Vanuit hun expertise in de ingenieurswetenschappen en data science, onderzoekt haar team data van wearables als potentiële digitale biomarker voor oa. stress, migraine en depressie. Daarnaast is (hybride) artificiële intelligentie een speelveld voor dit onderzoeksteam. Hun expertise wordt zo ook toegepast in het slimme gebouwen en in de preventieve gezondheidszorg.
Bekijk publicaties Neem contact opSofie Van Hoecke
Sofie Van Hoecke
Meer info
Sofie Van Hoecke is associate professor aan IDLab, Universiteit Gent-imec. Ze studeerde in 2003 af aan de faculteit Ingenieurswetenschappen en Architectuur van de Universiteit Gent. Na haar studies behaalde ze een doctoraat in computerwetenschappen bij IDLab aan dezelfde universiteit rond efficiënt dienstenbeheer in de gezondheidszorg.
Sofie Van Hoecke heeft ruime ervaring met het evalueren van haar onderzoeksresultaten in overleg met actoren in de gezondheidszorg. Diverse onderzoeksresultaten, waarvan COSARA (een resultaat van haar doctoraat) de meest prominente was, werden geïnstalleerd en geëvalueerd in een realistische omgeving door middel van samenwerkingsverbanden met zorginstellingen. Hun feedback was essentieel om tot resultaten en modellen te komen die zijn afgestemd op de behoeften van zorgaanbieders.
Sofie Van Hoecke leidt het PreDiCT onderzoeksteam binnen IDLab dat gespecialiseerd is in multi-sensor en multi-modale data analyse, condition monitoring, innovatieve machine learning oplossingen, semantische dashboards, en de fusie van machine learning en expertkennis, toegepast in zowel predictief onderhoud, slimme gebouwen, als preventieve gezondheidszorg.
Het team doet, onder andere, actief onderzoek naar het gebruik van wearables’ en context data als potentiële digitale biomarker voor stress, migraine, depressie, … en heeft in die context ook ervaring met grote field trials waar ze het gebruikersgedrag, slaappatronen en activiteiten van gebruikers in kaart brengt, om zo bv. het stressniveau van de gebruiker, of potentiële triggers en risicofactoren van migraine en/of depressie te detecteren.
Ook hybrid AI, waar kennis en/of feedback van experts mee genomen wordt in de machine learning om de predictie te verbeteren, met minder data overweg te kunnen, of meer vertrouwen en een beter inzicht te krijgen in het beslissingsproces van het model, is een zeer belangrijke onderzoekspijler binnen het team om zo meer contextbewuste en gepersonaliseerde beslissingsondersteunende systemen te realiseren.
Follow us
Website PreDiCT (PREdictive analytics for machine DIagnositcs and healthCare applicaTions)
LinkedIn Sofie Van Hoecke
Twitter Sofie Van Hoecke