Suchi Saria

Suchi Saria es profesora asociada de Aprendizaje Automático y Atención Médica en la Universidad Johns Hopkins , donde utiliza macrodatos para mejorar los resultados de los pacientes. ^{[ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]} Es una Joven Líder Global del Foro Económico Mundial . De 2022 a 2023, fue socia inversora en AIX Ventures. ^{[ 6 ]} AIX Ventures es un fondo de capital riesgo que invierte en startups de inteligencia artificial.

Saria es de Darjeeling . ^{[ 7 ]} Obtuvo su licenciatura en Mount Holyoke College . ^{[ 8 ]} Recibió una beca completa de Microsoft . En 2004 se unió a la Universidad de Stanford como becaria de Rambus Corporation . ^{[ 8 ]} Obtuvo su maestría en ciencias y su doctorado en filosofía ^{[ 9 ]} en la Universidad de Stanford , bajo la supervisión de Daphne Koller y con la asesoría de Anna Asher Penn y Sebastian Thrun . En la Universidad de Stanford , Saria desarrolló un modelo estadístico que podía predecir los resultados de los bebés prematuros con una precisión del 90 %. ^{[ 10 ]} El modelo utilizaba datos de monitores, peso al nacer y tiempo transcurrido en el útero para predecir si un prematuro desarrollaría una enfermedad. ^{[ 11 ] [ 12 ]} Trabajó en la empresa emergente Aster Data Systems . ^{[ 13 ]}

Saria cree que los macrodatos pueden usarse para personalizar la atención médica. ^{[ 14 ] [ 15 ]} Se la considera una experta en estadística computacional y sus aplicaciones al mundo real. ^{[ 8 ]} Utiliza modelos bayesianos y probabilísticos . ^{[ 7 ]} En 2014, Saria recibió financiación de un proyecto de la Fundación Gordon y Betty Moore de 1,5 millones de dólares que buscaba hacer que las unidades de cuidados intensivos fueran más seguras. ^{[ 16 ]} El proyecto utilizó datos recopilados junto a las camas de los pacientes junto con sensores 3D no invasivos que monitorizan la atención en las habitaciones de los pacientes en el hospital. ^{[ 17 ]} Los sensores recopilan información sobre pasos que podrían haber pasado por alto los médicos; como lavarse las manos. ^{[ 17 ]}

Saria utiliza big data para gestionar enfermedades crónicas . ^{[ 18 ]} Forma parte de un proyecto financiado por la National Science Foundation (NSF) que estudia la esclerodermia . Utiliza aprendizaje automático para analizar historiales médicos e identificar patrones similares de progresión de la enfermedad. ^{[ 18 ]} El sistema determina qué tratamientos se han utilizado eficazmente para diversos síntomas, lo que ayuda a los médicos a elegir planes de tratamiento para pacientes específicos. ^{[ 18 ]} Ha desarrollado otro algoritmo que puede utilizarse para predecir y tratar el choque séptico . ^{[ 19 ]} El algoritmo utilizó 16 000 registros de salud de pacientes y genera una puntuación de alerta en tiempo real dirigida (TREWS). ^{[ 20 ]} Colaboró ​​con médicos para utilizar el algoritmo en clínicas, y fue correcto el 86 % de las veces. Saria modificó el algoritmo para evitar pasar por alto a pacientes de alto riesgo, por ejemplo, aquellos que han sufrido choque séptico previamente y que han buscado un tratamiento exitoso. ^{[ 21 ]} La revista XRDS la describió como una pionera en la transformación de la atención médica. ^{[ 22 ]} En 2016, Saria habló sobre el uso del aprendizaje automático para la medicina en TED.xBoston. ^{[ 23 ]} La charla ha sido vista más de 100.170 veces. ^{[ 24 ]}