银娱优越会717 Mina Nouredanesh，PhD

研究摘要

预计加拿大老年人的人口将显着增长，从而导致复杂的年龄相关状况（CAC）增加，包括但不限于有害跌倒，帕金森氏病的症状，帕金森氏病的症状（例如，步态冻结），以及摄于摄影的行为和心理症状。 

虽然目前尚无治愈这些条件的治疗方法，但早期识别个人级别的风险因素为指导精确的干预策略提供了有希望的途径，以延迟发作或减轻其影响。 

为了解决这个问题，诺达尼什博士的多学科研究计划将AI利用为：

1. 使用多模式健康数据（研究主题1）预测和评估CAC的预后，
2. 开发用于CACS日常管理的个性化技术（研究主题2）。 

该计划的研究输出有望增强老年人及其护理人员的生活质量和生活质量。

关键字

• 老化和复杂年龄相关的条件
• 健康的人工智能
• 自由生活的数字生物标志物
• 纵向和多模式健康数据分析
• 神经退行性疾病
• 康复
• 可穿戴技术

DR。 Nouredanesh是银娱优越会717社区卫生科学系的助理教授，并担任AI复杂健康数据的加拿大研究主席（Tier II）。 

她在麦克马斯特大学的康复科学银娱优越会717完成了博士后研究金，她的研究重点是基于机器学习的基于机器学习的分析，对加拿大的衰老数据纵向研究，以识别早期瀑布的早期标志。 

DR。滑铁卢大学机械和机电一体化工程系的诺达尼什博士学位工作还集中在开发AI模型中，以从可穿戴的传感器数据中提取新型自由生活的数字生物标志物，以进行步态监测并评估老年人的下降风险。 

她的主要关注与AI驱动的工具有关复杂年龄相关的条件的主要关注，Nouredanesh博士为跨越视觉性神经科学的多样化医疗保健项目做出了新的技术贡献，医疗图像（例如，视网膜，X射线）处理和机器人。 

她的研究贡献在领先的临床和方法学期刊上产生了多个出版物，以及顶级工程和计算机科学会议的演讲。 

她与加拿大，美国，英国和德国的世界知名研究人员和临床医生建立了强有力的合作，并担任顶级期刊的审稿人。 

DR。 Nouredanesh是Age-Well NCE Inc，Al Al Al Institute，Waterloo Al Institute和McMaster衰老研究所的奖项。

教育

麦克马斯特大学康复科学银娱优越会717（2024）

滑铁卢大学机械和机电工程系博士学位（2022）

MASC，滑铁卢大学机械和机电工程系（2016）

Amirkabir技术大学电气工程系BSC（2013）