Hoifung Poon

Hoifung Poon es director general de Real-World Evidence en Microsoft Research y profesor afiliado de la Facultad de Medicina de la Universidad de Washington. Dirige la investigación y la incubación de IA biomédica, con el objetivo general de estructurar los datos médicos para optimizar la prestación y acelerar el descubrimiento para la salud de precisión. Su equipo y sus colaboradores se encuentran entre los primeros en explorar los grandes modelos de lenguaje (LLM) y la IA generativa multimodal en aplicaciones sanitarias, produciendo populares modelos básicos de código abierto como PubMedBERT, BioGPT, BiomedCLIP, LLaVA-Med, BiomedParse, con decenas de millones de descargas. Sus últimas publicaciones en Nature y Cell presentan innovadores modelos básicos de patología digital y proteómica espacial como GigaPath y GigaTIME. Ha dirigido con éxito asociaciones de investigación con grandes proveedores sanitarios y empresas de ciencias de la vida, creando sistemas de IA de uso diario para aplicaciones como el tablero molecular de tumores y el emparejamiento de ensayos clínicos. Su trabajo anterior ha sido reconocido con los premios a la mejor ponencia en los principales foros de IA, como NAACL, EMNLP y UAI, y fue nombrado "Campeón de la tecnología" por el Puget Sound Business Journal en los premios 2024 Health Care Leadership Awards. Se doctoró en Informática e Ingeniería por la Universidad de Washington, especializándose en aprendizaje automático y PNL.