全球医疗系统正面临癌症发病率上升、慢性疾病增多和临床资源有限的挑战，一位孟加拉国研究人员正通过人工智能推动医疗领域的新一轮变革。
目前在拉马尔大学攻读工业工程研究生学位的德内什·达斯（Denesh Das），正在推进一项研究，该研究将人工智能、医学影像和医疗系统工程相结合，以改善疾病检测和临床决策。
达斯建立了坚实的跨学科研究基础以支持他的研究工作。他于2025年在拉马尔大学完成了电气与计算机工程的工程硕士学位，期间在智能系统、数据分析和工程优化方面积累了专业知识。
此前，他于2014年从孟加拉国南方大学（Southern University Bangladesh）获得电气与电子工程理学学士学位，为他后来在工程、人工智能与医疗交叉领域的工作奠定了技术基础。
他研究的核心重点是人工智能辅助癌症诊断，这是具有全球紧迫性的重要领域。在乳腺癌研究中，达斯展示了机器学习模型如何利用临床活检数据准确区分良性与恶性肿瘤。
他的研究结果表明，基于人工智能的方法可以达到与传统评估方法相当的诊断性能。研究人员认为，这类工具可以实现早期检测、减少诊断错误并加速临床决策，直接影响患者的生存率。
达斯还为皮肤癌检测的进步做出了贡献，特别是黑色素瘤——一种最具侵袭性的癌症。通过将深度学习技术应用于皮肤镜图像，他展示了人工智能系统如何识别临床医生在人工检查中可能忽略的细微视觉模式。这种方法在面临经验丰富的皮肤科医生短缺的地区可能特别有价值，因为它提供了可扩展且一致的筛查解决方案。
除了肿瘤学，他的研究还涉及慢性且经常隐匿发展的疾病，如肝脏疾病，在这些疾病中，诊断延误常常导致严重并发症。通过人工智能驱动的预测建模，达斯探索了在更早阶段识别高风险患者的方法，有可能将医疗系统从反应性治疗转变为预防性护理策略。
他的工作特点在于其更广泛的系统级视野。达斯并非开发孤立的算法，而是研究人工智能如何在智能互联的医疗生态系统中运作。他的研究探索了智能分析与新兴技术的整合，包括基于物联网的监测系统和高速通信网络，以实现远程患者监护、实时诊断和更高效的医疗服务。
在工业工程所倡导的优化、可扩展性和可靠性原则指导下，达斯致力于将研究成果转化为实际应用。观察人士指出，他的工作为下一代医疗技术开辟了新途径，并加强了孟加拉国在全球科学界的存在感。
目前，德内什·达斯仍在拉马尔大学继续他的工业工程学业，他代表了日益壮大的孟加拉国研究者群体，这些研究者正在国际舞台上为尖端医疗创新贡献力量。
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