苏奇·萨利亚:预测感染性休克
苏奇·萨利亚,33岁,在约翰霍普金斯大学研究医疗信息与机器学习。
苏奇·萨利亚(Suchi Saria)从小就喜欢写代码、调试代码、设计算法。她曾用自己设计的算法将数千拍字节的凌乱数据加以分类和提炼,以期从中找到规律,更好地预测患者病情。
去年,萨利亚和团队开发出构建首个感染性休克预警系统的算法。感染性休克会导致器官衰竭,美国每年有超过20万人因此死亡,但其早期症状很难被发现。萨莉亚团队开发的这个系统可以赶在病人器官受损之前,预测感染性休克,准确率达到85%。
当医生无法持续监测每个病人,病人的风险超过一定的阈值时,这个工具就会发出提醒。而萨莉亚团队开发的这种萨利亚的算法用途众多,感染性休克只是其中之一。
康斯坦丁·巴蒂金:在模型中寻找太阳系第九大行星
康斯坦丁·巴蒂金,30岁,在加州理工学院研究行星天体物理学。
今年我们得知,太阳系中可能存在第九颗行星。这一发现得益于康斯坦丁·巴蒂金(Konstantin Batygin)和他的协作者麦克·布朗(Mike Brown)。他们曾着眼于海王星外围的碎石带,试图研究其中的物体运动,以解释一些异常轨道存在的原因。
结果,他们的发现震动了科学界:太阳系中也许存在第九颗行星,它距我们十分遥远,2万年才绕太阳一圈。这也解释了碎石带中的其他怪异现象。巴蒂金说,“好的理论本应如此,”即一个答案能够解决诸多问题。
巴蒂金改变了我们对太阳系的认识,他对海量数据进行了梳理,找出其中的异类——与当前解释相悖的反常值和怪异值,以此构建理论,不但用它来解答谜团,也藉此寻找有待发现的新现象。
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