醫(yī)學(xué)圖像已經(jīng)細(xì)致到難以解讀，而她的程序能夠識別人類難以觀察到的細(xì)節(jié)。

醫(yī)學(xué)圖像在診斷疾病方面極其重要，但當(dāng)它們變得越來越詳細(xì)時，人類對它們的解讀也變得更加困難。Shinjini Kundu 開發(fā)了一種人工智能系統(tǒng)，可以分析圖像，找出肉眼無法察覺的細(xì)節(jié)。該創(chuàng)新可能會對疾病檢測和治療的方式產(chǎn)生根本性的影響。她說：“如果存在隱匿的變化并且有辦法發(fā)現(xiàn)這些隱匿的模式，也許我們就有機(jī)會在癥狀出現(xiàn)之前及早診斷疾病。”

已經(jīng)有人工智能算法通過自學(xué)來進(jìn)行模式識別，但是它們不能解釋推理過程。而在醫(yī)學(xué)診斷中，這正是局限所在：如果不了解疾病是如何發(fā)展以及為何發(fā)展的，就不可能解決它。Kundu 的系統(tǒng)讓人類可以通過電腦來發(fā)現(xiàn)那些難以察覺的，揭示早期疾病過程的模式。她還訓(xùn)練 AI 從圖像中提取疾病特征，使這些特征可以被觀察到。它可以幫助人類在發(fā)病前幾個月甚至幾年就識別出疾病。不光人類可以教 AI，AI 也可以教我們。

2018年，《麻省理工科技評論》公布2018 年度全球 “35 歲以下科技創(chuàng)新 35 人”發(fā)明家榜單，Shinjini Kundu在列。