escola do negócio, do departamento da ciência da gestão e das estatísticas; Ritu Agarwal, Robert H. Smith Escola do decano provisório do negócio e cadeira de sistemas de informação

O objetivo final da pesquisa é melhorar a tomada de decisão clínica no tratamento da síndrome neonatal da retirada do opiáceo (NOWS). A epidemia do opiáceo conduziu aos aumentos acentuados na exposição pré-natal do opiáceo.

Nossas ferramentas actuais não permitem que nós prever que bebês desenvolverão a retirada ou como responderão ao tratamento. Para endereçar este desafio clínico urgente, a equipe desenvolverá os biomarkers clínicos e genomic para prever a resposta da retirada e do tratamento em uma coorte original, racial diversa em UMMC e em uns hospitais afiliado.

Uma estrutura de vários estágios da aprendizagem de máquina para a priorização na avaliação de risco para a saúde mental

Pesquisador de UMB: Deanna L. Kelly, Faculdade de Medicina, psiquiatria, centro de pesquisa psiquiátrica de Maryland

Pesquisadores de UMD: Philip Resnik, faculdade das artes e instituto das humanidades, da linguística e de Universidade de Maryland da informática avançada (UMIACS); Canção de natal Espy-Wilson, escola de A. James Clark da engenharia, elétrico e da engenharia informática; John Dickerson, faculdade do computador, matemáticos, e ciências naturais, informática, e UMIACS

Este projecto procura conduzir uma SHIFT básica em como pensar sobre a aprendizagem de máquina na saúde mental tratando o paradigma dominante da classificação ou da regressão do individual-nível não como um fim em si mesmo, mas um pouco como o fornecimento de componentes necessários em uma estrutura mais larga, onde a necessidade central seja dar a prioridade eficazmente a recursos disponíveis, limitações dadas do recurso do real-mundo.

A aprendizagem de máquina poised ter um grande impacto em nossa capacidade para identificar os povos que estão sofrendo dos problemas de saúde mentais.

E a doença mental é um dos desafios os mais significativos nos cuidados médicos: em termos econômicos apenas, a doença mental excede doenças cardiovasculares e é igualmente mais do que o custo projetado do cancro, de doenças respiratórias crônicas, e de diabetes combinado.

Uma capacidade aumentada para identificar os povos que precisam a ajuda está indo adicionar um influxo dos novos casos que exigem a avaliação e potencial a acção de algum tipo, aumentando significativamente o esforço em um ecossistema da saúde mental que não possa facilmente escalar acima.

Abordando a dor crônica: A máquina aprender-permitiu a descoberta e a detecção do biomarker

Pesquisadores de UMB: Robert Ernst, escola de odontologia - patogénese microbiana; Richard Traub, escola de odontologia - neural e ciências da dor; Escola de Alison Scott de odontologia - patogénese microbiana
Pesquisadores de UMD: Pamela Abshire, escola de Clark da engenharia - elétrica e engenharia informática e instituto para a pesquisa dos sistemas; Reza Ghodssi, escola de Clark da engenharia - elétrica e engenharia informática e instituto para a pesquisa dos sistemas; Behtash Babadi, escola de Clark da engenharia - elétrica e engenharia informática e instituto para a pesquisa dos sistemas

Esta equipa de investigação multidisciplinar é posicionada excepcionalmente para fazer contribuições importantes para a compreensão da dor crônica no aparelho (GI) gastrointestinal avançando a compreensão científica e a tecnologia da análise do biomarker.

A pesquisa propor usará um modelo animal da hipersensibilidade da dor do comorbid que combina a dor e o esforço orofacial para induzir a hipersensibilidade visceral crônica da dor para procurarar colaboradora pelos biomarkers novos, localizados associados com a dor do SOLDADO perto: 1) imagem lactente da espectrometria em massa assim como análise proteomic, lipidomic e do RNA da seqüência; 2) sensores bioquímicos miniaturizados, multiplexados para medir biomarkers localizados nos ratos; 3) aproximações da aprendizagem de máquina para facilitar a análise da imagem lactente da espectrometria em massa e a correlação dos factores através das modalidades de detecção múltiplas.

Este trabalho igualmente podia servir como o prova--conceito para as revelações futuras em cuidados médicos dados-conduzidos.