카비아 코파라푸: 3D 프린팅 렌즈로 구축한 진단 기술

당뇨망막병증은 예방 가능한 실명의 주요 원인 중 하나입니다. 이를 선별 검사하려면 일반적으로 안과 의사, 특수 망막 카메라, 그리고 빈곤 지역이나 농촌 지역의 많은 환자가 이용하기 어려운 예약이 필요합니다. 버지니아주 알렉산드리아에서 고등학생이었던 카비아 코파라푸 (Kavya Kopparapu)의 해결책은 스마트폰 카메라에 부착하는 3D 프린팅 렌즈와 그 결과 이미지를 판독하도록 훈련된 인공지능 모델이었습니다. 그녀는 이를 '아이아그노시스 (Eyeagnosis)'라고 불렀으며, 이는 그녀가 학부 학위를 마치기 전 구축한 여러 진단 도구 중 첫 번째였습니다.

토마스 제퍼슨 과학기술 고등학교

코파라푸는 연구 중심 학생들을 배출하기로 유명한 특목고인 알렉산드리아의 토마스 제퍼슨 과학기술 고등학교 (Thomas Jefferson High School for Science and Technology)에 다녔고, 이후 하버드 대학교에 진학했습니다. 그녀의 가장 초기 기록된 프로젝트는 1학년 때였습니다. MediKey는 응급구조사가 의식이 없는 환자의 스마트폰에서 의료 정보를 안전하게 추출할 수 있게 해주는 모바일 앱으로, 응급구조사가 환자의 알레르기나 복용 약물을 추측하는 매 순간마다 실질적인 생사가 달린 문제를 다루었습니다.

아이아그노시스와 스마트폰 망막 검사

2016년, 17세의 코파라푸는 저비용 3D 프린팅 렌즈 부착물과 모바일 앱을 결합한 아이아그노시스를 개발했습니다. 이 앱은 기계 학습을 사용하여 기존 진단에 필요한 복잡한 안과 검사 없이도 스마트폰으로 찍은 망막 사진에서 당뇨망막병증을 식별했습니다. 이 프로젝트는 특정 글로벌 접근성 격차를 겨냥했습니다. 당뇨망막병증은 조기에 발견하면 치료할 수 있지만, 조기 검진이야말로 저렴한 비용으로 대규모로 제공하기 가장 어려운 단계입니다. 이 도구는 2017년 WebMD '헬스 히어로 (Health Hero)'로 인정받았고, 응용 기계 학습 분야의 십 대 발명가들을 추적하는 매체들에 보도되었습니다.

글리오비전과 신속한 암 진단

코파라푸는 아이아그노시스에 이어 2017년에서 2019년 사이에 개발된 글리오비전 (GlioVision) 플랫폼을 선보였습니다. 이는 공격적인 뇌암인 교모세포종을 병리 이미지에서 직접 자동 평가하기 위한 것이었습니다. 핵심은 속도와 비용이었습니다. DNA 기반 교모세포종 진단 방식은 느리고 비싸지만, 이미지 기반 기계 학습 접근법은 종양 샘플을 분류하는 데 더 빠르고 저렴한 대안을 제시했습니다. 이 작업은 스토니브룩 대학교 및 미국 국립보건원 (NIH) 연구진과의 협력을 바탕으로 이루어졌으며, 결국 그녀의 이름으로 된 특허 (US10748040B2)로 이어졌습니다.

자신의 파이프라인 구축

코파라푸는 자신의 발명품을 종착점으로 삼는 대신, 2015년에 GirlsComputingLeague를 설립하여 재정이 부족한 학교의 소녀들을 위한 컴퓨터 및 과학 워크숍을 운영했고, 이후 2020년 11월 HP와 협력하여 기술 평등 이니셔티브를 시작했습니다. 그녀는 하버드에서 '초소형 기계 학습 (Tiny Machine Learning)' 및 '대규모 컴퓨팅 (Computing at Scale)'과 같은 과정을 수강하며 연구 역할을 이어갔고, 애플의 핵심 기계 학습 팀에서 인턴으로 일했으며, 2019년부터 STEM 분야 여성을 위한 AAAS IF/THEN 대사로 임명되었습니다. 대부분의 십 대 발명가보다 더 광범위한 미디어의 인정을 받았습니다. 2020년 스미소니언 박물관의 '소녀 시절 (복잡하다)' 전시회에 소개되었고, 세븐틴 매거진의 '올해의 목소리' 명예를 얻었으며, 하버드 학부 기술 혁신 펠로우로 선정되었습니다. 그녀는 자신의 동기에 대해 이렇게 말했습니다. "컴퓨터 과학을 추구하려는 학생들에게 영향을 미치고, 그들의 능력, 기술, 미래에 대해 더 자신감을 갖게 하고 싶습니다."

대중 지향적인 과학자

과학 박람회 트로피가 멈추면 인지도가 사라지는 많은 십 대 발명가와 달리, 코파라푸는 자신을 중심으로 홍보하는 대신 작업 자체를 중심으로 대중적인 프로필을 쌓았습니다. 2017년 10월 업계 관계자와 학생들을 한자리에 모은 인공지능 서밋을 주최하고, 대화형 과학 박물관 이사회에서 활동했으며, 2020년 초 WebMD의 인공지능 집중 호에 기사도 게재했습니다. 그녀는 또한 2020년 9월 마리 끌레르에 프로필이 실렸고, 2019년 4월에는 Alba Botanica의 'Do Good, Do Beautiful' 캠페인에서 인정받았습니다. 이는 컴퓨팅 생물학 프로젝트에는 좀처럼 찾아보기 힘든 소비자 브랜드의 관심이며, 그녀의 이야기가 기술적 내용뿐만 아니라 옹호 가치 때문에도 읽히고 있음을 시사합니다.

카비아가 천재라 불리는 이유

코파라푸가 천재라는 수식어를 얻는 근거는 단 한 번의 통찰력이 아니라 구체적이고 반복 가능한 패턴에 있습니다. 의학 분야의 진단 병목 현상(망막 검진, 교모세포종 분류)을 파악하고, 값비싼 전문 장비 대신 저렴하고 접근하기 쉬운 하드웨어(스마트폰, 3D 프린팅 부착물)를 활용하여 기계 학습 파이프라인을 구축한 것입니다. 이것은 응용 공학적 판단의 진정한 성과입니다. 고가의 진단 워크플로우 중 어떤 부분은 휴대폰 카메라와 학습된 모델로 대체할 수 있고, 어떤 부분은 그럴 수 없는지 아는 능력입니다.

정직하게 덧붙이자면, 아이아그노시스나 글리오비전이 임상 배치에 도달했거나 대규모로 동료 검토 검증을 받았다는 기록은 소스 자료에 없습니다. 두 도구 모두 FDA 승인이나 병원에서 채택된 도구가 아니라 프로토타입과 연구 협력으로 설명됩니다. WebMD와 스미소니언이 다룬 작업 중인 개념 증명과 의사들이 사용하는 실제 진단 제품 사이의 격차는 십 대 발명가 보도가 종종 과장하는 지점이며, 여기에도 해당됩니다. 그러나 의문의 여지가 없는 것은 패턴입니다. 코파라푸는 학사 학위를 받기 전에 두 가지 독특한 진단 파이프라인을 구축했으며, 첫 번째 프로젝트에서 얻은 플랫폼을 언론 보도를 현금화하는 대신 옹호 활동에 자금을 지원하는 데 사용했습니다.

유산

코파라푸의 가장 지속적인 기여는 단일 진단 도구보다는 그녀 자신과 컴퓨팅 분야의 다른 젊은 여성들을 위해 구축한 인프라(GirlsComputingLeague, IF/THEN 대사 활동, HP 파트너십)일지도 모릅니다. 이는 개인적인 인정을 학교, 멘토, 실험실 협력 기회가 없었던 사람들을 위한 기관적 접근권으로 전환해 온 기록입니다.