Hamed Shourabizadeh est candidat au doctorat au Département de génie mécanique et industriel de l’Université de Toronto. Il a obtenu une maîtrise en génie industriel de l’Université de technologie Sharif (2015) et une licence en génie industriel de l’Université des sciences et technologies d’Iran (2013). Avant son doctorat, Hamed a travaillé comme chercheur pour le Conseil de la recherche scientifique et technologique de Turquie (TÜBİTAK) où il a optimisé les systèmes d’inventaire des hôpitaux. Les recherches de Hamed sont axées sur l’application de l’apprentissage automatique/IA et de la recherche opérationnelle aux systèmes de santé. Son projet de doctorat porte sur l’application du ML pour prédire la survie des patients ayant subi une greffe de moelle osseuse. La recherche est menée en collaboration avec le Princess Margaret Cancer Centre de Toronto.
A Selection of Working Papers
Michelis F.V.,Qu Y, Shourabizadeh H, Subramanian A, Aleman D.M., Rousseau L-M, Law A.D., Viswabandya A., (2024), Differential impact of CD34+ cell dose for different age groups in allogeneic hematopoietic cell transplantation for acute leukemia: a machine learning-based discovery.
2023
V. Michelis F, Shourabizadeh H, M. Aleman D, Rousseau L-M, D. Law A, Viswabandya A, (2023), Machine learning for the prediction of survival post-allogeneic hematopoietic cell transplantation: A single-center experience, Acta Haematologica, 1-12.