Kavya Kopparapu : Le diagnostic construit à partir d'une lentille imprimée en 3D

La rétinopathie diabétique est l'une des principales causes de cécité évitable, et son dépistage nécessite généralement un ophtalmologue, une caméra rétinienne spécialisée et un rendez-vous que beaucoup de patients dans des régions pauvres ou rurales n'obtiennent jamais. La réponse de Kavya Kopparapu, élaborée alors qu'elle était lycéenne à Alexandria, en Virginie, a été une lentille imprimée en 3D clipsée sur l'appareil photo d'un smartphone et un modèle d'intelligence artificielle entraîné à lire les images résultantes. Elle l'a baptisé Eyeagnosis, et ce n'était que le premier des nombreux outils de diagnostic qu'elle a construits avant d'obtenir sa licence.

Thomas Jefferson High School

Kopparapu a fréquenté la Thomas Jefferson High School for Science and Technology à Alexandria, une école spécialisée réputée pour former des étudiants tournés vers la recherche, et a poursuivi ses études à l'université Harvard. Son premier projet enregistré remonte à sa première année : MediKey, une application mobile qui permettait aux techniciens ambulanciers d'obtenir en toute sécurité des informations médicales depuis le smartphone d'un patient inconscient — un problème aux enjeux réels évidents liés à chaque seconde qu'un ambulancier passe à essayer de deviner les allergies ou les médicaments d'un patient.

Eyeagnosis et l'examen de la rétine par smartphone

En 2016, à l'âge de dix-sept ans, Kopparapu a construit Eyeagnosis : un accessoire de lentille imprimé en 3D à faible coût couplé à une application mobile utilisant l'apprentissage automatique pour détecter la rétinopathie diabétique à partir d'une photo de la rétine prise avec un smartphone, sans l'examen ophtalmologique approfondi requis par un diagnostic conventionnel. Le projet ciblait un déficit d'accès mondial spécifique : la rétinopathie diabétique est traitable si elle est détectée tôt, mais le dépistage précoce est précisément l'étape la plus difficile à fournir à bas coût et à grande échelle. L'outil lui a valu une reconnaissance en tant que WebMD Health Hero en 2017 et une couverture médiatique dans des publications suivant les inventeurs adolescents travaillant dans l'apprentissage automatique appliqué.

GlioVision et des diagnostics de cancer plus rapides

Kopparapu a suivi Eyeagnosis avec GlioVision, une plateforme développée entre 2017 et 2019 pour l'évaluation automatisée du glioblastome, un cancer cérébral agressif, directement à partir d'images pathologiques. L'argument était la vitesse et le coût : les méthodes de diagnostic basées sur l'ADN pour le glioblastome sont lentes et onéreuses, et une approche d'apprentissage automatique basée sur l'image promettait une alternative plus rapide et moins coûteuse pour classer les échantillons de tumeurs. Le travail s'appuyait sur une collaboration avec des chercheurs de l'université Stony Brook et des Instituts nationaux de la santé (National Institutes of Health), et a finalement contribué à un brevet à son nom (US10748040B2).

Bâtir le pipeline derrière elle

Plutôt que de traiter ses propres inventions comme une finalité, Kopparapu a fondé GirlsComputingLeague en 2015 pour organiser des ateliers d'informatique et de sciences pour les filles dans des écoles sous-financées, puis a lancé une initiative d'équité technologique en partenariat avec HP en novembre 2020. Elle a poursuivi des rôles de recherche à Harvard, en suivant des cours tels que Tiny Machine Learning et Computing at Scale, a effectué un stage au sein de l'équipe Core Machine Learning d'Apple, et a été nommée ambassadrice AAAS IF/THEN pour les femmes dans les STIM (STEM) à partir de 2019. La reconnaissance a suivi à travers un registre médiatique plus large que ce que reçoivent la plupart des inventeurs adolescents : un reportage dans l'exposition "Girlhood (It's Complicated)" du Smithsonian en 2020, un honneur "Voices of the Year" du magazine Seventeen, et un poste de Harvard Undergraduate Technology Innovation Fellow. À propos de sa motivation, elle a déclaré : "Je veux avoir un impact sur les étudiants qui souhaitent poursuivre en informatique, et leur donner plus confiance en leurs capacités, leurs compétences et leur avenir."

Une scientifique tournée vers le public

Contrairement à de nombreux inventeurs adolescents dont la visibilité s'estompe une fois les trophées des concours scientifiques rangés, Kopparapu a continué à bâtir un profil public autour de son travail plutôt qu'autour d'elle-même : en organisant un sommet sur l'intelligence artificielle en octobre 2017 qui a rassemblé des figures de l'industrie et des étudiants dans la même salle, en siégeant au conseil d'administration d'un musée scientifique interactif, et en publiant dans le numéro de WebMD consacré à l'IA début 2020. Elle a également fait l'objet d'un portrait dans Marie Claire en septembre 2020 et a été reconnue par la campagne "Do Good, Do Beautiful" d'Alba Botanica en avril 2019 — le genre d'attention de marque grand public qui atteint rarement un projet de biologie computationnelle, ce qui suggère que son histoire était lue autant pour sa valeur de plaidoyer que pour son contenu technique.

Pourquoi Kavya est qualifiée de génie

La qualification de Kopparapu repose sur un modèle spécifique et reproductible plutôt que sur un simple éclair d'intuition : identifier un goulot d'étranglement diagnostique en médecine (dépistage de la rétinopathie, classification du glioblastome) et construire un pipeline d'apprentissage automatique fonctionnel autour d'un matériel bon marché et accessible (un smartphone, un accessoire imprimé en 3D) au lieu de l'équipement spécialisé coûteux que le domaine suppose normalement nécessaire. C'est un véritable exploit de jugement en ingénierie appliquée : savoir quelles parties d'un flux de travail diagnostique coûteux peuvent être remplacées par une caméra de téléphone et un modèle entraîné, et lesquelles ne le peuvent pas.

La mise en garde honnête est qu'aucun des projets, Eyeagnosis ou GlioVision, n'est documenté dans les sources comme ayant atteint un déploiement clinique ou une validation par les pairs à grande échelle ; les deux sont décrits comme des prototypes et des collaborations de recherche plutôt que comme des outils approuvés par la FDA ou adoptés par les hôpitaux. Cet écart — entre une preuve de concept fonctionnelle couverte par WebMD et le Smithsonian et un produit de diagnostic réel utilisé par les médecins — est là où la couverture sur les inventeurs adolescents est souvent exagérée, et cela s'applique ici aussi. Ce qui n'est pas en question, c'est le modèle : Kopparapu a construit deux pipelines de diagnostic distincts avant d'avoir un diplôme de premier cycle, et a utilisé la plateforme du premier pour financer un travail de plaidoyer plutôt que pour simplement encaisser la couverture médiatique.

Héritage

La contribution la plus durable de Kopparapu pourrait s'avérer être moins un outil de diagnostic unique que l'infrastructure qu'elle a construite autour d'elle-même et d'autres jeunes femmes dans l'informatique — la GirlsComputingLeague, l'ambassade IF/THEN, le partenariat HP — un historique de conversion de la reconnaissance personnelle en accès institutionnel pour des personnes qui n'avaient ni son école, ni ses mentors, ni ses collaborations de laboratoire.