Jeg er gruppeleder for forskningsgruppen Biomedical & Pervasive Systems ved Institut for Elektro- og Computerteknologi (ECE), Aarhus Universitet, og forskningsleder for en række tværfaglige forsknings- og innovationsprojekter inden for digital sundhed. Jeg underviser desuden på civil- og diplomingeniøruddannelserne i Computerteknologi og Biomedicinsk Teknologi ved Aarhus Universitet.
Min forskning fokuserer på udvikling og klinisk anvendelse af digitale teknologier til tidlig opsporing, forebyggelse og monitorering af sygdom. Et centralt forskningsområde er automatiseret screening og hjemmemonitorering kombineret med kunstig intelligens og klinisk beslutningsstøtte. Målet er at identificere risiko og sygdom tidligere, understøtte mere individualiseret behandling og samtidig reducere unødvendige kliniske kontakter og ressourceforbrug.
En væsentlig del af min forskning foregår i tæt samarbejde med Aarhus Universitetshospital og andre danske og internationale hospitaler. PRESIDE, WODIA, APS og PREPRED udgør et sammenhængende forsknings- og udviklingsforløb inden for screening, forebyggelse og monitorering af præeklampsi og hypertensive graviditetskomplikationer. Her kombineres kliniske data, biomarkører, automatiserede blodtryksmålinger, hjemmemonitorering og AI-baserede risikomodeller med digitale infrastrukturer, der kan integreres i klinisk praksis.
Forskningsmæssigt arbejder jeg især med telemedicin og telemonitorering, pervasive og distribuerede systemer, Internet of Things, kunstig intelligens og machine learning, interoperabilitet samt kliniske beslutningsstøttesystemer. Et gennemgående tema er udviklingen af komplette digitale sundhedssystemer – fra sensorer, selvbetjente målestationer og patientapps til datainfrastruktur, algoritmer og integration med eksisterende kliniske informationssystemer.
Sammen med kolleger på Aarhus Universitet og nationale og internationale samarbejdspartnere arbejder vi på at udvikle åbne, genanvendelige teknologier og forskningsplatforme, som kan understøtte klinisk forskning og efterfølgende implementering. Vores tilgang er sensor- og datadrevet og omfatter både hospitalet og patientens eget hjem med fokus på klinisk effekt, patientsikkerhed, brugervenlighed, interoperabilitet og skalerbar implementering.
Ud over graviditetsområdet anvender vi de samme principper inden for blandt andet ambient assisted living og digital monitorering, hvor ambiente sensorer, smartphones og wearables anvendes til at opdage ændringer i helbred og funktion og understøtte patienter, borgere og sundhedsprofessionelle.
Læs mere om Biomedical & Pervasive Systems (au.dk)
Jeg er faglig leder for specialiseringen Sundhedsteknologi på Civilingeniøruddannelsen i Computerteknologi ved Aarhus Universitet. Specialiseringen kombinerer computerteknologi, softwareudvikling, kunstig intelligens, sensorteknologi og distribuerede systemer med anvendelser inden for sundhed og klinisk teknologi.
Jeg underviser desuden på Diplomingeniøruddannelsen i Sundhedsteknologi, Bacheloruddannelsen i Computerteknologi samt kandidatuddannelsen i Biomedical Engineering.
Min undervisning er tæt knyttet til mine forskningsområder inden for digital sundhed, telemedicin, telemonitorering, pervasive computing og udvikling af kliniske informations- og beslutningsstøttesystemer. Jeg lægger vægt på projektbaseret undervisning, hvor de studerende arbejder med virkelige problemstillinger og teknologier fra sundhedssektoren.
Jeg underviser blandt andet i kurserne Telemonitoring, Advanced Telemedicine, Pervasive Computing og Computer Engineering Project II.
Jeg har vejledt mere end 100 bachelorprojektstuderende, mere end 50 kandidatspecialestuderende, 3 forskningsårsstuderende og 3 ph.d.-studerende.
