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Shinjini Kundu

Shinjini Kundu (nacida en 1990) es una médica india estadounidense y científica informática de la Facultad de Medicina de la Universidad de Washington en St. Louis, en St. Louis, Missouri. Su investigación se centra en el diseño de sistemas de inteligencia artificial para detectar enfermedades que pueden ser imperceptibles para los humanos. Fue nombrada una de las 30 personas menores de 30 años de Forbes , [1] una de las 35 innovadoras menores de 35 años de MIT Technology Review , [2] una joven líder global del Foro Económico Mundial , [3] y ganadora del Premio Carnegie de Ciencias. [4]

Vida temprana y educación

Antes de terminar la escuela secundaria a los 16 años, [5] Kundu ayudaba a su padre, un ingeniero informático, a desmontar computadoras. Esto influyó en sus estudios en la Universidad de Stanford , donde se graduó con una licenciatura y una maestría en ingeniería eléctrica , [6] y se desempeñó como editora en jefe de la revista de investigación de pregrado de la universidad . [7] Durante este tiempo, una clase sobre imágenes médicas llevó a Kundu al campo de la medicina, donde creyó que podía usar su experiencia para diagnosticar a los pacientes más rápido. [8] Kundu se inscribió en el Programa de Capacitación de Científicos Médicos realizado por la Universidad Carnegie Mellon y la Universidad de Pittsburgh . [6] Posteriormente, completó su residencia y beca en el Hospital Johns Hopkins en radiología y neurorradiología, respectivamente. Antes de su programa de doctorado, Kundu también se formó como bailarina clásica india y actuó en el Madison Square Garden . [5]

Investigación

La investigación de Kundu se centra en la " morfometría basada en el transporte " o TBM, que aplica técnicas de aprendizaje automático para identificar enfermedades latentes que no son fácilmente observables por los humanos que revisan las imágenes por resonancia magnética (IRM) tradicionales. [9] [10] Kundu es autor o coautor de dieciocho artículos revisados ​​por pares, incluso en las revistas Nature Medicine [11] y Proceedings of the National Academy of Sciences [12] y ha presentado en la Conferencia Internacional sobre Acústica, Habla y Procesamiento de Señales . [13]

En 2018, Kundu fue oradora en la cumbre mundial AI for Good de las Naciones Unidas en Ginebra, Suiza , donde su aporte sobre IA transparente en medicina fue adoptado como un área prioritaria bajo el Objetivo de Desarrollo Sostenible 3. [ 14] [15]

Reconocimientos

En 2018, la Dra. Kundu fue incluida en la lista Forbes 30 under 30 2019, en reconocimiento a sus contribuciones en el ámbito de la atención médica. También fue nombrada una de las 35 innovadoras menores de 35 años de MIT Technology Review por su creación de "un sistema de inteligencia artificial que puede analizarlas [imágenes médicas] para encontrar patrones indetectables a simple vista. Su innovación podría tener un impacto fundamental en la forma en que detectamos y tratamos enfermedades". [2] La Dra. Kundu también fue ganadora del Premio Carnegie de Ciencias 2018. [16]

En 2017, la Dra. Kundu fue una de los cuatro académicos reconocidos en el NRI of the Year, [17] el programa de premios indio televisado anualmente por Times Now que reconoce los logros de aquellos de ascendencia india. [18] [19] En 2017, un artículo de la revista Elle comentó: "No solo es una de las científicas MD-PhD más jóvenes del mundo, sino que ha desarrollado tecnología que posiblemente podría diagnosticar enfermedades tan pronto como tres años antes de que los síntomas se manifiesten en el paciente y trabaja activamente por la inclusión de más mujeres en STEM (Ciencia, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas)". [8]

En 2016, el Dr. Kundu fue reconocido en la lista "40 Under 40" de la revista Pittsburgh Magazine , que escribió: "La velocidad del rayo del progreso académico de Shinjini Kundu podría poner a prueba las leyes de la física, mucho menos las de la probabilidad". [5]

Publicaciones seleccionadas

Referencias

  1. ^ "Forbes 30 Under 30 in Healthcare" (Los 30 menores de 30 años de Forbes en el sector sanitario). Forbes . Consultado el 26 de junio de 2019 .
  2. ^ ab "Las imágenes médicas detalladas son difíciles de descifrar. El programa de Shinjini Kundu puede ver lo que la gente no puede ver". MIT Technology Review . Consultado el 25 de julio de 2018 .
  3. ^ "Jóvenes líderes globales". Jóvenes líderes globales . Archivado desde el original el 2019-07-02 . Consultado el 2023-03-14 .
  4. ^ "Carnegie Science Center: premiados". www.carnegiesciencecenter.org . Consultado el 25 de julio de 2018 .
  5. ^ abc "40 Under 40: 2016 - Pittsburgh Magazine - Noviembre de 2016 - Pittsburgh, PA". pittsburghmagazine.com . Archivado desde el original el 2017-08-12 . Consultado el 2017-08-12 .
  6. ^ ab "Shinjini Kundu, Universidad Carnegie Mellon | Estrellas en ascenso en EECS: 2016". risingstars.ece.cmu.edu . Consultado el 12 de agosto de 2017 .
  7. ^ "Stanford Undergraduate Research Journal" (PDF) . Archivado desde el original (PDF) el 2 de julio de 2015.
  8. ^ ab Mubarak, Salva (11 de julio de 2017). "Dra Shinjini Kundu sobre los sesgos de género en los campos STEM". Elle India . Consultado el 17 de agosto de 2017 .
  9. ^ Kundu, Shinjini (2017). "Descubrimiento y visualización de biomarcadores estructurales a partir de imágenes de resonancia magnética utilizando morfometría basada en el transporte". NeuroImage . 167 : 256–275. arXiv : 1705.04919 . Bibcode :2017arXiv170504919K. doi :10.1016/j.neuroimage.2017.11.006. PMC 5912801 . PMID  29117580. 
  10. ^ "La inteligencia artificial puede cambiar el futuro del diagnóstico médico | Shinjini Kundu | TEDxPittsburgh". YouTube . 18 de julio de 2017 . Consultado el 12 de agosto de 2017 .
  11. ^ ab Kundu, S (2021). "La IA en medicina debe ser explicable". Nature Medicine . 27 (8): 1328. doi :10.1038/s41591-021-01461-z. PMID  34326551. S2CID  236516826.
  12. ^ ab Kundu, Shinjini (2020). "Permitir la detección temprana de la osteoartritis a partir de mapas de textura de cartílago presintomáticos mediante aprendizaje basado en el transporte". Actas de la Academia Nacional de Ciencias . 117 (40): 24709–24719. Bibcode :2020PNAS..11724709K. doi : 10.1073/pnas.1917405117 . PMC 3573224 . PMID  7547154. 
  13. ^ Kundu, Shinjini (2012). "Compresión de campos de luz mediante homografía y deformación 2D". Conferencia internacional IEEE sobre acústica, habla y procesamiento de señales (ICASSP) de 2012. págs. 1349–1352. doi :10.1109/ICASSP.2012.6288140. ISBN 978-1-4673-0046-9.S2CID1769912  .​
  14. ^ UIT (21 de mayo de 2018). «Cuatro formas de ampliar las soluciones de inteligencia artificial para la salud». Noticias de la UIT . Archivado desde el original el 25 de julio de 2018. Consultado el 25 de julio de 2018 .
  15. ^ UIT (10 de julio de 2018). «Cómo la IA puede ayudar a detectar y prevenir enfermedades (preguntas y respuestas)». Noticias de la UIT . Archivado desde el original el 25 de julio de 2018. Consultado el 25 de julio de 2018 .
  16. ^ "Ganadores del Premio Carnegie de Ciencias". Centro de Ciencias Carnegie . Consultado el 31 de diciembre de 2018 .
  17. ^ "Filántropo NRI, ISRO honrado en los premios 'NRI del año' de Times Now". Connected To India . 13 de julio de 2017. Archivado desde el original el 2017-08-12 . Consultado el 2017-08-12 .
  18. ^ "Premio NRI Achievers para indios globales". NRI del año 2017. Archivado desde el original el 13 de julio de 2024. Consultado el 12 de agosto de 2017 .
  19. ^ Cambiando el futuro de la medicina - Shinjini Kundu (ganador de la temporada 4, 2017, Academics). YouTube . Archivado desde el original el 8 de diciembre de 2021.
  20. ^ Kundu, S. (2023). "Medir la fiabilidad es crucial para las herramientas de IA médica". Nature Human Behaviour . 7 (11): 1812–1813. doi :10.1038/s41562-023-01711-9. PMID  37985903 . Consultado el 8 de mayo de 2024 .
  21. ^ Kundu, S; Bryk, J; Alam, A (2014). "Resolución de la ideación suicida con corticosteroides en un paciente con enfermedad de Addison y depresión concurrentes". Prim Care Companion CNS Disord . 16 (6). doi :10.4088/PCC.13l01578. PMC 4374812 . PMID  25834753. 
  22. ^ Rim Park, Se (2018). "La transformación de distribución acumulativa y la clasificación de patrones lineales". Análisis armónico computacional y aplicado . 45 (3): 616–641. arXiv : 1507.05936 . doi :10.1016/j.acha.2017.02.002. S2CID  5398198.

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