Terveysteknologian maisterin tutkinto

Pääaineenani on terveysteknologia ja sivuaineenani koneoppiminen ja NLP. Olen keskittynyt biosignaalien hankintaan ja analysointiin, terveysteknologisten laitteiden ohjelmointiin, koneoppimisen soveltamiseen terveystietoihin sekä syväoppimisen hyödyntämiseen luonnollisen kielen teknologioissa. Opinnäytetyöni käsittelee Retrieval-Augmented Generation (RAG) -järjestelmän toteuttamista biolääketieteelliselle kirjallisuudelle, mikä mahdollistaa kliinisten tutkijoiden hakea ja tiivistää artikkeleita DOI-tunnisteiden avulla sekä visualisoida relevantteja avoimia biosignaaliaineistoja.

Ohjelmistotekniikan kandidaatin tutkinto

Keskityin ohjelmistosuunnitteluun ja -arkkitehtuuriin sekä laadunvarmistukseen, sivuaineenani tekoäly. Opinnäytetyöni oli Raspberry Pi -pohjainen navigaatiopalvelu näkövammaisille käyttäjille, joka sisälsi YOLOv3-objektien ja valuuttojen tunnistuksen, tekstistä puheeksi -ohjauksen sekä seurantasovelluksen huoltajille.

Tutkimusavustaja

Keskeiset vastuut

• Kehittää LLM-pohjaisia RAG-järjestelmiä kliinistä tutkimusta varten monikielisiä malleja (esim. EuroLLM-9B-Instruct) ja vektoritietokantoja (PGVector, FAISS, Chroma) käyttäen upotusten (embedding) luomiseen ja samankaltaisuushakuun.
• Rakentaa ja optimoida ML-luokittelijoita (esim. Random Forest, XGBoost, Logistic Regression) sairaalassa hankittujen infektioiden (HAI) havaitsemiseksi, tehdäkseen yhteistyötä sairaanhoitajien ja kliinisen henkilökunnan kanssa mallien ja työnkulkujen validoinnissa.

Biolääketieteen tekoälyharjoittelija (ML & NLP)

Keskeiset vastuut

• Suunnitteli ja toteutti tekoälypohjaisen hakusovelluksen biolääketieteellistä tutkimusta ja kliinisiä tietoja varten yhdistämällä semanttisen ja avainsanahaun, käyttäen hienosäädettyjä upotuksia (OpenAI ADA, BioBERT, Sentence-BERT).
• Rakensi Streamlit-käyttöliittymäprototyypin, joka mahdollistaa interaktiivisen pääsyn hakusovellukseen ja upotusten visualisointiin kliinisille tutkijoille.

Mobile Software Engineer

Keskeiset vastuut

• Johti sovelluksen suorituskyvyn optimointia ja turvallisuuden parannuksia, mukaan lukien Anti-Root-tunnistus ja tehokas prosessinhallinta Coroutinesin ja Dagger2:n avulla.
• Analysoi suuria mobiilisovellusdatoja käyttäjäkokemuksen parantamiseksi ja ylläpiti yhteistyöhön perustuvaa kehitystä GitLabin, GitHubin ja GitBucketin avulla.
• Play Store -sovellukset: TaxAsaan, Passport Fee Asaan, Photo Art, CamShot

• Kehitti ja integroi reaaliaikaiset ääni-/videopuhelut ja datavirtausominaisuudet WebRTC:n avulla.
• Rakensi ja ylläpiti RESTful-palveluita sekä optimoi median käsittelyä sovelluksen suorituskyvyn parantamiseksi.
• Liittyneet julkiset sovellukset Play-kaupassa: Employer Attendance App, iHealthCure, RIC - Patient Care, RIC - Doctor