概要

Mian Usman Sattar 博士は、人工知能 (AI)、ビジネス インテリジェンス、ヒューマン コンピューター インタラクション (HCI) を専門とdq11sカジノ学術界を代表dq11sカジノ学際的な研究者です。彼の研究は、理論的な進歩と医療、教育、業界にわたる現実世界の応用を統合dq11sカジノ、リーダーシップを重視し、インパクトを重視dq11sカジノ精神に基づいています。

40 を超える査読済み出版物のポートフォリオと、国内外の資金提供を受けたプロジェクトへの積極的な貢献により、Sattar 博士は、複雑な社会課題に対処dq11sカジノインテリジェントでユーザー中心のテクノロジーの進歩に尽力しています。彼は、助成金の獲得、研究の調整、AI とデジタル イノベーションにおける英国の戦略的地位をサポートdq11sカジノ影響力の高い成果物の開発において中心的な役割を果たしています。 Sattar 博士は、その学術的貢献が国際的に認められており、影響力の高いいくつかのジャーナルの編集委員および諮問委員を務め、また多数の主要出版物の査読者を務めています。彼は世界的な研究コミュニティに積極的に参加しており、IEEE CMT、ISBI、CogMI、ACM、SKIMA などの権威ある国際会議でセッションの議長を務め、技術的専門知識を提供してきました。

サタール博士は、教育機関レベルで、カリキュラムの強化、デジタル教育学、研究指導を通じて持続的な学術的リーダーシップを発揮しています。彼は、学生のフィードバック、業界のニーズ、現代の学習アプローチに合わせて複数のモジュールの再設計を主導してきました。彼の教育と監督に対dq11sカジノ協力的かつ包括的なアプローチは、生徒のエンパワメントと生涯学習への取り組みを反映しています。 Sattar 博士は、研究戦略パネル、アクセスおよび参加グループ、支援イベントなど、大学全体の取り組みにも大きく貢献しています。学際的なチームを率い、戦略的に整合した結果をもたらす彼の能力は、彼のビジョン、適応力、学術的卓越性への献身を強調しています。

私はデータ サイエンス 研究センターの活発なメンバーです。

教育の責任

私の教育責任には次のコースが含まれます:

• ビッグデータの処理
• 情報の視覚化
• スクリプトと Web テクノロジー
• IT プロダクト デザイン
• 分析、倫理、信頼、ガバナンス
• ソフトウェア エンジニアリング

これまでの役割では、次のようなモジュールに取り組みました。

• データ サイエンス
• システム分析と設計
• プログラミング入門
• データベース管理
• ウェブサイトのデザインと開発

上記のモジュールに加えて、機械学習、データ分析、AI とアプリケーション、その他のコンピューティング関連モジュールのコースを教えることもできます。

専門的な関心事

私の研究関心は、人工知能 (AI)、ヒューマン コンピューター インタラクション (HCI)、イマーシブ テクノロジーの交差点にあり、これらの最先端のツールを適用して、多様な領域にわたる複雑な現実世界の問題を解決dq11sカジノことに重点を置いています。

私は特に、ビジネスと医学の両方における AI の変革の可能性に駆り立てられています。この 2 つの分野では、インテリジェント システムが人間の生活と組織のパフォーマンスに目に見える影響を与えることができます。ビジネス領域では、データ駆動型モデルと自然言語処理 (NLP) を活用して、消費者の行動を理解し、ユーザー エクスペリエンスをパーソナライズし、意思決定プロセスを最適化dq11sカジノことで、電子商取引とターゲットを絞ったマーケティングを研究しています。並行して、私の医療情報学への貢献は、医療画像分類、疾患の早期検出、臨床意思決定支援システムのための AI を活用したソリューションの開発を中心としており、医療専門家がより正確でタイムリーな介入を行えるよう支援しています。

私はまた、仮想現実や拡張現実などの没入型テクノロジーにも深く関わっており、教育、治療、認知評価のための直感的でユーザー中心の環境を作成dq11sカジノための AI との統合を研究しています。私の研究は、技術革新と分野固有のニーズの橋渡しをdq11sカジノことで、学術的な理解を促進dq11sカジノだけでなく、業界や社会に具体的な価値をもたらす、スケーラブルで倫理的、人間中心のソリューションを作成dq11sカジノことを目指しています。

研究上の関心事

私の学際的な研究は、人工知能 (AI)、ヒューマン コンピューター インタラクション (HCI)、イマーシブ テクノロジーに及び、医学と多様なビジネス ドメインの両方における複雑な課題に対処dq11sカジノためのそれらの統合に重点を置いています。

ヘルスケア分野では、HCI 原則を採用して臨床医をサポートし、患者の関与を高める直感的なシステムを設計しながら、早期診断、予測分析、医療画像分類のための AI の応用を模索しています。仮想現実や拡張現実などの没入型テクノロジーは、インタラクティブな認知評価、治療的介入、個人のニーズに合わせたトレーニング環境を可能にdq11sカジノことで、この空間をさらに豊かにします。同時に、ビジネスの分野では、AI と HCI がどのように顧客エクスペリエンスを最適化し、インテリジェントな自動化を推進し、電子商取引、ターゲットを絞ったマーケティング、ビジネス インテリジェンスなどの分野でデータ駆動型戦略をサポートできるかを調査しています。

この学際的なアプローチは、AI を活用して経済を強化し、医療成果を改善し、英国を信頼できる責任ある AI の世界的リーダーとして位置づけることを重視dq11sカジノ英国の国家 AI 戦略と一致しています。これらの技術の柱を融合dq11sカジノことで、私の仕事は、人々、企業、公益のために機能dq11sカジノ AI に関dq11sカジノ英国のビジョンを反映して、イノベーションを促進し、生産性を高め、有意義な社会的影響をもたらす、スケーラブルでユーザー中心の、倫理に基づいたソリューションの作成に貢献します。

資格

• 情報学博士号 (マレーシア科学技術大学、マレーシア)
• MS IT マネジメント (英国、サンダーランド大学)
• コンピュータ サイエンス修士号 (パキスタン、ラホール、ガバメント カレッジ大学)

最近の出版物

• ウスマン・サタール、M.、Dattana、V.、Hasan、R.、Mahmood、S.、Wazir Khan、H.、および Hussain、S. (2025)。サプライチェーン管理の強化: 予測とリスク軽減のためのコスト精度と ESG ベースの評価を備えた機械学習技術の比較研究。サステナビリティ 2025、Vol. 17、ページ 5772、17(13)、5772。https://doi.org/10.3390/SU17135772
• サタール、M.U.、C.P.ウフェリ、R.ハサン、S.マフムード（2025）。 K 平均法と階層的クラスタリング アルゴリズムを使用した混合データの因子分析 (FAMD) ベースのアプローチを通じて顧客のセグメンテーションを強化します。情報, 16(6)、441. https://doi.org/10.3390/INFO16060441
• ウスマン・サタール、M.、Wazir Khan, H.、Ghaffar, A.、Murad, H.、Raza, S. (2025)。拡張現実が医学生の内発的動機に及ぼす影響を探る: 3 次元分析。経営と社会科学のジャーナル, 2(2)、257–276。 https://doi.org/10.63075/DT4F4H66
• アブディ、H.サタール、M.U.、ハサン、R.、ダッタナ、V.、マフムード、S. (2025)。畳み込みニューラル ネットワークを使用した脳 CT 画像における脳卒中検出: モデルの開発、最適化、解釈可能性。情報 2025、Vol. 16、345ページ, 16(5)、345. https://doi.org/10.3390/INFO16050345
• ガマウェラゲダラ、M.P.B.、サタール、M.U.、およびハサン、R. (2025)。 AI を使用してガソリン スタンドの追い越しを軽減: 偽造プレートや改ざんプレートを検出dq11sカジノための YOLOv8 OCR と MOT History API。コンピュータ、材料、連続体, 0(0)、1 ～ 10。 https://doi.org/10.32604/CMC.2025.062826
• サタール、M.U.、カーン、H. W.、カーン、H. W.、ハッサン、R.、ハッサン、R.、ハッサン、A. (2024)。医療学習における直感的なモバイル AR のための人間中心設計フレームワーク。UMT 教育のレビュー, 7(2)、94-122–194–122。
• クレシ、Z、ナディーム、T、&サタール、M.U. (2023). 分析を使用して、学部生の自信と課題完了の遅れとの関係を調査。応用研究および学際的研究ジャーナル (JARMS)、4(2)、2023。
• アフマド、B.、サタール、M.U.、H. W. カーン、Z. クレシ、R. ハサン、A. アフマド、M. アザド (2021)。ディープラーニングを通じてロボットに組み立てプロセスを学習させるインテリジェント デジタル ツイン。
• アルマドール、A.、サタール、アメリカ、Al Hejaili、A.、Ghulam Mohammad、U.、Tariq、U.、Ben Chikha、H. (2022)。急性リンパ芽球性白血病を予測dq11sカジノための効率的なコンピューター ビジョン ベースのアプローチ。計算神経科学のフロンティア。
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• ハサン、R.、パラニアッパン、S.、マフムード、S.、サーカー、K.U.、サッタル、M.U.、Abbas、A.、Naidu、V.R.、Rajegowda、P.M. (2021)。 eDify: ビデオ ストリーミング サーバーを使用して教育と学習のプロセスを強化します。インタラクティブ モバイル テクノロジーの国際ジャーナル、15(11)、49–65。 https://doi.org/10.3991/ijim.v15i11.20245
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• ニサール、H.、ワジド、B.、シャヒド、S.、アンワル、F.、ワジド、I.、カトゥーン、A.サタール、M.U.、& サダフ、S. (2021)。希少遺伝性疾患の第一段階診断フレームワークとしての全ゲノム配列決定。実験生物学と医学、246(24)、2610–2617。 https://doi.org/10.1177/15353702211040046
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• サッタル、M.U.、ムバシャール、A.、ファリード、R.、リズワン、M. (2021)。 EC のアーキテクチャ、セキュリティ問題、および使用シナリオ。 UMT 人工知能レビュー、1(1)、1–1。 https://doi.org/10.32350/umtair.11.04
• サタール、M.U.、Palaniappan, S.、Lokman, A.、Hassan, A.、Shah, N.、および Riaz, Z. (2019)。医学生の学習意欲と能力に対dq11sカジノ仮想現実トレーニングの効果。パキスタン医学ジャーナル、35(3)。 https://doi.org/10.12669/pjms.35.3.44
• サタール、M.U.、Palaniappan, S.、Lokman, A.、Shah, N.、Khalid, U.、および Hasan, R. (2020)。仮想現実ベースの教育を使用して医学生のモチベーションを高める。学習における新興技術の国際ジャーナル (IJET)、15(02)、160。 https://doi.org/10.3991/ijet.v15i02.11394
• サタール、M.U.、およびSattar、B. (2012)。顧客ロイヤルティに対dq11sカジノ顧客満足度の影響の分析: パキスタンの電気通信部門におけるデータ主導型調査。アジア ビジネス アンド マネジメント ジャーナル、4(3)、252–259。
• ニューハンプシャー州ウィジャヤ、A.アグテサ、G.デ・ブリト・シルバ、V.ディナカラン、&ウスマン、M.(2020)。白斑治療装置のシミュレーション。 Journal of Robotics and Control (JRC)、1(4)、124–128。 https://doi.org/10.18196/jrc.1426
• ニューハンプシャー州ウィジャヤ、M.イブラヒム、N.シャフ、&サッタル、M.U。 （2021年）。 Arduinoベースのデジタル高度聴力計。 Journal of Robotics and Control (JRC)、2(2)、83–87。 https://doi.org/10.18196/jrc.2257
• ノース・エイチ・ウィジャヤ、DF・ノベラ、ノース・シャフ、&サタール、M.U.(2020)。 Arduinoベースの自動薬液混合機用ミニシェーカー。 Journal of Robotics and Control (JRC)、1(6)、220–223。 https://doi.org/10.18196/jrc.1641
• ザヒド、Z.サタール、M.U.、H. W. カーン、A. ザヒド、MF リアス (2021)。パキスタンの電力予測のスマートな分析と視覚化。国際ジャーナル オブ コンピューティングおよびデジタル システム、10(1)、761–771。 https://doi.org/10.12785/ijcds/100170