Colive Voice ist stolz darauf, “Meet the Team” zu präsentieren, eine neue Video-Interviewserie, die unsere Teammitglieder und ihre innovative Arbeit im Bereich der vokalen Biomarker vorstellt. In dieser Folge sprechen wir mit Abir über ihre entscheidende Rolle bei der Analyse und Interpretation der riesigen Datenmengen, die von Colive Voice gesammelt werden.
Abirs Expertise in der Entwicklung und Implementierung von Algorithmen des maschinellen Lernens hat maßgeblich zur Entwicklung von Modellen beigetragen, die vokalen Biomarkern für Diabetes, Krebs und psychische Erkrankungen genau identifizieren können. Sie hat sich schon immer für die Verbindung von Data Science und Gesundheitswesen interessiert. In diesem Interview erzählt sie mit großem Enthusiasmus von ihren Beweggründen, eine Karriere im Gesundheitssektor anzustreben, und erklärt, wie sie zum Colive Voice-Projekt kam.
Durch die Zusammenarbeit mit anderen Teammitgliedern hat Abir mit ihrer Arbeit wesentlich zum Erfolg des Projekts beigetragen. Sie betont, wie wichtig Teamarbeit in der Forschung ist und wie sehr es sie motiviert, an einem so innovativen Projekt mitzuarbeiten.
Tauchen Sie mit uns in dieser spannenden neuen Serie tiefer in die Welt der vokalen Biomarkern ein und erfahren Sie mehr über das Team, das hinter der Forschung von Colive Voice steht.
Aber sicher! Mein Name ist Abir Elbeji, ich komme aus Tunesien und habe einen Hintergrund in Bioingenieurwesen. Derzeit promoviere ich im Bereich der digitalen Gesundheit am LIH und konzentriere mich auf die Entwicklung von vokalen Biomarkern.
Ich war schon immer fasziniert von den Möglichkeiten, die Daten und die künstliche Intelligenz bieten, um Erkenntnisse zu gewinnen und Entscheidungen zu treffen. Warum ich mich ausgerechnet für den Gesundheitssektor entschieden habe, liegt daran, dass ich leidenschaftlich dafür eintrete, Technologien und Daten zu nutzen, um die Gesundheitsergebnisse zu verbessern und das Leben der Menschen positiv zu beeinflussen.
Mein typischer Tag umfasst eine Mischung aus Aufgaben wie Datenanalyse und maschinelles Lernen. Ich beginne mit dem Sammeln und Vorverarbeiten von Daten, um deren Qualität und Konsistenz sicherzustellen. Ich arbeite mit dem Team zusammen, um Modelle für maschinelles Lernen zu entwickeln und zu implementieren, um Sprachdaten zu analysieren und zu interpretieren.
Wir arbeiten an Colive Voice, um innovative Biomarker auf der Grundlage von Sprachdaten zu entwickeln, die bei der Diagnose und Überwachung einer Reihe von Gesundheitszuständen helfen können. Letztendlich hoffen wir, dass unsere Forschung die Art und Weise der Gesundheitsversorgung revolutionieren wird, so dass sie für Patienten und Anbieter gleichermaßen personalisierter, effizienter und effektiver wird.
Tabschließend möchte ich jeden dazu ermutigen, seine Stimme zu spenden, um das Feld der sprachbasierten Biomarker voranzubringen und sowohl die Zukunft der Gesundheitsversorgung als auch die Lebensqualität von Menschen auf der ganzen Welt zu verbessern.
Unterstützen Sie Colive Voice, indem Sie Ihre Stimme spenden
