Michael est un informaticien spécialisé dans les méthodes informatiques pour l’analyse des données médicales (médecine informatique), qui travaille comme professeur à l’Université de Toronto et comme scientifique en chef des données pour le University Health Network (UHN). Il est également membre du corps enseignant du Vector Institute for Artificial Intelligence et directeur scientifique de HPC4Health, un nuage informatique privé pour les hôpitaux de l’Ontario.

Les travaux de Michael portent sur la saisie de données phénotypiques provenant de rencontres cliniques, en utilisant à la fois des interfaces utilisateur perfectionnées et l’exploration de données non structurées (principalement l’exploration de texte, basée sur une méthodologie d’apprentissage automatique), ainsi que l’analyse de données omiques (génome, transcriptome, épigénome) dans le contexte des phénotypes structurés des patients, principalement pour les maladies rares. Globalement, son objectif de recherche est de rationaliser les flux de travail cliniques et de permettre des traitements plus rapides et de meilleure qualité en créant des analyses automatisées transparentes des données omiques des patients basées sur des informations saisies automatiquement lors des rencontres cliniques.

Outre la science et la famille, les autres passions de Michael sont le soccer, le vélo, la randonnée et le ski de fond.