Il gruppo di ricerca sull'intelligenza artificiale applicata alla salute incentrata sull'uomo mira a sviluppare e valutare approcci di intelligenza artificiale per la scoperta biomedica e le applicazioni relative alla salute.
Il nostro gruppo mira a far progredire lo stato dell'arte nelle rappresentazioni AI di biomolecole come i metaboliti a piccole molecole e l'RNA. Dal punto di vista metodologico, ci concentriamo su approcci di intelligenza artificiale che combinano conoscenze pregresse, spesso rappresentate formalmente come ontologie, con modelli linguistici di grandi dimensioni, modelli multimodali e modelli linguistici molecolari, al fine di effettuare previsioni basate sulla conoscenza. Sviluppiamo e valutiamo anche approcci per una maggiore interpretabilità di tali modelli e approcci per l'affidabilità e la sicurezza.
Le nostre principali aree di competenza sono la salute metabolica, la salute mentale e la sintesi delle prove. Una delle nostre principali aree di interesse è lo sviluppo di approcci che mirano a promuovere l'automazione parziale basata sulla conoscenza della sintesi delle prove biomediche e quindi ad accelerare la traduzione delle prove in benefici per la salute. Miriamo inoltre a promuovere approcci ibridi per integrare modelli multimodali con previsioni meccanicistiche, come la modellizzazione e la previsione interpretabili e personalizzate del metabolismo personalizzato o della salute comportamentale.