Førsteamanuensis

Alexander Selvikvåg Lundervold

Arbeids- og kompetanseområde

Hvordan kan vi transformere kunstig intelligens-metoder til praktiske, KI-baserte løsninger? Hvilken rolle kan kunstig intelligens spille innen sektorer som utdanning, medisin og helse både nå og i fremtiden?

Mine kjerneinteresser ligger i skjæringspunktet mellom maskinlæring, kunstig intelligens, og dataingeniørvitenskap. Jeg fokuserer på hvordan man kan utvikle maskinlæringsdrevet programvare - også kjent som machine learning engineering. Spesielt er jeg engasjert i utvikling, evaluering, og implementering av KI-baserte løsninger innen medisin og helse (Medisinsk AI), og utdanning (EduAI).

Ved HVL deltar jeg i forskningsgruppen for Artificial Intelligence Engineering. Siden 2018 har jeg stått i spissen for aktivitetene innen Medisinsk AI ved senteret MMIV på Haukeland universitetssjukehus.


Utvalgte foredrag siste fem år

  1. Medisinsk AI, Helse Vests forskningskonferanse 2024, Stavanger, 31. oktober 2024
  2. Foredrag, Norsk Yrkeshygienisk Forening, Bergen, 30. oktober 2024
  3. Innlegg under workshop, Hvordan vite hva som er sant i desinformasjonens tidsalder?, 3. oktober 2024
  4. Paneldebatt under CuttingEdgeAI. NORA, KD, DNVA, The Kavli Prize, Oslo, 4. september 2024
  5. Muligheter og begrensninger for kunstig intelligens i helsetjenesten, Master, Pasientsikkerhet, kvalitetsforbedring og kunnskapsbasert praksis, 4. september 2024
  6. Hands-on with medical generative AI, Summer School, Clermont-Ferrand, France, 10. juni 2024
  7. Medical generative AI, Summer School, Clermont-Ferrand, France, 10. juni 2024
  8. Innledning i sesjonen "Bærekraftig helse: Møter vi dagens behov uten å forringe fremtidens ressurser?" og paneldebatt under DigitalHelse2024, 29.-30. mai 2024
  9. Current trends in AI, International School of Bergen, 15. mai 2024
  10. Workshop, Tietoevry, 13. mai 2024
  11. Kunstig intelligens i forskning, AFII, HVL, 8. mai 2024
  12. Kunstig intelligens i hverdagen, Tekna, Bergen Vitensenter, 29. april 2024
  13. Introduksjon til KI-landskapet, HVL-konferansen 2024, 24. april 2024
  14. Workshop i Executive MBA-programmet innen strategisk ledelse ved NHH, Gardermoen, 10. april, 2024
  15. Intervju i Abels tårn (NRK), Den store serien om KI (4:10) - Vaktskifte: Dr. KI stempler inn, 6. april, 2024
  16. Kunstig intelligens i helse, Veilederseminar for ergoterapeuter, 15. mars 2024
  17. Kunstig intelligens i undervisning, Strategiseminar, Institutt for fagspråk og interkulturell kommunikasjon, NHH, Solstrand, 8. mars, 2024
  18. Medisinsk kunstig intelligens 2.0, Divisjonsmøte tjenesteutvikling, Helsedirektoratet, 1. mars, 2024
  19. Innlegg under Symposium for Senter for medisin med KI i Bergen, Eitri, 8. feburar, 2024
  20. Fremtiden er her: generativ kunstig intelligens fra forskning til praksis. Tekna, 31. januar, 2024
  21. Kunstig intelligens--ekte muligheter. NHH, 16. januar, 2024
  22. Medisinsk kunstig intelligens. FHS forskningskonferanse, 2023, Profesjoner i spill, 6. desember, 2023
  23. Enterprise Generative AI. AI for toppledere, Solstrand, 5. desember, 2023
  24. From research to reality: Practical use of Generative AI. Keynote under Norwegian ICT Conference for Research and Education 2023, 27.-30. november, 2023
  25. Kunstig intelligens – venn eller fiende? Foredrag for Radiologisk avdeling, Helse Bergen, 17. november, 2023
  26. What every software engineer should know about generative AI, Part 2. HVL, 16. november, 2023
  27. Foredrag og paneldebatt om KI i utdanning under Rådgiverseminar for vgs. og UH 2023 arrangert av Utdanning i Bergen, Solstrand, 14 november, 2023
  28. Kunstig intelligens og forskning. Avdeling for forskning, internasjonalisering og innovasjon, HVL, 9. november, 2023.
  29. AI og radiografer. Radiografiens dag, 8. november, 2023.
  30. Introduksjon til kunstig intelligens.Yrkesfaglærerløftet, HVL, 7. november, 2023.
  31. Foredrag under Realfagsdagen 2023, Bergen, 6. november, 2023.
  32. Foredrag for NITO. Diagnostikk i møte med kunstig intelligens. 25. oktober, 2023.
  33. Generativ kunstig intelligens: muligheter og utfordringer. Læringslab, 25. oktober, 2023
  34. Paneldebatt under Sampol-konferansen 2023: (U)begrenset Teknologi- Demokratiets Fremgang eller Undergang?. Tema: Governing AI: Ethics, regulations and technological innovation. Bergen, 18. oktober, 2023.
  35. What every software engineer should know about generative AI, Part 1. HVL, 4. oktober, 2023
  36. Innlegg under Stormøtet til Kompetanseforum Vestland. Tema: KI ved HVL. Bergen, 5. oktober 2023.
  37. Kunstig intelligens for HR. Avdeling for HR, HVL, 28. september, 2023.
  38. Innlegg under Innføring i universitetspedagogikk ved HVL. Kunstig intelligens i undervisning. Bergen, 21. september, 2023.
  39. Kunstig intelligens--mirakel eller monster? Forskningsdagene UNG 2023. Bergen, 20. september, 2023.
  40. Innlegg under Innføring i universitetspedagogikk ved HVL. Artificial intelligence in education. Bergen, 19. september, 2023.
  41. Intervju om kunstig intelligens i podcasten Eksponert fra Norsk Radiografforbund. 18. september, 2023.
  42. Deep Learning. What is it? How do we do it? How can it be applied in medical imaging?, PRESIMAL Research School 2023, Tromsø, Norway, September 13–15, 2023
  43. Kunstig intelligens i helsesektoren: utdanning, arbeidsliv, forskning. Alrek Helseklynge, 10. august, 2023
  44. Kunstig intelligens i utdanning. Foredrag og paneldebatt under FIN/FØS-konferansen 2023, Bergen, 19. juni 2023.
  45. Medisinsk kunstig intelligens: begreper, muligheter, utfordringer, utviklingstrekk, fremtiden. Foredrag for Sykehusinnkjøp HF. 15. juni 2023.
  46. Kunstig intelligens i radiologi. Avslutningsseminar i To-Be-studien, Scandic Ørnen, Bergen, Norway, June 9, 2023
  47. Sarkomdagen 2023. Nytt fra forskning – Kunstig intelligens i stråleterapi og kreftdiagnostikk. Organisert av pasientforeningen Sarkomer Vest, Bergen, 6. mai 2023.
  48. Pasientnær KI i Helse Bergen: Aktiviteter, muligheter og utfordringer, Fellesmøte for pasientnær kunstig intelligens i nord, May 2, 2023
  49. Klok digitalisering og kunstig intelligens. Innlegg under Lederfrokost ved HVL, 31. mars, 2023
  50. AI og radiografens rolle. Bildebehandling— for alle med interesse (Norsk Radiografforbund), Thon Hotel Opera, Oslo, 1.-3. februar, 2023
  51. NRK P1 Sogn og Fjordane. Kor intelligent er kunstig intelligens?, 21. desember 2022.
  52. Foredrag om AI i medisinsk bildebehandling og diagnostikk ved Intelligente Bergen — kraftsenter for kunstig intelligens. 4. november 2022. 
  53. Matematikk som et fagfelt, et språk og et verktøy. Foredrag under inspirasjonskveld for førsteårs ingeniørstudenter ved HVL, 20. november 2022.
  54. Foredrag om matematikk under Realfagsdagen 2022. 18. oktober 2022.
  55. Raskere MR med KI. Intervju i Hold Pusten 06 2020.
  56. AI could help with the next pandemic—but not with this one. Intervju i MIT Technology Review, 12. mars 2020.
  57. Tekprat: AI og maskinlæring. 19. september 2019.
  58. Utstilling om medisinsk AI ved Christiekonferansen 2019. 29. april 2019.
  59. Innlegg om kunstig intelligens i medisin under Springbrettet. 11. april 2019.
  60. Nå kan studenter lære om kunstig intelligens og medisin. Intervju i forskning.no, 15. februar 2019.
  61. Utstilling under EHiN 2018 i Oslo Spektrum. 14. november 2018.
  62. Foredrag om matematikk under Realfagsdagen. 31. oktober 2018.
  63. Eureka paneldebatt: Kunstig intelligens i helsevesenet. Mars 2018.
  64. Workshop om kunstig intelligens for elever ved Nordahl Grieg Videregående Skole under konferansen Framtid 2018: Kampen om virkeligheten: Fake, fakta eller fiksjon? 15. februar 2018.
  65. Innlegg om matematikk under Realfagsdagen. 26. oktober 2017
  66. Maskinlæring og kunstig intelligens, og hva matematikk har med slikt å gjøre. Foredrag under Forskningsdagene UNG 2017, 28. september 2017.
  67. Artikkel/kronikk om dyplæring i medisin i tidskriftet Helse, Medisin, Teknologi. 2017/4. 
  68. Nytt norsk senter lærer datamaskiner å stille diagnose på sekunder. Intervju i Teknisk Ukeblad, 15. desember 2017

 

Prosjekt

 

Veiledning

PhD

  • Sathiesh Kaliyugarasan: Deep learning in image diagnostics: transfer learning and active learning for efficient use of data and radiological expertise. Funded by the Western Norway Regional Health Authority (2020–2023). He defended his thesis October 3rd, 2023
  • Samaneh Abolpour Mofrad (2018–2021): Learning and Cognition in Brain and Machine: Prediction of dementia from longitudinal data and modelling memory networks. She defended her thesis November 26, 2021.

Bi-veiledning

Pågående

Fullførte

  • Muhammad Ammar Malik, Unsupervised and scale-free discovery of genetic factors influencing brain structure and function, together with Tom Michoel (main supervisor) and Inge Jonassen, Department of Informatics, UiB.
     

MSc

  • Eilert Skram and Daniel Kristiansen Gunleiksrud (2023–2025). AI and education: Constructing and evaluating an LLM-based course assistant.
  • Øyvind Grutle and Jens Andreas Thuestad (2021–2023). Speech-to-text models to transcribe emergency calls (EMCC / 113)
  • Kjetil Dyrland (2020–2022). Evaluation and Improvement of Machine Learning Algorithms in Drug Discovery.
  • Jostein Digernes and Carsten Ditlev-Simonsen (2020–2022). A workflow-integrated brain tumor segmentation system based on fastai and MONAI.
  • Anders Benjamin Grinde and Bendik Johansen (2019–2021). Using Natural Language Processing with Deep Learning to Explore Clinical Notes.
  • Malik Aasen and Fredrik Fidjestøl Mathisen (2019–2021). De-identification of medical images using object-detection models, generative adversarial networks and perceptual loss.
  • Adrian Storm-Johannessen and Sondre Fossen-Romsaas (2018–2020). Medical image synthesis using generative adversarial networks.
  • Sivert Stavland (2018–2020). Machine learning and electronic health records.
  • Sindre Eik de Lange and Stian Heilund (2017–2019). Autonomous mobile robots: Giving a robot the ability to interpret human movement patterns, and output a relevant response.
  • Sathiesh Kumar Kaliyugarasan (2017–2019). Deep transfer learning in medical imaging. A study of how to best use transfer learning when training deep neural networks for biomedical image analysis.
  • Sean Meling Murray (2017–2018). An Exploratory Analysis of Multi-Class Uncertainty Approximation in Bayesian Convolutional Neural Networks.

BSc

  • Preben Andersen and Andrea M. Svendheim (2024). LLMs and fish health. In collaboration with Lerøy Seafood Group
  • Harald Giskegjerde Nilsen and Sindre Kjeldrud (2024). LLMs for health advice. In collaboration with the Faculty of Medicine, UiB.
  • Bendik Mathias Johansen and Kathinka Neteland (2019). Automating Reports on Water Consumption and Availability. A data science project together with Bouvet and Bergen Vann.
  • Jon Einar Haraldsvik, Stian Gudvangen Gjerløw, Didrik Fanuelsen Tranvåg (2015). Tryg Maintenance App – A cross-platform application using Appcelerator Studio Cloud Services and Arrow DB. The students developed a cross-platform mobile application for Tryg Forsikring. The project was awarded "best bachelor project" at the department in 2016. The students went on to start Appivate AS.

 

Postdocs, main mentor

Completed

  • Alexandra Vik: From cognitive aging to dementia – a longitudinal imaging-based machine learning approach. Funded by the Western Norway Regional Health Authority (2020–2022).
  • Piero Mana. Worked in the RESPOND3 drug discovery research project. Funded by the Norwegian Research Council (2020–2023).
Underviser i

Jeg har opprettet flere kurs i maskinlæring og kunstig intelligens for programvareutviklere ved HVL. Disse danner basisen for spesialiseringer på bachelor- og mastergradsnivå ved HVL. Jeg underviser også maskinlæring og kunstig intelligens for medisinere, helsearbeidere og lærere.

Kurs

  • DAT158: Machine learning engineering. Et praktisk, "hands-on", prosjektbasert utforsking av grunnleggende maskinlæring. Fokuserer på anvendelser av maskinlæring og hvordan prinsipper fra programvareutvikling benyttes for vellykket utvikling av maskinlærings-baserte system.
  • DAT255: Deep learning engineering. Masterkurs om praktiske anvendelser av dyplæring og konstruksjon av dyplæringsbaserte applikasjoner.
  • FD28: Kunstig intelligens i utdanning
  • ADA524: Large language models. A comprehensive introduction to LLMs within the scope of applied computer science and engineering. Foundational theory, practical tools, and methodologies that drive LLMs' current development and application. 
  • DAT801: Maskinlæring for forretningsutvikling
  • ELMED219: Kunstig intelligens og beregningsorientert medisin. Et samarbeid mellom Inst. for biomedisin, Det medisinske fakultet, UiB, og Inst. for datateknologi, elektroteknologi og realfag, HVL. Kurset tilbys både medisinerstudenter og ingeniør-studenter, og forsøker å fremme økt samarbeid mellom disiplinene.
  • HVL-DLN-AI: A hands-on course on artificial intelligence in computational biotechnology and medicine
  • PCS956: Recent trends in applied machine learning
Forskar på
  • Maskinlæring
  • Kunstig intelligens
  • Dataanalyse
  • Medisinsk AI
  • Beregningsorientert medisin

Min forskning er knyttet til mine stillinger som førsteamanuensis ved Institutt for datateknologi, elektroteknologi og realfag ved HVL og "senior data scientist" ved Haukeland Universitetssjukehus. Forskningen bygger på min bakgrunn fra matematikk, mastergrad og Ph.d. i matematikk fra Universitetet i Bergen, og mitt arbeid i stilling som postdoktor ved Institutt for matematiske fag ved NTNU og som Marie Curie Fellow i gruppen Advanced Learning and Evolutionary Algorithms ved INRIA, Bordeaux (https://www.inria.fr).

Forskargrupper

Publikasjonar

Vis alle