カヴィヤ・コッパラプ: 3Dプリントされたレンズから生まれた診断ツール
糖尿病網膜症は、予防可能な失明の主な原因の一つですが、その検診には通常、眼科医、専門的な眼底カメラ、そして貧困地域や農村地域の多くの患者が予約を取ることさえ難しい状況が伴います。バージニア州アレクサンドリアの高校生だったカヴィヤ・コッパラプが考え出した答えは、スマートフォンのカメラにクリップで取り付ける3Dプリント製のレンズと、得られた画像を読み取るように訓練された人工知能モデルでした。彼女はこれを「Eyeagnosis」と呼び、これが大学卒業前に彼女が構築した数々の診断ツールの最初のものとなりました。
トーマス・ジェファーソン高校
コッパラプは、研究志向の学生を輩出することで知られるアレクサンドリアのトーマス・ジェファーソン高校（Thomas Jefferson High School for Science and Technology）に通い、その後ハーバード大学に進学しました。彼女の最初期の記録に残るプロジェクトは、1年生の時に始まりました。「MediKey」というモバイルアプリで、救急救命士が意識不明の患者のスマートフォンから安全に医療情報を引き出せるようにするものでした。これは、救命士が患者のアレルギーや服用薬を推測するたびに発生するリスクを伴う、現実的かつ差し迫った課題でした。
Eyeagnosisとスマートフォンによる網膜検査
2016年、17歳の時にコッパラプは「Eyeagnosis」を開発しました。これは低コストの3Dプリント製レンズアタッチメントとモバイルアプリを組み合わせたもので、機械学習を使用して、従来の診断に必要な大規模な眼科検査を行わずに、スマートフォンで撮影した網膜写真から糖尿病網膜症を特定するものです。このプロジェクトは、糖尿病網膜症は早期発見すれば治療可能であるにもかかわらず、安価で大規模な早期検診の提供が最も困難であるという世界的な格差を狙ったものです。このツールは、2017年にWebMDの「Health Hero」として評価され、応用機械学習に取り組む10代の発明家を追うメディアで大きく取り上げられました。
GlioVisionと迅速な癌診断
コッパラプは「Eyeagnosis」に続き、2017年から2019年にかけて開発された、攻撃的な脳腫瘍である膠芽腫（グリオブラストーム）を病理画像から直接自動評価するプラットフォーム「GlioVision」を手掛けました。その利点はスピードとコストでした。膠芽腫のDNAに基づく診断手法は遅く高価であり、画像ベースの機械学習アプローチは、腫瘍サンプルの分類において、より速く安価な代替手段となる可能性を秘めていました。この研究は、ストーニーブルック大学や米国国立衛生研究所（National Institutes of Health）の研究者らとの共同研究に基づいており、最終的に彼女の名義での特許（US10748040B2）へと結びつきました。
後進のための道を作る
自身の発明をゴールとするのではなく、コッパラプは2015年にGirlsComputingLeagueを設立し、資金不足の学校の女子生徒向けにコンピュータと科学のワークショップを運営しました。その後、2020年11月にはHPと提携し、テクノロジーの公平性を推進する取り組みを開始しました。彼女はハーバード大学での研究職を継続し、「Tiny Machine Learning」や「Computing at Scale」などのコースを受講し、AppleのCore Machine Learningチームでインターンシップを行い、2019年からはSTEM分野の女性のためのAAAS IF/THENアンバサダーに任命されました。その後の評価は、多くの10代の発明家が受けるものよりも幅広いメディアでなされました。2020年のスミソニアン協会の展示「Girlhood (It's Complicated)」での特集、Seventeen誌の「Voices of the Year」への選出、ハーバード大学の学部技術イノベーションフェローへの就任などが挙げられます。自身のモチベーションについて、彼女はこう述べています。「コンピュータサイエンスを追求したい学生に影響を与え、彼らの能力、スキル、そして未来にもっと自信を持ってもらいたいのです。」
公共の場における科学者
科学コンテストのトロフィーが終わると注目度が低下する多くの10代の発明家とは異なり、コッパラプは自分自身ではなく、仕事を中心とした公的なプロフィールを構築し続けました。2017年10月には業界関係者と学生を同じ部屋に集めた人工知能サミットを開催し、体験型科学博物館の理事を務め、2020年初頭にはWebMDのAI特集号に寄稿しました。彼女は2020年9月にMarie Claire誌で特集され、2019年4月にはAlba Botanicaの「Do Good, Do Beautiful」キャンペーンでも評価されました。これは消費者ブランドからの注目であり、計算生物学プロジェクトには滅多にないことであり、彼女の物語が技術的内容だけでなく、そのアドボカシー価値（啓発的価値）のためにも読まれていたことを示唆しています。
カヴィヤが天才と呼ばれる理由
コッパラプがそのように呼ばれる根拠は、単一のひらめきではなく、特定的かつ再現可能なパターンにあります。医学における診断のボトルネック（網膜症検診、膠芽腫の分類）を特定し、分野で通常必要とされる高価な専用装置の代わりに、安価でアクセスしやすいハードウェア（スマートフォン、3Dプリント製アタッチメント）を使って機能する機械学習パイプラインを構築したことです。これは応用工学的な判断の真の偉業です。高価な診断ワークフローのうち、スマホのカメラと訓練されたモデルで代替できるものとできないものを見極める能力です。
正直な但し書きとして、EyeagnosisもGlioVisionも、出典資料において臨床展開や大規模な査読付き検証に達したとは記録されていません。いずれもFDA認可や病院で採用されたツールというよりは、プロトタイプや研究共同研究として説明されています。WebMDやスミソニアンで紹介された「機能するコンセプトの実証」と、医師が使用する「実際の診断製品」との間にはギャップがあり、10代の発明家を取り上げる報道ではそれがしばしば誇張される傾向があります。その点はここにも当てはまります。しかし、疑いの余地がないのはそのパターンです。コッパラプは学士号を取得する前に2つの異なる診断パイプラインを構築し、最初のプラットフォームを使って、単にメディア報道で稼ぐのではなく、アドボカシー活動に資金を提供しました。
遺産
コッパラプの最も永続的な貢献は、単一の診断ツールではなく、彼女自身とコンピューティング分野の他の若い女性たちの周りに構築したインフラストラクチャー（GirlsComputingLeague、IF/THENアンバサダーシップ、HPとのパートナーシップ）かもしれません。彼女は、自分自身の評価を、自分のような学校、指導者、研究室との共同研究を持たなかった人々のための制度的なアクセスへと変換する実績を残しました。
