Najat Khan：杨森首席数据科学家和人工智能领袖的创新之路
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对于那些关注人工智能、数据科学和药物发现领域的国际峰会读者而言，他们可能对Najat Khan这个名字不陌生。
自杨森公司任命杨森首席数据科学家兼全球研发战略与运营负责人以来，她不仅是商业活动的代表，频繁出现在媒体上，而且是生命科学和数字科学两个领域中的领导人之一。
NajatKhan博士一直在公开场合大力支持人工智能，甚至成立了数据科学领域的DISRUPT圆桌会议，并担任联合主席。
这位年仅30岁的年轻女科学家，她不仅涉足生命科学，还涉足数据科学领域，在研究和商业方面展现出了极具创造力和活力。
在业界翘首以待之际，今年三月，杨森成功获取了英伟达IGX边缘计算平台和Holoscan边缘AI平台的使用权。大家都很期待他会有哪些新的行动。
一位知名科学家突然宣布离开他在杨森已经任职了3年的工作，加入AI制药上市公司Recursion，并担任首席研发官和首席商务官的职位。
Recursion科技生物是一家领先的临床阶段公司，专注于利用计算工具和新兴的机器学习/人工智能技术来解读数据。NajatKhan博士的加入将进一步壮大公司实力，势如破竹。
在ENDPOINTS的报道中，更称这一举动为Recursion解雇了杨森的“AI专家”。
数据科学和生物语言领域的“双语人才”
2009年，15岁的Najat Khan志愿前往孟加拉国的贫民窟。
在那次旅行中，她亲眼看到了贫困家庭在医疗方面的困境，年幼的孩子们遭受着像白血病这样的病痛折磨，但当地的医疗资源却束手无策。
她心里暗暗立下决心："无论发生什么，我都要将我的一生奉献给帮助那些像她一样的病人。
她的人生道路因此永久性地改变了，她立志成为一名科学家，Najat Khan开始攻读宾夕法尼亚大学有机化学博士学位。
随着Najat Khan在生物医药领域的学习日益深入，她很快意识到，要实现自己的目标，就必须加快药物研发的速度。
制造一个分子需要数月的时间，成功率不到10%，这让我思考：若我们能够结合多个学科为制药领域带来创新，会发生什么变化呢？
在上大学期间，她选择了学习计算机科学，最初的目标只是希望利用数据来预测哪些分子能够与癌细胞表面特定受体结合得更紧密。
然而，在进行编码和应用算法时，随着输入数据的增加，算法变得更加智能。她豁然开朗：她完全领悟到这两个学科的结合将会带来怎样的影响。
尽管现在在药企中广泛应用人工智能进行分子设计和优化，但在十年前，这个选择还相当冷门。
在过去的制药行业中，“人工智能”一词通常被用于炒作，而一线工作人员经常将其视作抵制变革的托词。
Najat Khan毕业后并未加入药企或科技企业，而是选择继续攻读科尔盖特大学的计算化学本科和商业/经济学辅修。
在这段时间里，Najat Khan一直没有忘记自己的制药理想，坚持在各种高影响力的期刊上发表文章。
因为她在这个领域的研究非常透彻，所以其他大型制药公司和人工智能公司的高层管理人员都会向她寻求意见。
2020年到了，Najat Khan得到了一个难得的机会。
Mathai Mammen博士，目前担任杨森全球研发主管，希望将数据科学作为企业的新发展重点，因此需要一位在应用数据科学方面具备强大领导能力的人选。
Najat Khan博士被任命为杨森公司的首席数据科学官。
杨森最初只有大约四五个数据科学项目在进行中，而在数万名员工中，只有不到10名是数据科学家。
仅仅三年后，Najat Khan博士帮助杨森公司在人工智能领域取得了快速发展并初步建立了规模：
不仅与多家人工智能医疗公司展开广泛合作，还在公司内部培养了约150名科学家和工程师，组建了一支顶尖的多元化数据科学团队。
这个团队致力于将机器学习及其他数据科学工具整合到药物研发中，实现了她加入医疗保健和技术交界领域时所做的创新和卓越的承诺。
Najat Khan博士在制药和医疗领域积累了丰富的专业知识和人脉，在生物化学、医学科学和数据科学领域的学术活动中脱颖而出，为商业价值的巨大推动做出了贡献。
她是强生公司数据科学委员会的联席主席，在推动整个公司利用数据科学实现业务目标方面发挥了关键领导作用。
迅速并急迫地向人工智能迈进
NajatKhan在Recursion公司担任首席技术官兼首席商务官的职务。
她将主导药物研发工作，拥有制定新商业计划的权限，并且被任命为董事会成员，Recursion公司此举可谓非常诚意十足。
在Recursion公司的创始人兼首席执行官Chris Gibson看来：
Najat在生物学、化学、医学、数据科学和商业领域展现出独特的领导才能。
她与我们的理念高度契合，对改进药物研发充满热情，她急切地希望加快人工智能药物行业的发展。
NajatKhan博士在报告中也提到，她的使命和工作重点是利用科学、数据和人工智能的力量，从根本上改变创新药物的发现、研发和为患者提供的方式。
Najat Khan博士加入Recursion后的发展前景如何？或许我们可以通过最近BioCenturyShow对她的采访来了解一些线索。
她以案例说明了如何运用数据科学推动临床开发，涵盖提升试验设计、优化证据生成和实现精准医疗，同时提出数据科学应用需产生明确、实际的成果。
他们也评论了目前最流行的生成式人工智能和类似于ChatGPT的大型语言模型。他们认为这些模型具有从药物研发到应用检测等方面的巨大潜力，并且还可以通过帮助制作监管提交文件来提高工作效率。
强调了生物制药数据科学应用中工程信任和道德的重要性。
在她主导的项目中，大约有60%-70%的时间被用于数据验证、数据隐私和数据工程方面。
她强调，道德问题，如透明度、公平性和减少偏见，具有至关重要的意义。
公司需要能够清晰地解释算法的开发过程，以及它们是如何使用的，以获得并保持患者、监管机构和公众的信任。
Najat Khan博士的言行显示出她正如15岁时那个为白血病患儿痛哭的女孩所做的承诺，这更为重要。
她相信人工智能药物制造业能够从根本上改变制药行业，挽救患者破碎的人生。
温馨提示：医疗科普知识仅供参考，不作诊断依据；无行医资格切勿自行操作，若有不适请到医院就诊。
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