De los rayos cósmicos a la cardiología – Mundo Física

<a data-fancybox data-src="https://platoaistream.com/wp-content/uploads/2024/01/from-cosmic-rays-to-cardiology-physics-world.jpg" data-caption="Triunfador interdisciplinario Azadeh Keivani pasó de la astrofísica a la ciencia de datos en la atención médica y, al mismo tiempo, fundó una organización educativa sin fines de lucro. (Cortesía: Ashkan Balouchi)” title=”Haga clic para abrir la imagen en la ventana emergente” href=”https://platoaistream.com/wp-content/uploads/2024/01/from-cosmic-rays-to-cardiology-physics- mundo.jpg”>

Astrofísico convertido en científico de datos Azadeh Keivani ha tenido un recorrido profesional inusual. Desde un temprano interés por la astronomía cuando era estudiante de secundaria en Irán, se mudó a los EE. UU. para completar un doctorado y un posdoctorado en rayos cósmicos y astrofísica de partículas, y ahora desarrolla técnicas de aprendizaje automático en los ámbitos de la atención médica, la educación y los negocios. A Keivani también le apasiona compartir su viaje con los estudiantes actuales.

Hoy ella trabaja en NewYork-Presbyterian Hospital, desarrollando modelos de IA para cardiología. En 2023 Keivani recibió la Sociedad Estadounidense de Física (APS) Premio a la cátedra de carrera del Foro de Física Industrial y Aplicada (FIAP). Habla sobre la importancia de tener una mente abierta, el valor de las colaboraciones interdisciplinarias, su participación en iniciativas educativas y decidir si permanecer en el mundo académico.

¿Qué despertó su interés inicial? en ciencia, y en física en particular?

Cuando estaba en la escuela secundaria, asistí por primera vez a un evento de observación de estrellas y eso fue muy fascinante para mí. No solo mirar el cielo en sí, sino también estar rodeado de gente genial fue inspirador. Después de eso, me inscribí en una revista de astronomía que organizaba eventos regulares, incluidas noches de observación de estrellas y talleres de astronomía en Teherán, donde iba a la escuela. Pensé que la física era lo más parecido a la astronomía que podía dedicarme.

Más adelante, en la escuela secundaria, me interesé mucho en la física misma, en la resolución de problemas de física, así como en la lectura de libros de texto de pregrado e incluso de posgrado. No entendía mucho y las matemáticas eran difíciles, solo estaba emocionado de ver de qué hablaban los libros.

En ese momento, en Irán, teníamos un examen de ingreso a la universidad para todos en el país, y clasificaban a las personas según sus intereses y puntaje en el examen. Terminé con la materia y la universidad que quería, que era física en Universidad Tecnológica Sharif en Teherán.

¿Qué te llevó a hacer un doctorado en astrofísica? ¿Y cómo fue ser parte de una gran colaboración?

Cuando estaba en la Universidad Sharif, comencé a trabajar con un grupo de física de rayos cósmicos y decidí continuar en este campo en la escuela de posgrado. En 2007, cuando cursaba tercer año de pregrado, asistí a la Conferencia Internacional de Rayos Cósmicos (CICR) en México. Fue una gran experiencia porque conocí a mucha gente de diferentes universidades de Estados Unidos, incluido un grupo de Louisiana State University (LSU), a la que me uní un año después para realizar mi doctorado. Trabajé sobre los efectos de los campos magnéticos galácticos en las desviaciones de los rayos cósmicos de energía ultraalta. Mi asesor fue James Matthews, uno de los pioneros de la Observatorio de rayos cósmicos Pierre Auger. Siempre ha sido un gran mentor para mí y estoy muy feliz de que todavía estemos en contacto.

Trabajar en colaboración tiene sus pros y sus contras. Por ejemplo, en la mayoría de las colaboraciones, las listas de autores están escritas en orden alfabético, por lo que incluso si eres el colaborador principal, no serás el primer autor del artículo. Esto suele significar una menor visibilidad para los físicos jóvenes. Pero al mismo tiempo, construyes una red muy grande al asistir regularmente a reuniones de colaboración. Eso me facilitó relativamente encontrar un puesto de posdoctorado. fui contratado por Miguel Mostafa y David Cowen para un postdoctorado en la Universidad Estatal de Pensilvania, a la que me uní en 2014. Ellos, junto con Derek Fox, hicieron que mi estancia en Penn State fuera realmente fructífera. pienso  Los considero mis mentores para siempre, quienes tuvieron un gran impacto en mi carrera.

Allí formé parte del Observatorio de neutrinos IceCube y un proyecto llamado Red de Observatorios Astrofísicos de Mensajeros Múltiples (AMON). Se trataba de un proyecto para construir una infraestructura cibernética que conectara todos los observatorios astrofísicos de alta energía en una única red. Obtuvimos datos, realizamos análisis en tiempo real y, si había una señal que apuntaba a un evento o fuente astrofísica en el cielo, enviaba alertas a otros observatorios. Con este sistema descubrimos la Primera evidencia de una fuente astrofísica de neutrinos de alta energía en 2017..

<a data-fancybox data-src="https://platoaistream.com/wp-content/uploads/2024/01/from-cosmic-rays-to-cardiology-physics-world-1.jpg" data-caption="Brilla brillante Azadeh Keivani y colaboradores de AMON, IceCube, Swift, Fermi y otros observatorios descubrieron la primera evidencia de una fuente astrofísica de neutrinos de alta energía en 2017. Esta representación artística representa un poderoso blazar, el origen del neutrino IC170922 de IceCube. (Cortesía: IceCube Collaboration/Google Earth: PGC/NASA US Geological Survy Data SIO,NOAA, US Navy, NGA, GEBCO Landsat/Copernicus)” title=”Haga clic para abrir la imagen en la ventana emergente” href=”https://platoaistream. com/wp-content/uploads/2024/01/from-cosmic-rays-to-cardiology-physics-world-1.jpg”>

Una de las mejores cosas de trabajar en el proyecto AMON fue el sentimiento de pertenencia. Trabajé en estrecha colaboración con otro postdoctorado, Gordana Tešić, que ahora es un buen amigo. También desarrollé varias habilidades sociales y técnicas como codificación, creación de paquetes y bases de datos Python, análisis estadístico y modelado de aprendizaje automático.

¿Cuáles fueron los siguientes pasos para usted después de su posdoctorado?

Después de mi posdoctorado, comencé a postularme para puestos docentes. En ese momento, mi esposo estaba en Nueva York y yo realmente quería un trabajo allí, así que terminé eligiendo esta cátedra de tres años llamada Beca Fronteras de la Ciencia en la Universidad de Columbia.

Este programa, fundado por el astrónomo y educador david helfand, recluta personas con doctorados con diferentes formaciones en STEM, en física, biología, química, neurociencia y ciencias de la tierra. La idea es inculcar hábitos mentales científicos en nuevos estudiantes a través de diferentes disciplinas, por lo que cada uno de nosotros teníamos que enseñar todos estos temas. Estábamos enseñando diferentes habilidades científicas, como cómo leer artículos y cómo distinguir la ciencia de la pseudociencia, cómo comprender las tendencias en los argumentos y las estadísticas. Fue muy desafiante e interesante porque, por primera vez en mucho tiempo, tuve que aprender conceptos fuera de la física para poder enseñarlos. También fui investigador financiado por la NASA en el Laboratorio de Astrofísica de Columbia, utilizando datos de varios observatorios astrofísicos de alta energía en astronomía multimensajero; Me concentré en explotar técnicas de aprendizaje automático.

Al mismo tiempo, durante mi Columbia  La cátedra, la enseñanza se volvieron muy interesantes para mí y también la educación en general. Comencé a pensar en cómo podría ayudar a los estudiantes, especialmente de comunidades desatendidas. En muchos sentidos, nuestros sistemas educativos siguen siendo bastante tradicionales. Pero el mundo está cambiando, por lo que los estudiantes realmente necesitan desarrollar sus habilidades técnicas, digitales y empresariales desde el principio. A menudo, los estudiantes de minorías y aquellos de entornos de bajos ingresos no tienen suficientes oportunidades o mentores disponibles para ayudarlos a planificar su educación y sus carreras. Esto estaba en mi mente, especialmente durante los primeros días de la pandemia de COVID-19, por lo que cofundé una organización sin fines de lucro de tecnología educativa para empoderar a la fuerza laboral de la próxima generación, llamada Academia de la era digital (DAA).

Reclutamos estudiantes de 11.º o 12.º grado (de 16 a 18 años) asociándonos con escuelas secundarias del sur del Bronx en Nueva York. Desarrollamos algunos programas de desarrollo empresarial y laboral, y vinculamos a los estudiantes con mentores. Juntos definieron algunos proyectos que ayudaron a sus familias o a su comunidad y tuvieron algunas ideas brillantes. A finales de 2020 graduamos la primera cohorte de DAA.  Ahora ejecutamos una serie de programas durante el año y contamos con socios corporativos y escolares.

Ahora dejó la academia y desempeña un papel en la industria que todavía está muy involucrado en la física. ¿Cuáles fueron algunos de los factores que consideró al elegir esta carrera?

Hubo algunas cosas en las que pensé. Una era si quería seguir trabajando en el limitado tema de la astrofísica multimensajero o explorar nuevos campos de investigación. Estaba pensando si quería volverme hiperespecializado o desarrollar nuevas habilidades y tener una perspectiva multidimensional del mundo profesional. Eso se volvió más atractivo para mí, aunque sé que la mayoría de la gente quiere ascender en la escala corporativa o académica.

También estuve pensando en el salario porque vivir en Nueva York es muy caro. No es necesariamente lo más importante, pero definitivamente fue un factor. Muchos de mis amigos con doctorados que se dedicaban a las finanzas o la ciencia de datos ganaban tres o cuatro veces el salario de un posdoctorado.

También quería quedarme en Nueva York porque, para un inmigrante como yo, es la mejor ciudad. Sientes que perteneces aquí. Pero si quisiera ser profesor, tendría que presentar mi solicitud en todas partes de Estados Unidos. El equilibrio entre la vida personal y laboral era otro aspecto, y también me intrigaba aprender sobre otras culturas fuera de la comunidad de astrofísica de partículas.

A finales de 2020 decidí dejar Columbia y durante un año seguí trabajando únicamente en DAA. A finales de 2021, decidí postularme para puestos de ciencia de datos, pero con sabor científico, por lo que me centré en biotecnología y atención médica. terminé en Memorial Sloan Kettering Cancer Center (MSK) como científico de datos senior. Yo era parte de un equipo llamado “Incubación de tecnología”, que incluyó a diferentes expertos en diseño, productos, ingeniería y ciencia de datos, que trabajaron juntos para incorporar nuevas tecnologías para la atención del cáncer. Luego, a principios de 2023 comencé mi función actual en el NewYork-Presbyterian Hospital.

¿Cómo es un día típico para usted ahora y cuáles son algunas de las principales habilidades que utiliza en su trabajo?

Nuestro equipo, que incluye científicos e ingenieros de NewYork-Presbyterian, trabaja en estrecha colaboración con División de Cardiología y Departamento de Informática Biomédica de la Universidad de Columbia. Utilizo principalmente datos ecocardiográficos y construyo modelos de aprendizaje profundo para detectar enfermedades cardiovasculares en etapas más tempranas. Automatizamos todo el proceso de lectura de imágenes y clips ecocardiográficos, y estos modelos ayudan a los cardiólogos a leer rápidamente los ecos y diagnosticar enfermedades como la estenosis aórtica.

Cuando construyes modelos estadísticos o de aprendizaje automático para resolver problemas, necesitas definir bien el problema y proponer una pregunta e hipótesis claras.

Utilizo tanto mis conocimientos de física como las habilidades técnicas que adquirí en el mundo académico. Cuando construyes modelos estadísticos o de aprendizaje automático para resolver problemas, necesitas definir bien el problema y proponer una pregunta e hipótesis claras, lo que ayuda a mi experiencia en física. También necesito utilizar mis conocimientos informáticos para preprocesar y analizar los datos.

Después de tener un buen conjunto de datos, utilizo las matemáticas que aprendí en la escuela de posgrado para encontrar el mejor algoritmo para construir el modelo. Ser escéptico es otra cosa que tomé prestada de ser físico; por ejemplo,  Necesitamos probar los modelos en estudios clínicos, por lo que es muy importante asegurarnos de que tengan resultados decentes.

<a data-fancybox data-src="https://platoaistream.com/wp-content/uploads/2024/01/from-cosmic-rays-to-cardiology-physics-world-2.jpg" data-caption="IA en cardiología Azadeh Keivani ahora trabaja en la construcción de modelos de aprendizaje profundo utilizando datos ecocardiográficos, como el escaneo que se muestra aquí, para detectar enfermedades cardiovasculares en etapas más tempranas. (Cortesía: Shutterstock/PIJITRA PHOMKHAM)” title=”Haga clic para abrir la imagen en la ventana emergente” href=”https://platoaistream.com/wp-content/uploads/2024/01/from-cosmic-rays-to-cardiology- física-mundo-2.jpg”>

Además, utilizamos muchos conceptos de física en cardiología y atención sanitaria en general. Por ejemplo, necesita utilizar el efecto Doppler cuando envía y recibe señales del corazón. Según la velocidad y la frecuencia de la señal, se puede calcular la velocidad de la sangre.

Otro ejemplo interesante, de cuando trabajaba en MSK, fue cuando noté que un ex colega de astrofísica de partículas había publicado en línea sobre investigadores de MSK que habían utilizado el efecto Cherenkov en su técnica de imágenes para la detección de tumores. Me comuniqué con él y todos hicimos una llamada juntos. Fue muy interesante porque él es un astrofísico de partículas y las otras dos personas eran un biólogo y un oncólogo, y yo estaba en el medio. Eso inició una colaboración entre nuestro equipo de MSK y el otro equipo de MSK, porque tenía algunas ideas para un modelo de aprendizaje automático para sus datos.

En 2023 recibió el premio de la Sociedad Estadounidense de Física (APS) Cátedra Foro de Física Industrial y Aplicada (FIAP). ¿Podrías contarme un poco sobre ese trabajo?

Después de comenzar mi carrera en el sector de la salud, comencé a pensar en dar conferencias a estudiantes de posgrado y posdoctorados para contarles mi historia. Quería hablar sobre mis experiencias dentro y fuera del mundo académico, compartir los pros y los contras que consideré cuando me fui y capacitar a las personas para que piensen en su propia trayectoria profesional única.

Fui a cuatro universidades y di charlas, y pude verme totalmente en esos encantadores estudiantes, viendo cuán comunes son nuestras preocupaciones y desafíos. También quería ayudar a los estudiantes internacionales que tienen que pensar en visas en su camino hacia un estatus más estable en los EE. UU.

Cuando recibí el premio FIAP, me emocioné mucho porque ahora tengo más oportunidades de ir a diferentes escuelas e inspirar a los estudiantes a pensar de manera innovadora. Parte de este premio consiste en dar conferencias en al menos tres institutos, incluida una escuela desatendida. Me han invitado a la Reunión de marzo de la APS, donde recibiré mi premio, y también daré una charla invitada sobre mi trayectoria y mis consejos sobre oportunidades profesionales para físicos.

¿Cuál es su consejo para los estudiantes que comienzan hoy? ¿Qué sabes ahora que desearías haber sabido cuando comenzaste tu carrera?

Cuando era estudiante, recuerdo que la mayoría de los que éramos estudiantes de posgrado en astronomía solo asistíamos a seminarios de astronomía. Si quieres trabajar en un tema y ser realmente bueno en él, entonces quizás quieras aprovechar cada minuto para concentrarte en ese tema. La advertencia es que te concentras tanto que puedes olvidarte de nuevos conocimientos y perspectivas. Tener nuevas ideas no ocurre en soledad. Ocurre cuando estás expuesto a los pensamientos, el trabajo y la experiencia de otras personas.

No es posible asistir a todas las charlas, pero si volviera a ser estudiante, definitivamente iría a más seminarios y exploraría otros departamentos de ciencias del campus. A veces los oradores dan charlas más generales que no son necesariamente muy técnicas, por lo que puedes captar la mitad de una charla sobre otro campo y comprender su enfoque. Incluso podrías asistir a una presentación artística y generar una nueva idea sobre tu propio trabajo, o darte cuenta de que estás interesado en un campo como las finanzas o la industria del juego. Así que mantén los ojos abiertos y ten la mente abierta.

Recuerdo que al final de la escuela de posgrado sentí mucha presión y me preocupaba encontrar un posdoctorado. Tienes que recordar que has desarrollado muchas habilidades y que tienes mucho conocimiento y experiencia. Siempre podrás encontrar un trabajo y no sólo sobrevivir sino prosperar. Sólo necesitas creer en ti mismo y podrás hacer cosas increíbles. Puedes ser la persona que descubre algo nuevo o crea algo para otras personas. Estos son momentos críticos y cruciales en la vida. Aunque dan miedo, pueden llevarte a convertirte en la mejor versión de ti mismo.

Por último, hay momentos en la carrera de todo el mundo, y en la vida en general, en los que te sientes decepcionado y sientes que no puedes triunfar. Podrías pensar que no puedes encontrar trabajo o que no eres bueno en algo. Esto es muy normal y en realidad no es malo. Significa que está revisando sus valores y puede aprovechar esa oportunidad para encontrar el siguiente paso. No creas que es el fin del mundo. Es el comienzo de un nuevo capítulo.

• Este artículo se publicó por primera vez en Carreras APS, una guía publicada por Mundo de la física en nombre de la Sociedad Estadounidense de Física. Puedes leer la guía completa en línea.

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• Fuente: https://physicsworld.com/a/from-cosmic-rays-to-cardiology/