Dr Ali Elzieny est cardiologue et chercheur en imagerie médicale, spécialisé en médecine cardiovasculaire, traitement quantitatif des images, intelligence artificielle et innovation en santé numérique. Il occupe actuellement les fonctions de Data Consultant et anciennement de Clinical Research Fellow à Boston University School of Medicine, où ses travaux portent sur l’intégration de l’intelligence artificielle et du machine learning dans l’imagerie médicale afin d’améliorer le dépistage précoce et la précision diagnostique.
Ses domaines d’expertise incluent l’imagerie cardiaque avancée, l’échocardiographie, le traitement d’images médicales, l’analyse quantitative des images et les technologies diagnostiques assistées par intelligence artificielle. Dr Elzieny a participé à plusieurs projets de recherche impliquant des ensembles complexes de données d’imagerie multiparamétrique, l’analyse computationnelle des images et les applications numériques en recherche cardiovasculaire.
Il a auparavant exercé comme cardiologue en Égypte au sein d’Utopia Clinics dans la région de la mer Rouge, ainsi qu’à Misr Hospital et South Sinai Hospital. Il a également occupé le poste de Research Associate à la Boston University School of Medicine avant d’évoluer vers ses fonctions actuelles en recherche et analyse de données.
Dr Elzieny est titulaire d’un diplôme de médecine et chirurgie (MBBCh) de Mansoura University et d’un Master of Science en cardiologie et angiologie de Menoufia University.
Au sein d’Amyloidosis Africa, Dr Ali Elzieny soutient les initiatives stratégiques liées à l’intelligence artificielle, à la digitalisation, à l’innovation en imagerie cardiovasculaire et aux systèmes avancés de gestion des données. Il contribue au développement de projets de recherche cardiovasculaire intégrant l’IA, aux flux de travail numériques en imagerie médicale et aux infrastructures collaboratives de recherche visant à renforcer le diagnostic précoce et la médecine cardiovasculaire de précision en Afrique. Il participe également aux activités du Core Lab, notamment dans l’analyse des images, l’interprétation quantitative des données et la standardisation multicentrique de l’imagerie cardiovasculaire.
