极限创新：35岁之前改变世界的全球科技精英

PIONEERS

科技先锋

从癌症治疗到互联网安全再到自动驾驶汽车，他
们为各个领域带来新鲜而意外的解决方案。

奥斯汀·拉塞尔（Austin Russell），22 岁
更好的传感器，更安全的自动驾驶。
绝大多数自动驾驶汽车使用激光雷达来侦测周围的障碍物，并将其绘制成地图存
储在系统内。但是部分造价低廉的新传感器并不能胜任高速行驶下的精确测量。
“这些传感器只适合用在扫地机器人上。” 从斯坦福大学辍学并创办激光雷达公
司 Luminar 的奥斯汀·拉塞尔如此评价道，“最可怕的莫过于让技术还不成熟也不
安全的自动驾驶汽车上路。”
Luminar 生产的设备使用了波长更长的激光，让传感器可以探测到原本探测距离 2
倍之外的物体。假设汽车行驶的速度是 70 英里（1 英里≈ 1609.3 米）每小时，预
警时间可以提前 3 秒。

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詹纳·维恩斯（Jenna Wiens），31 岁

她的计算模型可识别出最有可能受到致命感染的病人。
不少病人在住院后都会被医院内的病毒所感染，其中最为致命的莫过于难辨梭状
芽孢杆菌（Clostridium Difficile）。2015 年美国疾病控制和预防中心（CDC）的调
查结果显示，这种很容易在医院等卫生机构内传播的细菌，每年仅在美国就会感
染超过 50 万名病人，而它的病原虫更是与超过 15000 名病人的死亡息息相关。

来自密歇根大学计算机科学与工程专业的助理教授詹纳·维恩斯认为，现有的医疗
系统可以通过对已知感染和死亡病例数据的进一步挖掘来预防感染。“我觉得为
了能够挖掘出现有数据的价值，我们需要利用机器学习和数据挖掘技术。”她说。

詹纳·维恩斯设计了一个计算模型，通过算法对医院内部病人医疗记录（病人吃的
药、病理分析以及他们动过的手术等）的检索，来归纳出可能造成感染的重要因素。
“传统的检索方式是通过对一小部分数据的整理来人工判断可能会引发感染的因
素，再在已知因素的基础上搭建模型。而在我们的方法里基本上可以把所有的信
息加进去。”詹纳·维恩斯说。算法可以轻易地适应不同类型的数据。

詹纳·维恩斯说，她的计算模型不仅能够有效地帮助病人进行预防和治疗，还可以
在新型治疗方式（如新型抗生素）的研究上起到一定的助推作用。由于难辨梭状
芽孢杆菌的感染过程十分快，对于这种在医院感染的病例过去通常难以研究，来
不及让病人参加试验。不过通过詹纳·维恩斯的算法就可以找出最容易被感染的患
者，并根据风险水平制订预订计划。

在医疗成本指数级增长的时代，很难想象会有医院对机器学习等新兴的治疗手段
进行更多的投资。但是詹纳·维恩斯持乐观态度，她相信医院会看到其中的价值，
聘请更多的数据科学家来开展相关的工作。“我认为对数据置之不理会导致更大
的代价，”詹纳·维恩斯说，“来接受治疗的病人被感染，是有可能致命的。如果
我们能防止这个过程，将会挽救更多宝贵的生命。”

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菲利帕·吉尔（Phillipa Gill），32 岁
她发明了用经验衡量网络审查制度的方法。
5 年前，当菲利帕·吉尔开始在多伦多大学公民实验室（University of Toronto's
Citizen Lab）任职研究员时，她惊讶地发现，通过经验衡量的审查制度并不被广
泛接受。于是，现任马萨诸塞大学阿默斯特分校（University of Massachusetts,
Amherst）计算机科学助理教授的菲利帕·吉尔，建立了一套新的测量工具来检测
和量化这些案例。她的技术可自动检测拦截页面，并能告知用户某个站点是否被
政府或其他实体所拦截。

法比安·门杰斯（Fabian Menges），32 岁
一种纳米尺度下的温度测量方法。
诸如自动驾驶汽车和人工智能设备核心的复杂微处理器，往往都有因过热而宕机
的风险。其原因通常都是处理器中的纳米级部件失效。但是在过去的十几年里，
还没有人想出可以在纳米级芯片上进行温度测量的方法。
然而，IBM 瑞士苏黎世研究院的研究员法比安·门杰斯就发明了一种扫描探测法，
来监测热变电阻的变化和热量经过表面的变化率。通过扫描得出的数据可以测量
出一个尺寸小于 10 纳米的物件的温度。这将允许芯片制造商设计出散热性能更好
的芯片。

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约书亚·布劳德（Joshua Browder），20 岁
利用聊天机器人来帮助人们节省律师费。
约书亚·布劳德下定决心要用聊天机器人颠覆价值 2000 亿美元的法律服务市场。
他认为，很多需要在律师那里支付高昂费用得到的服务，聊天机器人就能提供。

“法律仲裁的过程不应该给人们的生活增添不必要的麻烦，也不应该是一个谁能
用得起的问题。”约书亚·布劳德说，“在司法公正领域，它应该是一个关于正确
结果的问题。”
2015 年，约书亚·布劳德小试身手，创造了一个简单的应用 DoNotPay 来帮助人们
应对不合理的停车罚单。他从自己驳回罚单的经历中得到了启发，同时受朋友们
的鼓励，他创建了一个应用来让更多的人通过他的方式获益。

约书亚·布劳德的基础款机器人律师需要一些简单的信息，通过对罚单日期和地点
的分析，自动生成一封请求法院撤回指控的打印信。约书亚·布劳德说，到目前为
止，已有 37.5 万人成功免除了约 970 万美元的罚款。

2017 年 7 月初，DoNotPay 进一步推出了 1000 多项各类法律咨询服务，包括工作
场所歧视投诉等。不久后，其又推出了开源的工具，来帮助那些没有编程经验的
律师创建自己的聊天机器人。波士顿学院法律系副教授沃伦·阿金（Warren Agin）
就通过该工具创建了属于自己的聊天机器人，来帮助已经宣布破产的债务人挡开
债权人。“债务人其实有很多可以保护自己的法律工具，只是他们不知道而已。”
沃伦·阿金说。

约书亚·布劳德还有更宏大的计划，他想将被诟病已久的法律程序自动化，或至少
大幅简化（如寻求政治庇护或办理离婚手续），但依然存在巨大的挑战。约书亚·布
劳德的做法显然会受到按小时收费的律师们的阻挠，而且还有相当多的客户并不
愿意将希望完全寄托在计算机算法上。

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杰西卡·布里尔哈特（Jessica Brillhart），33 岁
虚拟现实电影制作人先锋。
传统的电影制作技术往往并不能直接迁移到虚拟现实的场景中。过去的几年中，
前任谷歌首席虚拟现实电影制作人、现独立制作人杰西卡·布里尔哈特尝试找出虚
拟现实电影制作的核心。
杰西卡·布里尔哈特早早就意识到，在虚拟现实电影里，导演的意志不再是电影的
主心骨，观众的关注点不会总在导演想要突出的东西上。她接纳了这些与导演想
法相悖的观众的行为，并认为它们推动着她尝试“前所未有的大胆与创新方式”。
杰西卡·布里尔哈特说：“单个画面不再是我工作的核心概念，我可以创造一个世界，
我很喜欢这样。”

吴翰清（Hanqing Wu），32 岁
成本更低的黑客攻击应对方案。
在分布式拒绝服务攻击（Distributed Denial of Service, DDoS）中 , 黑客可以通过
流量过载的方式使域名服务器崩溃。而抵抗这种攻击的传统方式是增加服务器的
带宽来应对黑客所释放的数据，但随着黑客攻击所释放的数据量日益增大，这种
方法也变得不再可行。
鉴于这种攻击的目标是网站的某个 IP 地址，阿里云首席安全科学家吴翰清研究出
一种新的防御机制，它可以在受到攻击时，将原本收到的数据导向数千个 IP 地址。
这种被称为弹性安全网络的技术可以瞬间化解黑客在一个 IP 地址上所倾注的巨大
数据量。不再需要大量带宽后，这一技术大大减少了维护网络安全的成本。

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弗拉基米尔·明（Volodymyr Mnih），34 岁

他研发了足以媲美人类的游戏人工智能。
DeepMind 的研究员弗拉基米尔·明创造了第一个可以在近 2600 款 Atari 电子游戏
（包括《乓》和《太空侵略者》）中轻松通关的计算机系统。明的系统首次结合
了深度学习的严谨和强化学习的游戏性特征，模拟了人脑的信息处理方式（即通
过真实案例学习）。他的软件学习游戏的过程和人相似，以得分作为衡量技能水
平的标准，通过多次游戏和试错来逐渐完善自己的技能。

安吉拉·舍里格（Angela Schoellig），34 岁

她的算法帮助自动驾驶和自动飞行变得更加安全。
安全问题从来不是机器学习系统首先要考虑的重点。在日常的图像和声音识别中，
出现问题顶多有点烦人，并不会导致生命危险；但在自动驾驶、无人机和工业机
器人领域，风险大大增加。

多伦多大学动态系统实验室的负责人安吉拉·舍里格就编写了一套可用于让机器之
间互相学习的算法来确保安全，例如无人机依据导航在未知的区域也不会撞墙，
无人车在一个陌生的城市里也不会离开车道等。她的工作成果还进一步拓展了现
有机器人的能力，并确保自动驾驶的交通工具可以有效排除风、变化的载荷或未
知路况等不稳定因素，按照预先编好的路线行驶。

安吉拉·舍里格在瑞士苏黎世联邦理工学院读博士时，曾与同事们一起建造了
一个飞行器竞技场：一个用于训练无人机飞行的 10 立方米的密闭空间。2010
年，她让一组无人机跟着音乐跳舞表演。在这个被称为舞蹈四旋翼（dancing
quadrocopter）的项目中，她应用了一种全自动算法，无须研究人员手动设置路径，
就可以让无人机跟着音乐同步飞行，通过协同还能避免相撞。在场地中央一个 200
帧 / 秒动态的捕捉系统的帮助下，安吉拉·舍里格解耦了自动化系统中通常交错在
一起的两个重要组成部分——感知和运动。这个外部系统也使得研究小组更专注
于无人机的控制算法。
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VISIONARIES

远见者

这些远见者不满足于现状，他们在寻找让事物大
幅提升的方法。

王刚（Gang Wang），34 岁
他走在将人工智能变成消费级产品的最前沿。
“人工智能已经来到了一个‘关键点’。”王刚说。这项技术已经走出实验室，
现在准备带来可以进入大众消费市场的产品。2017 年 3 月加入阿里巴巴人工智能
实验室的王刚，走在推进人工智能成为实用的消费者产品的前沿。众所周知，阿
里巴巴是全球规模庞大的消费者市场中最具野心和实力的公司之一。他也是阿里
巴巴 7 月推出的首款人工智能产品——天猫精灵的幕后科研人员。类似于亚马逊
的 Echo，这种设备可以在阿里巴巴的网站上进行购物并执行其他任务，包括通过
语音指令播放音乐以及查看日历。
“人工智能神经网络的设计需要与现实世界的应用相互联系，”王刚说，“只有
这样我们才能创造出商业场景下有用的产品。”

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阿卜迪加尼·迪里耶（Abdigani Diriy)，33 岁

成立了索马里首个初创公司孵化器和加速器的计算机科学家。
与许多索马里人一样，阿卜迪加尼·迪里耶在 20 世纪 80 年代因为内战而逃离了他
的祖国。他在 5 岁那年来到了英国，因为当地有亲人可以提供庇护。他在伦敦一
个较好的社区里长大，并在伦敦大学学院获得了计算机博士学位。

大学时阿卜迪加尼·迪里耶开始对世界有了更多的了解，并意识到他可以获得这
样的机会是多么的幸运，所以，2012 年阿卜迪加尼·迪里耶协助创办了一个名为
Innovate Ventures 的机构，以培训和支援索马里的编程人员。Innovate Ventures
的首个项目是在索马里举办了一个为期两周的编程训练营，共有约 15 个人参加。
虽然当时的影响不大，但对于那 15 个人来说意义重大。此外，那也是阿卜迪加
尼·迪里耶 20 多年来首次回到那里。

之后，阿卜迪加尼·迪里耶开始思考如何扩大 Innovate Ventures 的影响力。2015
年，Innovate Ventures 与 2 个为索马里青年举办工作培训的慈善组织进行了合作，
为一些极富潜力的初创公司提供了营销、财务以及产品设计的培训。这个为期 5
个月的孵化器最终有 5 个初创公司成功毕业。他们也为其中的一家公司提供了约
2500 美元的种子资金，帮助这家公司的事业起飞。

接下来的一年，Innovate Ventures 与乐施会、VC4Africa（一个专注非洲的线上风
投社区）以及 Telesom（索马里最大的电信公司）进行了合作，举办了一个为期
10 周的初创公司加速器。他们当时期待有 40 到 50 组申请者就可以了，但他们却
收到了 180 组的申请。从这 180 组里，他们选出了 12 个初创公司进行了为期 2 周
的集训，10 个初创公司参加了整个 10 周的培训和指导项目。最后，其中最优秀的
4 组获得了合计 15000 美元的投资。

2017 年，加速器项目将会持续 12 周，而 Innovate Ventures 已经收到了 400 多份
申请。索马里的部分大公司表示对投资初创公司感兴趣，所以阿卜迪加尼·迪里耶
希望领它们入场，催化整个创业环境。阿卜迪加尼·迪里耶还希望能够说服全球各
地的索马里人，包括阿卜迪加尼·迪里耶在 IBM 的一些同事，把他们的技能捐献出
来，投资当地的科技圈。

卢旺达和肯尼亚等国家已有将自己的国家转变为非洲科技和创新中心的计划，而
索马里却正在面临着来自医疗、教育以及农业等基础领域的挑战。但是，创新、
科技以及初创公司有着令这里快速发展的潜力。阿卜迪加尼·迪里耶认为通过他们
举办的各种项目，他们已经在朝着那个方向前进了。而他们也在慢慢地转变人们
对索马里的看法。
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维克托·阿达尔斯泰因松（Viktor Adalsteinsson），29 岁
致力于改良癌症的诊断和治疗。
在维克托·阿达尔斯泰因松位于博德研究所的实验室中，有一套自动系统，可以通
过扫描血样探测癌细胞 DNA，一种所谓的液体活检系统。从晚期癌细胞里提取的
遗传信息很有可能让我们得知这种疾病在晚期时的机理，以及什么药物会起效。
维克托·阿达尔斯泰因松的母亲在他读博士的时候因为乳腺癌去世了。他在数个项
目中都试图改良癌症的治疗方式，其中一个项目就是向美国正在抵抗乳腺癌的女
性提供采血样的设备。“医生和患者们都会祈祷，然后就是长时间的观望和等待。
如今，我们可以密切监控患者们对疗程的反应，并找出到底是什么导致了疗程的
失败。”维克托·阿达尔斯泰因松说道。

妮哈·纳赫德（Neha Narkhede），32 岁
帮助企业理解数据。
全世界正在被数据淹没，而妮哈·纳赫德则想教企业如何“游泳”。作为领英的一
名工程师，妮哈·纳赫德曾与人联手发明了一款开源软件平台，以帮助领英迅速处
理来自用户的海量数据，这就是 Apache Kafka。她敏感地发现了其中的商机，继
而在 2014 年创办了 Confluent，一个帮助企业开发 Apache Kafka 工具的初创公司。

从那时起，妮哈·纳赫德就在持续推广该平台：高盛用它向交易员提供实时信息，
Netflix 用它为节目推荐收集数据，优步用它为高峰定价分析数据。Confluent 的产
品让企业可以通过平台进行大量的数据操作，例如在多个数据中心中进行同步，
以及通过中央控制台监视所有行为。

“我们将我们的技术视为企业的中央神经系统，可以大量收集数据并在毫秒内进
行分析，”妮哈·纳赫德说，“我们认为，几乎所有企业都可以从中受益，我们则
将为它们服务。”

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周怡君（Tracy Chou），29 岁

把科技产业不佳的员工多元化数据公之于世。
硅谷钟爱数据。但是直到最近，科技公司仍对这个数据缺乏兴趣：员工多元化。
关于员工多元化的数据不是得不到重视，而是根本不存在。

现在，大部分的科技公司都公布了员工多元化的报告，来自 GitHub 的独立众包数
据库也在收集关于科技公司员工的信息。而这一切的发生都与周怡君有关：2013
年秋天，身为 Pinterest 的软件工程师的她在 Medium 上发表了一篇名为《数字在
哪里？》的文章。

周怡君之所以写这篇文章，还与 Facebook 的首席运营官雪莉·桑德伯格（Sheryl
Sandberg）有关。在一次会议上，雪莉称，科技产业中女性员工人数正在下降。“我
觉得她说对了，”周怡君说，“但我也在想：‘她是怎么知道的呢？根本没有这
个数据。’然后，我意识到，这就是问题的所在。”

周怡君发表在 Medium 上的文章在网上疯狂传开。很快，她关心的那些数据出现
了：先是通过推特，然后输入到她设立的 GitHub 数据库。几周之内，周怡君就拥
有了超过 50 个公司的数据。相关的数据库现在已经有了成百上千个公司的数据。
到 2014 年夏天，硅谷最有影响力的公司们大都发布了员工的人口报告。报告的数
字非常惨淡：在科技岗位工作的女性只占总人数的 10%~20%。而且，一项研究发现，
45% 的硅谷公司没有女性主管。情况或许没有得到改善，但至少这些数据现身了。

当这一切发生的时候，周怡君还仍继续她在 Pinterest 的编程工作，而她也发现，
自己成了一个受欢迎的演讲者和讨论小组的参与者。2016 年春天，她与包括风
险投资家鲍康如（Ellen Pao）和 Slack 的工程师埃里卡·乔伊·贝克（Erica Joy
Baker）在内的其他 7 位女性，创立了 Project Include 组织，旨在帮助总裁们在公
司内落实多元化和融合战略。

不过，周怡君并不是，也不想成为一位职业的活动家。“做这些事情我很有成就感，
而且我也在其中发挥了一定的作用。”她说，“我的本职工作是开发并生产产品，
我把这些看作是对我本职工作的一种补充。”

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阿曼达·兰德尔斯（Amanda Randles），34 岁
她的软件可以模拟人体内部血液的流动。
杜克大学生物医疗工程系助理教授阿曼达·兰德尔斯正在开发一款可以通过个人医
疗成像来模拟其体内血液流动的软件。这款软件叫 HARVEY，是用 17 世纪医生威
廉·哈维（William Harvey，历史上首个研究血液循环系统的医生）的名字命名的。
它需要一台超级计算机来计算血管中数百万个细胞流动的流体力学。阿曼达·兰德
尔斯对她的血液循环系统模型有着更大的计划，接下来，她将扫描患有心血管疾
病的新生儿以辅助手术，以及预测癌细胞在人体内的流动方式。

艾德丽安·波特·费尔特（Adrienne Porter Felt），30 岁
引领推进更安全的网络。
下次当你打开谷歌 Chrome 浏览器浏览安全网页的时候，注意一下在地址栏左边
出现的绿色小图标。它是一个锁的样子，如果是绿色的，那就说明你所在的网站
正将你和网页上的数据加密。但并不是所有的人都知道这个操作是什么或者这代
表什么，这就需要艾德丽安·波特·费尔特出场了。
作为谷歌 Chrome 的软件工程师，艾德丽安·波特·费尔特承担着使互联网更安全
的任务，并帮助这个世界上最受欢迎的浏览器的用户在上网的安全和隐私方面做
出明智且知情的选择。这个过程就包括花费长达一年的时间说服全球各类网站，
推动它们从使用传统的未加密的 HTTP 转变到更为安全的 HTTPS。

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格雷格·布罗克曼（Greg Brockman），28 岁
致力于确保人工智能对人类有利。
尽管要实现拟人化的人工智能还有些遥远，但格雷格·布罗克曼认为，考虑其安全
性问题宜早不宜迟。所以，在成功创办线上支付公司 Stripe 之后，他又与伊隆·马
斯克等人联合创办了社会企业 OpenAI。作为一个非营利研究型企业，OpenAI 的
目标就是保障人工智能在急速发展的同时，不会产生对人类不利的情况。而格雷格·布
罗克曼本人在公司里则是一个“万金油”——从招聘人才到帮助研究人员测试新
的学习算法，无一不能。他认为，未来的通用人工智能系统需要一种类似于“羞耻”
的感觉来预防失误。“这将是人类创造出来的最重要的技术，”他说，“所以把它‘做
对’十分重要。”

安卡·德拉甘（Anca Dragan），30 岁
确保机器人与人类可以和谐地共同工作和生活。
加州大学伯克利分校的电子工程与计算机科学助理教授安卡·德拉甘，正在试图
将复杂或模糊的人类行为转化为机器人能理解的简易数学模型。她表示，当人们
试图与机器人共事时，许多冲突都来自双方对彼此的不了解。如果机器人能够理
解它可能对人类情绪造成的影响，就有望解决这一问题。此研究短期之内最重要
的应用莫过于帮助自动驾驶汽车与传统汽车预判对方可能的行为。

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HUMANITARIANS

人文关怀者

通过技术方案，直接提高人们的生活水平或拯救
生命。

伊雅德·詹纳（Eyad Janneh），31 岁
就地取材的发明，解救陷于危难之中的叙利亚公民。
两个大热水袋的扁黑色袋子正在缓缓撑起一面倒塌的钢筋混凝土墙，并在墙和下
面的石头之间制造出空隙。这是在测试伊雅德·詹纳和他的非营利组织 Field Ready
团队的一项设计。目前该产品已经在叙利亚投入使用，用于在遭受炸弹袭击后支
撑沉重的建筑物残骸，方便搜寻工作。
伊雅德·詹纳自小在叙利亚长大，2010 年离开了叙利亚，目前在伊斯坦布尔工作。
他和他的团队进行设计和测试的工具可以就地取材。例如，他们的安全气囊是由
聚酯织物和一些捆绑附件制成的，而这些都是可回收再利用的材料——货车顶上
的布罩。2017 年 4 月，这种安全气囊就在叙利亚拯救了两名被困在瓦砾中的人。 

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凯瑟琳·泰勒（Katherine Taylor），28 岁

她的简易抽水机可以改变数以百万计印度农民的生活。
位于印度东部的恒河盆地拥有丰沛的水资源，对于生活在那里的 3000 万农民来说，
灌溉水源应该不成问题。但是现在他们却要作出一个艰难的抉择：只在每年的雨
季时种植一种单一谷物，或者花费他们 90% 的收益引进柴油或煤油抽水机来抽取
充沛的浅层地下水，以确保农田在旱季也可以被灌溉。

于是大片的田地在旱季都处于撂荒的状态；为了养家糊口，农民们被迫在外地的
钻石矿或者制衣厂里做危险而又卑微的工作，好几个月才可以回一次家。

这引起了工程师凯瑟琳·泰勒的关注，她放弃了美国优渥的生活，漂洋过海来到印
度，创办了一家名叫 Khethworks 的公司，为印度农民们提供一种经济实惠的以太
阳能为动力的浇灌系统，使他们能够常年耕种。

“有时候人们会问我是否想去一家高科技公司工作。但我觉得，创办 Khethworks
对我来说并不是一个损失，恰恰相反，这一直是我追求的目标。”凯瑟琳·泰勒
说，“帮助家庭团聚、帮助人们从事一份令他们感到有尊严的工作，这些才是我
们一直希望实现的。”

凯瑟琳·泰勒在麻省理工学院攻读机械工程硕士学位时就把低压滴灌系统作为研究
方向。但她在游览印度时，当地的农民帮助她发现了真正的市场空白。“他们告诉我，
滴灌系统的确非常好，可是我们真正需要的是一个我们买得起的抽水机，”她说，
“当他们甚至无法常年灌溉时，又有谁会去选择使用滴灌系统呢？”

于是，她和 Khethworks 的联合创始人维克托·列什涅夫斯基（Victor Lesniewski）
及凯文·西蒙（Kevin Simon）设计了一个比同尺寸抽水机效率高三倍的离心泵。
也就是说，这个离心泵只需要平时所需的太阳能板的三分之一就能运行——而太
阳能板正是抽水机最昂贵的部件。这个设计不仅大大降低了成本，移动起来也更
加方便。这样，农民还可以轻易地把设备租赁给别人。

2016 年，凯瑟琳·泰勒和维克托·列什涅夫斯基搬到了浦那（印度西部城市），并
在 2017 年春天交付了他们的第一批产品。
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苏奇·萨里亚（Suchi Saria），34 岁
用现有的医疗数据预测败血症的风险。
有时，对病症快速准确的诊断或许就是决定生死的关键。而对于败血症来说，感
染后只要病情一发作就有可能置人于死地，但时至今日却仍然没有一个测试能让
医生准确地诊断病情。
约翰·霍普金斯大学的助理教授苏奇·萨里亚曾想：现有的医疗信息可否用于预测
哪些病人患败血症的风险最大？ 随后，她创建的患者数据分析算法正确预测了
85％的感染性休克案例，平均在发病前一天内就能预测出来，比现有的筛选测试
提升了 60％。 

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