ダニエル・ベルグレイブ

ダニエル・シャーロット・ベルグレイブは、 DeepMindに拠点を置くトリニダード系イギリス人のコンピューター科学者であり、統計学と機械学習を用いて病気の進行を理解しています。^{[1] [2] [4]}

ベルグレイブはトリニダード・トバゴで育ち、高校の数学の先生の影響でデータサイエンティストとして働くことを決意した。^[5]ロンドン・スクール・オブ・エコノミクス（LSE）で統計学とビジネスを学んだ。^{[6] [7]大学院生として}ユニバーシティ・カレッジ・ロンドン（UCL）に在籍し、統計学の修士号を取得した。^{[ 6 ]} 2010年にベルグレイブはマンチェスター大学に移り、イアン・バチャン、クリストファー・ビショップ、アドナン・カストヴィッチの指導の下、マイクロソフト・リサーチ奨学金による研究で博士号を取得した。マイクロソフトからドロシー・ホジキン大学院賞、 英国アレルギー・臨床免疫学会（BSACI）からバリー・ケイ^賞を受賞した。^[8]

卒業後、ベルグレイブはグラクソ・スミスクライン（GSK）に勤務し、優秀科学者賞を受賞した。^[6]ベルグレイブは2015年に医学研究会議（MRC）の統計学者としてインペリアル・カレッジ・ロンドンに加わった。 ^{[6] [9] [8]彼女は、新しい管理戦略を設計し、}異質性を理解するために、病気の進行を調べる統計機械学習モデルを開発している。^{[4] [10]統計学習法は、}確率モデルを使用してエンドタイプ発見のフレームワークを提供することで、病状の管理に情報を提供することができる。^{[5] [11]彼女は統計モデルを使用して、一連の}表現型から病状の根本的なエンドタイプを特定している。^[12]

彼女は、幼少期からのアレルギー疾患の進行であるアトピー性疾患の進行が、幼少期の湿疹などのアトピー性疾患を適切に説明するかどうかを研究しました。 ^[13]ベルグレイブは、潜在性疾患プロファイルモデルを使用して9,000人以上の子供のアトピー性疾患の進行を研究し、機械学習を使用して同様の湿疹発症パターンを持つ子供のグループを特定しました。^{[13]彼女は、幼少期}喘息研究コンソーシアムの研究チームの一員です。^[14]ベルグレイブは、ビッグデータを使用して意味のある臨床解釈を行い、個人に合わせた予防戦略を策定することに興味を持っています。^[14]

彼女の研究は、パーソナライズされた医療を開発するためのヘルスケアにおけるベイズ統計機械学習に焦点を当てています。^[2] 2019年現在、ベルグレイブはドメイン知識とデータ駆動型モデルを統合した方法を開発および実装しています。彼女の研究対象には、潜在変数モデル、縦断研究、生存分析、オミックス、次元削減、ベイズグラフィカルモデル、クラスター分析が含まれます。^{[2] [1][アップデート]}

ベルグレイブは、医療アルゴリズムをどのように規制すべきかを評価する規制アルゴリズムプロジェクトに参加している。 ^[15]特に、ベルグレイブは医療用人工知能にどのような責任制度を課すべきかに関心を持っている。^{[15]彼女は、2019年の}神経情報処理システム会議の組織委員会のメンバーであり^[16]、DeepAfricAIの顧問も務めている。^[17]