Kavya Kopparapu: La diagnostica costruita a partire da una lente stampata in 3D

La retinopatia diabetica è una delle principali cause di cecità prevenibile e il suo screening richiede solitamente un oculista, una fotocamera retinica specializzata e un appuntamento che molti pazienti in regioni povere o rurali non ottengono mai. La risposta di Kavya Kopparapu, sviluppata quando era una studentessa delle superiori ad Alexandria, in Virginia, è stata una lente stampata in 3D applicata alla fotocamera di uno smartphone e un modello di intelligenza artificiale addestrato a leggere le immagini risultanti. Lo ha chiamato Eyeagnosis, ed è stato solo il primo di diversi strumenti diagnostici che ha costruito prima di terminare la sua laurea triennale.

Thomas Jefferson High School

Kopparapu ha frequentato la Thomas Jefferson High School for Science and Technology ad Alexandria, una scuola specializzata nota per formare studenti orientati alla ricerca, e ha proseguito gli studi all'Università di Harvard. Il suo primo progetto registrato risale al primo anno: MediKey, un'app mobile che consentiva ai tecnici di emergenza medica di estrarre in modo sicuro informazioni mediche dallo smartphone di un paziente privo di sensi — un problema con evidenti rischi reali legati a ogni secondo che un tecnico spende per cercare di indovinare le allergie o i farmaci di un paziente.

Eyeagnosis e l'esame della retina tramite smartphone

Nel 2016, all'età di diciassette anni, Kopparapu ha costruito Eyeagnosis: un accessorio a lente stampato in 3D a basso costo abbinato a un'app mobile che utilizzava l'apprendimento automatico per segnalare la retinopatia diabetica da una foto della retina scattata con uno smartphone, senza l'esteso esame oculistico richiesto da una diagnosi convenzionale. Il progetto mirava a colmare una specifica lacuna di accesso globale: la retinopatia diabetica è curabile se scoperta precocemente, ma lo screening precoce è proprio il passaggio più difficile da fornire a basso costo e su larga scala. Lo strumento le è valso il riconoscimento come WebMD Health Hero nel 2017 e una copertura su testate che seguono gli inventori adolescenti che lavorano nell'apprendimento automatico applicato.

GlioVision e diagnostica del cancro più rapida

Kopparapu ha fatto seguire a Eyeagnosis il progetto GlioVision, una piattaforma sviluppata tra il 2017 e il 2019 per la valutazione automatizzata del glioblastoma, un cancro cerebrale aggressivo, direttamente dalle immagini patologiche. L'obiettivo era la velocità e il costo: i metodi diagnostici basati sul DNA per il glioblastoma sono lenti e costosi, e un approccio di apprendimento automatico basato sulle immagini prometteva un'alternativa più rapida ed economica per classificare i campioni di tumore. Il lavoro ha beneficiato della collaborazione con ricercatori della Stony Brook University e dei National Institutes of Health, e alla fine ha contribuito a un brevetto a suo nome (US10748040B2).

Costruire il percorso dietro di sé

Invece di trattare le sue invenzioni come un punto di arrivo, Kopparapu ha fondato GirlsComputingLeague nel 2015 per condurre workshop di informatica e scienza per ragazze in scuole sottofinanziate, e in seguito ha lanciato un'iniziativa di equità tecnologica in collaborazione con HP nel novembre 2020. Ha proseguito con ruoli di ricerca ad Harvard, seguendo corsi come Tiny Machine Learning e Computing at Scale, ha fatto uno stage nel team Core Machine Learning di Apple ed è stata nominata ambasciatrice AAAS IF/THEN per le donne nelle discipline STEM a partire dal 2019. Il riconoscimento è seguito attraverso un registro mediatico più ampio di quello che ricevono la maggior parte degli inventori adolescenti: un articolo nella mostra "Girlhood (It's Complicated)" dello Smithsonian nel 2020, un riconoscimento come "Voices of the Year" della rivista Seventeen e un posto come Harvard Undergraduate Technology Innovation Fellow. Riguardo alla sua motivazione, ha dichiarato: "Voglio avere un impatto sugli studenti che vogliono studiare informatica e renderli più sicuri delle loro capacità, competenze e futuro."

Una scienziata rivolta al pubblico

A differenza di molti inventori adolescenti la cui visibilità svanisce una volta terminati i trofei delle fiere della scienza, Kopparapu ha continuato a costruire un profilo pubblico attorno al lavoro piuttosto che attorno a se stessa: ospitando un vertice sull'intelligenza artificiale nell'ottobre 2017 che ha riunito figure del settore e studenti nella stessa stanza, servendo nel consiglio di amministrazione di un museo della scienza interattivo e pubblicando nel numero di WebMD focalizzato sull'IA all'inizio del 2020. È stata anche descritta da Marie Claire nel settembre 2020 e riconosciuta dalla campagna "Do Good, Do Beautiful" di Alba Botanica nell'aprile 2019 — il tipo di attenzione da parte di marchi di consumo che raramente raggiunge un progetto di biologia computazionale, e che suggerisce che la sua storia fosse letta tanto per il suo valore di advocacy quanto per il suo contenuto tecnico.

Perché Kavya è definita un genio

La pretesa di Kopparapu a tale titolo si basa su un modello specifico e ripetibile piuttosto che su un singolo lampo di intuizione: identificare un collo di bottiglia diagnostico in medicina (screening della retinopatia, classificazione del glioblastoma) e costruire una pipeline di apprendimento automatico funzionante attorno a hardware economico e accessibile (uno smartphone, un accessorio stampato in 3D) invece della costosa attrezzatura specializzata che il campo solitamente assume sia necessaria. Questa è una vera impresa di giudizio ingegneristico applicato: sapere quali parti di un costoso flusso di lavoro diagnostico possono essere sostituite da una fotocamera di un telefono e un modello addestrato, e quali no.

L'onesta avvertenza è che né Eyeagnosis né GlioVision sono documentati nel materiale di provenienza come aventi raggiunto l'implementazione clinica o la validazione sottoposta a revisione paritaria su larga scala; entrambi sono descritti come prototipi e collaborazioni di ricerca piuttosto che come strumenti approvati dalla FDA o adottati dagli ospedali. Quel divario — tra una prova di concetto funzionante coperta da WebMD e Smithsonian e un vero prodotto diagnostico utilizzato dai medici — è dove la copertura sugli inventori adolescenti spesso esagera, e si applica anche qui. Ciò che non è in discussione è il modello: Kopparapu ha costruito due distinte pipeline diagnostiche prima di avere una laurea triennale e ha usato la piattaforma della prima per finanziare il lavoro di advocacy piuttosto che per incassare semplicemente la copertura mediatica.

Eredità

Il contributo più duraturo di Kopparapu potrebbe rivelarsi meno qualsiasi singolo strumento diagnostico e più l'infrastruttura che ha costruito attorno a se stessa e ad altre giovani donne nell'informatica — la GirlsComputingLeague, l'ambasciata IF/THEN, la partnership con HP — un track record di conversione del riconoscimento personale in accesso istituzionale per persone che non avevano la sua scuola, i suoi mentori o le sue collaborazioni di laboratorio.