Acerca de mí
Mi nombre es Huiqi Yvonne Lu. Soy una apasionada ingeniera biomédica y de aprendizaje automático llena de ideas y con aspiraciones a tener un impacto en el mundo real, especialmente en el desarrollo de innovaciones en salud digital para todos, en cualquier lugar.
Muchos colegas y amigos me llaman Yvonne (segundo nombre) o Luqi (apodo desde la infancia, que se pronuncia lu ch-ii ). Huiqi es mi primer nombre oficial, que se pronuncia Hwei ch-ii.
En mi función actual, me desempeñé como miembro del cuerpo docente académico, copresidente del comité de investigadores del Departamento de Ciencias de la Ingeniería y profesor becario de Ciencias de la Ingeniería en el Worcester College de la Universidad de Oxford. También ocupo un puesto de investigador honorario en el George Institute for Global Health del Imperial College de Londres.
En el servicio profesional, me desempeñé como editora asociada de Nature npj Women's Health, editora en jefe de una colección especial de Advances in AI for Women's Health, Reproductive Health, and Maternal Care: Bridging Innovation and Healthcare y editora invitada de Frontier Signal Processing. Se desempeñó como miembro del comité de talleres y presidenta de mesa redonda junior en conferencias notables, incluidas ICLR (PMLDC) , NeurIPs (ML4H) , IJCAI (KDHD) y PHME . También contribuyo activamente al Comité de Normas IEEE para P3191: Monitoreo del rendimiento de dispositivos médicos habilitados para aprendizaje automático en uso clínico.
Mi página web institucional la puedes encontrar aquí , y mi recorrido académico de “puertas giratorias” aquí .
Acerca de este sitio web
Este es un espacio de juego donde comparto mi vida académica, mis pensamientos, mis viajes y mi curiosidad. Espero que a ti también te parezca un lugar interesante.
Intereses de investigación
Aprendizaje automático y modelos básicos de salud
Innovaciones en salud digital para la monitorización de pacientes
Aprendizaje federado en Edge y aceleraciones de IA generativa
Procesamiento de señales en datos de sensores de series temporales
Modelado fisiológico y psicológico con aprendizaje por inferencia y LLM
Robótica e interacciones humanas
Premios y distinciones académicas
Finalistas del Premio de Impacto NCRM 2023 , Centro Nacional de Métodos de Investigación. (2023)
Premio Global Challenge Project de la Fundación Bills y Melinda Gates por el “Modelo de lenguaje amplio (LLM) para desarrollar la capacidad de los trabajadores sanitarios de primera línea en la India rural” (2023)
Ganador nacional del Reino Unido de los premios CAETS High Potential Innovations Prizes , nominado por la Real Academia de Ingeniería del Reino Unido. (2021)
Campeón de participación pública , Laboratorio de informática computacional para la salud, Universidad de Oxford. (2020)
Finalista nacional del concurso SET for Britain, Cámara de los Comunes, Londres, Reino Unido (2007)
Beca de investigación en el extranjero del Consejo de Investigación (UKRI) (2005)
Mención de Honor en el Concurso Internacional Interdisciplinario de Modelado de Estados Unidos (MCM/ICM), organizado por el Consorcio de Matemáticas y sus Aplicaciones de Estados Unidos (2003)
Ganador del Primer Premio (2002) y del Segundo Premio (2003) del Concurso de Modelado Matemático Estudiantil de la Universidad Nacional de China, organizado por el Ministerio de Educación, República Popular China.
Publicaciones
Lu, H. , Lu, P., Hirst, JE, Mackillop, L., Clifton, DA 'Un enfoque de memoria apilada de largo y corto plazo para el monitoreo predictivo de glucosa en sangre en mujeres con diabetes mellitus gestacional', Sensors 2023, 23, 7990. Disponible en línea en: https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-2653408/v1
Lu, H. , Ding, X., Hirst J., Yang, Y., Yang, J., Mackillop L., Clifton, D., 'Tecnologías de aprendizaje automático y salud digital para el control de la glucosa en sangre y el manejo de la diabetes gestacional', IEEE Review of Biomedical Engineering, 2023. Disponible en línea en: https://ieeexplore.ieee.org/document/10039073
Ghadban Y., Lu, H , Adavi U., Gara, S., Ankita Sharma, A., John, R., Praveen D., Hirst, J., 'Transformando la educación sanitaria: aprovechando los modelos de lenguaje amplios para el desarrollo de la capacidad de los trabajadores de primera línea mediante la generación aumentada por recuperación', taller NeurIPs en LLM for Education, 2023. doi: 10.1101/2023.12.15.23300009
Talyor, L., Ding, X., Clifton, D., Lu, H. , 'Monitoreo portátil de signos vitales para pacientes con asma: una revisión', IEEE Sensors Journal, 02/2023. doi:10.1109/JSEN.2022.3224411 Disponible en línea en: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9967964