Forskning

Jeg har en særlig interesse i at bruge machine learning til at udvikle nye teknikker til brug i medicin – med særligt fokus på brug af largescale data (f.eks. metabolomics). Mine nuværende samarbejder er inden for retsmedicin og bloddonorer. Jeg samarbejder gerne med andre kliniske fagområder!

Profil

Jeg er ekspert i statistik, genomik og bioinformatik med fokus på anvendt statistik, datalogi og maskinlæring. Jeg elsker data og datadrevet forskning med særligt fokus på anvendt forskning, der kan forbedre samfundet. Jeg har en særlig interesse i at bruge maskinlæring til at udvikle nye teknikker til brug i medicin – med særligt fokus på brug af storskala metoder (f.eks. metabolomik). Jeg har en stærk baggrund inden for populationsbiologi, populationsgenetik og genom evolution og analyse, men med mere end 20 års erfaring inden for bioinformatik. Jeg har flere samarbejdspartnere inden for biologi, medicin og retsmedicin.

Rådgivning

Jeg rådgiver gerne andre indenfor data analyse, power analyser og eksperiementel design indenfor forskellige biologiske og biomedicinske forskningsanalyser. Og bredere indenfor Machine Learning og AI - og andre aspekter af data science.

Til rådgivningsformål har jeg en enkeltmands konsulentvirksomhed (Panformatics, CVR: 30795067). Kontakt mig gerne på [email protected].

Samarbejder og Formidling

Jeg samarbejder meget bredt med andre universiteter (Sheffield, Linköping, Nice) og andre forskere på AU og AUH (Biologi, Odontologi, Retsmedicin, Blodbanken).

Derudover samarbejder jeg løbende med virksomheder i forskellige studenterprojekter (f.eks. FOSS analytis, Bestseller).

Fælles for samarbejder er at vi allesammen skal synes at det er relevant, vigtigt og ikke mindst sjovt for os alle sammen at deltage i.

Undervisning

Jeg udvikler og underviser kurser på BSc, MSc og PhD niveau. I øjeblikket underviser jeg primært i HPC (high performance computing), Data Science og Machine Learning. Jeg er altid nysgerrig på nye værktøjer i undervisningen og de muligheder som f.eks. generativ AI giver studerende og implementerer og evaluerer brugen af værktøjer løbende.

Fælles for alle kurser er brug af peer review og 2 undervisere, så vi holder hinanden skarpe og løbende udvikler og forbedrer vores kurser.

Arbejdsområder

Jeg er associate professor ved Institut for Klinisk Medicin på Aarhus Universitet, hvor jeg arbejder i Enhed for Bioinformatik.

Mine arbejdsområder inkluderer bioinformatik, statistik, data science, metabolomics, machine learning og AI. Jeg har en baggrund inden for populationsbiologi, populationsgenetik og genom evolution og analyse, med over 20 års erfaring inden for bioinformatik.