기술 혁신가에서 건강 관리 파이오니어까지 : Geetha Manjunath 박사 ' S AI Story

"Deading with Data"의이 에피소드에는 Niramai Analytix의 창립자이자 CEO 인 Geetha Manjunath 박사가 있습니다. AI와 의료 분야에서 25 년 이상의 경험을 쌓은 Manjunath 박사는 인도 과학 연구소 (Indian Institute of Science)에서 박사 학위를 취득했으며 Kellogg의 MBA는 AI 기반 기술로 초기 유방암 탐지에 혁명을 일으켰습니다. 그녀의 업적에는 CSI 금메달과 Forbes의 2020 년 자체 제작 여성 목록이 포함됩니다.

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대화의 주요 테이크 아웃 :

• 개인적인 경험은 영향력있는 의료 혁신을 불러 일으킬 수 있습니다.
• 규제 승인 및 임상 시험은 신뢰 및 시장 진입을 구축하는 데 중요합니다.
• AI-강화 열 영상은 초기 유방암 탐지에 대한 비 침습적 접근법을 제공합니다.
• 의료 분야에서 AI의 역할은 진단을 넘어서 환자 경험 및 운영 효율성을 향상시킵니다.
• 생성 AI는 의학 교육 및 데이터 합성에서 약속을 보여 주지만 임상 적용에는 엄격한 정확도 검사가 필요합니다.
• 의료 전문가와의 협력은 실제 건강 관리 문제를 해결하는 데 필수적입니다.
• 협업 리더십 스타일은 스타트 업의 포괄 성과 성공을 촉진합니다.

Manjunath 박사의 여정 :

Manjunath 박사의 기업가 여행은 유방암과 관련된 개인적인 비극에서 비롯되었습니다. 이것은 그녀가 HP Labs의 주요 과학자로서 그녀의 역할에서 전환하는 방사선이없는 AI 중심의 조기 탐지 방법을 개발하도록 영감을주었습니다.

초기 도전 및 열 이미징 :

초기 장애물에는 의료 분야, 팀 구축 및 알고리즘 정확도 보장이 포함되었습니다. Niramai의 기술은 고급 열 영상 및 AI를 사용하여 피부 온도 패턴을 분석하여 60 만 개가 넘는 데이터 포인트를 처리하여 잠재적 인 종양을 식별합니다.

글로벌 규정 탐색 :

유럽에서 CE 마크를 얻고 미국에서 FDA 승인을 추구하는 등 규제 환경을 성공적으로 탐색하는 것이 주요 초점이었습니다. 발표 된 임상 연구는 규제 승인을 얻는 데 크게 도움이됩니다.

의료 분야의 AI의 미래 :

Manjunath 박사는 의료 분야에서 AI의 역할을 비 임상 응용 프로그램 (고객 경험, 자원 관리), 임상 의사 결정 지원 및 지원 기술 (웨어러블)의 세 가지 영역으로 분류합니다. 생성 AI는 잠재력을 제공하지만 임상 환경의 정확도는 신중한 고려가 필요합니다.

연구원을위한 조언 :

개인적으로 관련된 문제에 중점을두고 의료 전문가와 협력하며 의료 영상에서 AI의 방대한 잠재력을 탐색하십시오.

리더십과 휴식 :

Manjunath 박사의 리더십은 합의 중심으로 팀워크와 책임을 강조합니다. 그녀는 CEO 및 CTO로서의 역할을 효과적으로 균형을 맞 춥니 다. 그녀는 영화를보고 요가 연습과 같은 간단한 활동에서 휴식을 취합니다.

결론:

Manjunath 박사의 이야기는 개인적 동기와 전문 지식에 의해 주도되는 건강 관리에서 AI의 변형력을 보여줍니다. 그녀의 여정은 미래의 혁신에 영감을줍니다. 더 많은 "데이터를 통해"세션을 계속 지켜봐 주시기 바랍니다! [다가오는 세션 링크]

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