Kavya Kopparapu: 3D Baskılı Lens ile İnşa Edilen Teşhis
Diyabetik retinopati, önlenebilir körlüğün önde gelen nedenlerinden biridir ve taranması genellikle bir göz doktoru, özel bir retina kamerası ve yoksul veya kırsal bölgelerdeki birçok hastanın asla ulaşamadığı bir randevu gerektirir. Kavya Kopparapu'nun (Kavya Kopparapu), Alexandria, Virginia'da lise öğrencisiyken geliştirdiği çözüm, bir akıllı telefon kamerasına klipslenen 3D baskılı bir lens ve elde edilen görüntüleri okumak için eğitilmiş bir yapay zeka modeliydi. Buna "Eyeagnosis" adını verdi ve bu, lisans derecesini tamamlamadan önce inşa ettiği birkaç teşhis aracından ilkiydi.
Thomas Jefferson Lisesi
Kopparapu, Alexandria'daki araştırma odaklı öğrencileriyle tanınan bir fen lisesi olan Thomas Jefferson Bilim ve Teknoloji Lisesi'ne (Thomas Jefferson High School for Science and Technology) devam etti ve ardından Harvard Üniversitesi'ne gitti. Kaydedilen ilk projesi birinci sınıfındaydı: MediKey, acil tıp teknisyenlerinin bilinci kapalı bir hastanın akıllı telefonundan tıbbi bilgileri güvenli bir şekilde almasını sağlayan bir mobil uygulama. Bu, bir acil tıp teknisyeninin hastanın alerjilerini veya ilaçlarını tahmin etmeye çalıştığı her saniyenin gerçek hayattaki risklerle bağlantılı olduğu bir sorundu.
Eyeagnosis ve Akıllı Telefon Retina Muayenesi
2016 yılında, on yedi yaşındayken Kopparapu, Eyeagnosis'i inşa etti: geleneksel teşhisin gerektirdiği kapsamlı göz muayenesi olmaksızın, bir akıllı telefon retina fotoğrafından diyabetik retinopatiyi işaretlemek için makine öğrenimi kullanan, düşük maliyetli 3D baskılı bir lens aparatı ve mobil uygulama. Proje, belirli bir küresel erişim boşluğunu hedefliyordu; diyabetik retinopati erken yakalanırsa tedavi edilebilir, ancak erken tarama tam da büyük ölçekte ucuza sunulması en zor adımdır. Araç, ona 2017'de WebMD "Sağlık Kahramanı" ödülünü kazandırdı ve uygulamalı makine öğrenimi üzerinde çalışan genç mucitleri izleyen mecralarda yer aldı.
GlioVision ve Daha Hızlı Kanser Teşhisi
Kopparapu, Eyeagnosis'i 2017-2019 yılları arasında geliştirilen ve agresif bir beyin kanseri olan glioblastomanın doğrudan patoloji görüntülerinden otomatik olarak değerlendirilmesini sağlayan bir platform olan GlioVision ile takip etti. Odak noktası hız ve maliyetti: Glioblastoma için DNA tabanlı teşhis yöntemleri yavaş ve pahalıdır; görüntü tabanlı bir makine öğrenimi yaklaşımı ise tümör örneklerini sınıflandırmak için daha hızlı ve daha ucuz bir alternatif vaat ediyordu. Çalışma, Stony Brook Üniversitesi ve Ulusal Sağlık Enstitüleri'ndeki (NIH) araştırmacılarla yapılan iş birliğine dayandı ve nihayetinde kendi adına bir patente (US10748040B2) dönüştü.
Kendi Destek Hattını Kurmak
Kendi icatlarını nihai nokta olarak görmek yerine Kopparapu, 2015 yılında imkanı kısıtlı okullardaki kız çocukları için bilgisayar ve bilim atölyeleri düzenlemek üzere GirlsComputingLeague'i kurdu ve daha sonra Kasım 2020'de HP ile ortaklaşa bir teknoloji eşitliği girişimi başlattı. Harvard'da "Tiny Machine Learning" ve "Computing at Scale" gibi dersler alarak araştırma rollerinde devam etti, Apple'ın Çekirdek Makine Öğrenimi ekibinde staj yaptı ve 2019'dan itibaren STEM alanındaki kadınlar için AAAS IF/THEN Büyükelçisi seçildi. Çoğu genç mucidin aldığından daha geniş bir medya yelpazesinde tanındı: 2020'de Smithsonian'ın "Kızlık (Karmaşık bir durum)" sergisinde bir tanıtım, Seventeen Magazine'in "Yılın Sesleri" onuru ve Harvard Lisans Teknoloji İnovasyon Üyesi olarak bir yer. Kendi motivasyonu hakkında şunları söyledi: "Bilgisayar bilimini sürdürmek isteyen öğrenciler üzerinde bir etki yaratmak ve onları yetenekleri, becerileri ve gelecekleri konusunda daha özgüvenli kılmak istiyorum."
Halk Odaklı Bir Bilim İnsanı
Bilim fuarı ödülleri durduğunda görünürlüğü azalan birçok genç mucidin aksine Kopparapu, kendisi yerine çalışma etrafında halka açık bir profil oluşturdu: Ekim 2017'de sektör figürlerini ve öğrencileri aynı odada buluşturan bir Yapay Zeka Zirvesi'ne ev sahipliği yaptı, interaktif bir bilim müzesinin yönetim kurulunda görev aldı ve 2020'nin başlarında WebMD'nin yapay zeka odaklı sayısında yayın yaptı. Ayrıca Eylül 2020'de Marie Claire tarafından profillendi ve Nisan 2019'da Alba Botanica'nın "İyilik Yap, Güzellik Yap" kampanyası tarafından takdir edildi; bu, hesaplamalı biyoloji projesine nadiren rastlanan bir tüketici markası ilgisidir ve hikayesinin teknik içeriği kadar savunuculuk değeriyle de okunduğunu gösterir.
Kavya Neden Dahi Olarak Adlandırılıyor
Kopparapu'nun bu kelimeye dair iddiası, ani bir içgörüden ziyade belirli ve tekrarlanabilir bir modele dayanmaktadır: tıptaki teşhis darboğazını (retinopati taraması, glioblastoma sınıflandırması) belirlemek ve alanın genellikle gerektirdiğini varsaydığı pahalı özel ekipman yerine ucuz, erişilebilir donanım (akıllı telefon, 3D baskılı aparat) etrafında çalışan bir makine öğrenimi hattı oluşturmak. Bu, uygulamalı mühendislik yargısının gerçek bir başarısıdır: pahalı bir teşhis iş akışının hangi kısımlarının bir telefon kamerası ve eğitilmiş bir modelle değiştirilebileceğini, hangilerinin değiştirilemeyeceğini bilmek.
Dürüst bir uyarı şudur ki, ne Eyeagnosis ne de GlioVision, kaynak materyalde klinik dağıtıma ulaştığına veya büyük ölçekte hakemli bir doğrulamadan geçtiğine dair belgelenmemiştir; her ikisi de FDA onaylı veya hastane tarafından benimsenmiş araçlar olmaktan ziyade prototipler ve araştırma iş birlikleri olarak tanımlanmaktadır. WebMD ve Smithsonian tarafından kapsanan çalışan bir kavram kanıtı ile doktorların kullandığı gerçek bir teşhis ürünü arasındaki bu boşluk, genç mucit haberlerinin sıklıkla abarttığı yerdir ve burada da geçerlidir. Şüphe götürmeyen şey ise modeldir: Kopparapu, lisans derecesini almadan önce iki farklı teşhis hattı kurdu ve ilkinden gelen platformu sadece basın haberlerini nakde çevirmek için değil, savunuculuk çalışmalarını finanse etmek için kullandı.
Miras
Kopparapu'nun en kalıcı katkısı, herhangi bir tek teşhis aracından ziyade, kendisi ve bilişim alanındaki diğer genç kadınlar etrafında inşa ettiği altyapı olabilir — GirlsComputingLeague, IF/THEN elçiliği, HP ortaklığı — kişisel tanınırlığı, kendi okulu, mentorları veya laboratuvar iş birlikleri olmayan insanlar için kurumsal erişime dönüştüren bir geçmiş.
