Wessel Kraaij

Functie:
Professor Applied Data Analytics

Wessel Kraaij is hoofdwetenschapper bij de afdeling Data Science, gespecialiseerd in machine learning voor ondersteuning van besluitvorming en coaching.

Onderzoeksgebied

Mijn belangrijkste onderzoeksgebieden zijn onder andere machine learning op basis van ongestructureerde data bij diverse toepassingen, zoals information retrieval, text mining, zoeken in multimedia, contextgevoelige AI, gezondheidsdata, gepersonaliseerde gezondheid en datagestuurde beleidsvorming. Als erkend deskundige op het gebied van Information Retrieval heb ik gewerkt in de toepassingsdomeinen analyse van (sociale) media, bio-informatica en gezondheid. Ik ben vooral bekend om mijn bijdrage aan TRECVid, het wereldwijde benchmarkforum voor de evaluatie van content-based analyse van digitale video. Meer recentelijk ben ik overgestapt op de analyse van ongestructureerde gezondheidsdata met als doel om doelgerichter persoonlijk gezondheidsadvies en -interventies te ontwikkelen en transities naar een duurzame samenleving op gemeenschapsniveau te ondersteunen. Een belangrijke uitdaging daarbij is om informatie te verkrijgen uit gevoelige gegevens zonder deze gegevens openbaar te maken in een gefedereerde situatie. Enkele andere relevante uitdagingen zijn de ontwikkeling van gestandaardiseerde analysemethoden voor leefstijl en gezondheid over een tijdsduur van meerdere decennia om analoog redeneren over de gezondheidsgegevens van grote cohorten mogelijk te maken. Het is mijn ambitie om de toonaangevende prestaties van TNO te koppelen aan de wetenschappelijke onderzoeksplannen voor de langere termijn om resultaten te boeken op het gebied van AI en gezondheid.

Recente resultaten

In mijn recente werk bij TNO heb ik me beziggehouden met het opstellen van predictieve modellen op basis van gedistribueerde gezondheidsdata [COMMIT/ Prana Data, H2020 RECAP-PRETERM, H2020 BIGMEDILYTICS]. Gefedereerde beveiligde machine learning op basis van gedistribueerde data is als een proof-of-concept gedemonstreerd tijdens de mid-term evaluatie van BigMedilytics. Als wetenschappelijk leider van het Early Research Programma over Big Data heb ik de ontwikkeling van innovatieve methoden voor modellering en redenering met onzekerheid in verwerkingspijplijnen voor big data aangestuurd. In februari 2018 ben ik aangesteld als directeur van het Data Science-programma van de Universiteit Leiden, dat data-intensief onderzoek uitvoert binnen de natuur-, gezondheids- en geesteswetenschappen en sociale wetenschappen. In 2017 werd ik als lid van de ACM onderscheiden vanwege buitengewone bijdragen aan de computerwetenschap. In 2018 ontving ik de PAMI Mark Everingham-award van de IEEE Computer Society voor het mede leiding geven aan de 'TRECVid Video Retrieval Evaluation 2003-2018'.

Begeleiding van promovendi

  • Anne Dirkson (SIDN-fonds)
  • Annelieke van den Berg (Data Science-onderzoeksprogramma Universiteit Leiden)
  • Elsbeth de Korte (COMMIT/ SWELL) (afgestudeerd in april 2021)
  • Dirk Hoevenaars (NWO, met VU)
  • Ahnjili Zhuparris (CHDR)
  • Arian Askari (H2020)

Belangrijkste publicaties

  • Privacy-preserving dataset combination and Lasso regression for healthcare predictions
  • MB van Egmond, G Spini, O van der Galien, A IJpma, T Veugen, W Kraaij, ...
  • BMC medical informatics and decision making 21 (1), 1-16
  • Mike Keesman, Veronica Janssen, Hareld Kemps, Monika Hollander, Wilma Scholte op Reimer, Lisette van Gemert-Pijnen, Arno Hoes, Wessel Kraaij, Niels Chavannes, Douwe Atsma, Roderik Kraaijenhagen, Andrea Evers, en namens het BENEFIT consortium. “BENEFIT for all: An ecosystem to facilitate sustained healthy living and reduce the burden of cardiovascular disease”. European Journal of Preventive Cardiology, 2018. Opmerking: PMID: 30486650
  • Kraaij, W., Verberne, S., Koldijk, S. et al., “Personalized support for well-being at work: an overview of the SWELL project”, User Modeling & User-Adapted Interaction (2019).
  • Anne Dirkson, Suzan Verberne, and Wessel Kraaij. Conversation-aware filtering of online patient forum messages. In Proceedings of the Fifth Social Media Mining for Health Applications Workshop & Shared Task, pag. 11–18, Barcelona, Spain (Online), December 2020. Association for Computational Linguistics.
  • George Awad, Asad Butt, Keith Curtis, Jonathan Fiscus, Afzad Godil, Yooyoung Lee, Andrew Delgado, Jesse Zhang, Eliot Godard, B. Chocot, Lukas Diduch, J.Liu, Alan Smeaton, Yvette Graham, Gareth Jones, Wessel Kraaij, and Georges Quenot. Trecvid 2020: A comprehensive campaign for evaluating video retrieval tasks across multiple application domains. In Proceedings of TRECVID 2020. NIST, 2020.
  • AC van den Berg, SN Giest, SM Groeneveld, and W Kraaij. Inclusivity in online platforms: Recruitment strategies for improving participation of diverse sociodemographic groups. Public Administration Review, 2020.

Den Haag - New Babylon

Anna van Buerenplein 1
2595 DA Den Haag

Postadres

Postbus 96800
2509 JE Den Haag