在赛车运动的高速世界中，每个决策至关重要，每个系统相互依赖。这些原则在医疗AI领域同样适用，其中的精准和可靠性能够决定患者的治疗效果。从赛道上的经验中提炼出的教训——在极端条件下平衡速度、效率和安全——与在快速发展的医疗科技领域所需的技能有惊人的相似之处。赛车开发中的工程技巧和创新思维能够为设计旨在提升人类健康的AI系统提供深刻的洞察。
Akhil Chaturvedi从赛车的快节奏世界到医疗AI前沿领域的转变正是这种联系的体现。在成为AI驱动的医疗解决方案的关键人物之前，Chaturvedi 在BITS Pilani的赛车运动领域积累了丰富经验，锤炼了系统思维和快速问题解决的能力。
“赛车教会了我如何从系统的角度思考，”Chaturvedi反思道。“在赛车运动中，优化汽车性能需要了解每个组件在极端压力下的相互作用。这一点在医疗AI中同样适用，因为各种因素必须协同作用，以积极影响患者的治疗结果。”在2010年至2015年期间，Chaturvedi在BITS Pilani负责了汽车工程师协会（Society of Automotive Engineers）制动子系统团队，确保制动系统的每一部分都能完美执行，这一角色要求对细节的严格把控和对完美的执着追求。
Chaturvedi在赛车工程方面的经验为他未来在医疗AI领域的工作奠定了基础，尤其是在构建能够在关键情况下可靠运行的系统方面。他在2013年开始涉足医疗技术，当时在National Institute of Advanced Studies参与了便携式脑电图（EEG）设备的开发。“那个项目是一个转折点，”Chaturvedi回忆道。“它展示了工程原理如何被有效地应用于人类健康，激发了我对医疗AI潜力的兴趣。”
到2016年，Chaturvedi完全转向AI领域，攻读了卡内基梅隆大学的硕士学位，专注于医疗领域的机器学习应用。他在赛车中的背景为他提供了对系统集成的独特视角，这一视角在他从2018年到2020年参与飞利浦的Deep Sleep Headband项目中得到了应用。“无论是在赛车还是AI领域，挑战都是相同的：不断推动可能性的边界，优化系统以适应多样的条件，”Chaturvedi解释道。Deep Sleep Headband项目需要在可穿戴设备的物理限制和有效AI算法之间取得平衡，Chaturvedi以他曾经优化赛车的系统化精准方法来应对这一任务。
现在，在Headspace（前身为 Ginger），Chaturvedi继续将他的赛车工程思维应用于个性化心理健康护理的AI系统开发中。“这就像为不同的赛道调校赛车——每个人的心理健康需求都是独特的，我们的AI模型必须能够适应，以提供最佳支持，”他说。他的方法强调从用户数据中持续学习，类似于赛车运动中利用数据驱动策略来提升车辆性能。
Chaturvedi展望未来，他设想AI系统能像调校良好的引擎一样可靠且易于获取，彻底改变心理健康护理的可及性和有效性。“正如我们在赛道上突破极限一样，我们现在也在推动AI在心理健康领域的边界，”他坚定地表示。他从赛车到医疗AI的旅程突显了多样经验在促进创新中的价值。随着AI继续重塑医疗行业的格局，Chaturvedi以其独特的技术专长和创造性思维，准备在一个个突破性创新中推动行业向前发展。
