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Rama Gullapalli，医学博士，博士Rama Gullapalli，医学博士，博士
病理学系分子诊断司（2011 - 2012年），美国宾夕法尼亚州匹兹堡大学匹兹堡大学医学中心病理学系临床病理学居民（2009年至2011年）美国宾夕法尼亚州匹兹堡匹兹堡医学中心BioGiangineering系哲学博士（博士）（2001 - 2007年）。美国宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州立大学，宾夕法尼亚州，美国论文主题：研究脂质膜的分子动力学的综合实验，计算和理论方法科学硕士（M.S.），电气工程系（2001 - 2005年）。美国宾夕法尼亚州大学公园宾夕法尼亚州立大学，美国焦点区域：光学电气工程。医学学士学位，手术学士学位（M.B; B.S.），（1992 - 1999）。
Vitae Curriculum -Rama Gullapalli，医学博士，博士学位。
我的研究集中在肝胆管（肝脏和胆囊）疾病上，研究了环境暴露作为这些疾病的关键驱动因素的作用。在新墨西哥州，存在大量人口，种族和性别差异。我们将重金属（例如镉），化学金属混合物和微/纳米塑料作为肝病病理学的驱动因素的作用。我在实验室医学，分子遗传病理学，临床信息学和细胞遗传学方面具有临床专业知识。我目前是UNM的一名实践分子病理学家。我的临床研究兴趣包括 - AI伦理，评估AI在病理学中的使用，临床病理学偏见，分子和数字病理协同作用。
放射学研究更新2024年4月，第29期
Gullapalli年轻调查员奖是为了纪念他的。颁奖典礼授予了新兴的研究人员，其中五项隶属于诊断放射学和核医学系：研究人员Lukasz Kalkowski，博士和Jinghui Wang，博士；博士生Shriya Madan；和UMBC本科生Mikolaj Walczak和Colleen Russel。Gullapalli Young研究者奖是由宾夕法尼亚大学放射学教授的大量捐款，以及该系主办的Alavi-Bradley研讨会的赞助商。部门成员在活动中无所不在，医学博士Dheeraj Gandhi，在“ Mr Mring Fus Fus：Image LageDeride Fus：Next Frontier in Image Lagided（非手术）神经外科手术中进行了主题演讲。”在受邀的演讲者中
数字病理和多摩学的整合
Hassell，L。A.，Absar，S.F.，Chauhan，C.，Dintzis，S.，Farver，C.F.，Fathima，S.，Glassy，E.F.，Goldstein，J.A.，Gullapalli，R.，Ho，J.，Koch，L.K.，Madory，J.E.，Mirza，K.M.，Nguyen，P.N.，Pantanowitz，L.，Parwani，A.病理教育由虚拟和数字化转型提供支持：现在与未来。病理与实验室医学档案，147（4），474–491。https://doi.org/10.5858/arpa.2021-0473-ra
第十四届年度研究与服务研讨会
临床医学 81. William Schwieterman（海报 1） 86. Megan Berry 88. Luke Buck 89. Samuel Carter 91. Isabela DeJohn 93. Marianne Emmert 95. Thanvi Gullapalli 97. Courtney Harrington 100. Isaiah Holt 102. Soumya Jaiswal 104. Jillian Kirby 106. Sandy Lee 108. Katie MacVitte 110. Kelsey McDonald 112. Elly McMillan 114. Annie Metzger/Emma Schaefer 116. Angela Nowack 118. Michael Purdon 120. William Reed-Dustin 121. Hayden Schott 123. Saiprasad Naidu（海报 1） 125. Nedas Semaska（海报 1） 127. 凯拉·西蒙斯 130. 大卫·史密斯 131. 萨凡纳·斯图尔茨 133. 卡罗琳·萨博 135. 玛雅·扎菲罗娃 137. 迪伦·克拉普（海报 2）
推荐引用 推荐引用 Chauhan C, Gullapalli RR。病理学中人工智能的伦理：当前范式和新出现的问题。Am J Pathol。2021 年 10 月；191(10):1673-1683。doi: 10.1016/j.ajpath.2021.06.011。电子版 2021 年 7 月 10 日。PMID：34252382；PMCID：PMC8485059。
深度学习迅速推动了人工智能 (AI) 和算法决策 (ADM) 范式的发展，影响了许多传统医学领域，包括病理学，这是一个高度以数据为中心的医学专业。病理学数据存储库的结构化性质对 AI 研究人员来说具有极大的吸引力，他们可以训练深度学习模型来改善医疗保健服务。此外，由于有望提高医疗保健提供流程的效率，因此巨大的经济激励推动着人们采用 AI 和 ADM。如果不道德地使用 AI，可能会加剧现有的医疗保健不平等，尤其是在实施不当的情况下。迫切需要以合乎道德和道义的方式利用 AI 的巨大力量。本综述探讨了病理学中涉及 AI 伦理的关键问题。讨论了与病理学 AI 研究的道德设计相关的问题以及在病理学工作流程中实施 AI 和 ADM 的潜在风险。在病理学的背景下，描述了道德 AI 的三个关键基本原则：透明度、问责制和治理。病理学的未来实践必须以这些原则为指导。病理学家应该意识到人工智能提供卓越医疗保健的潜力以及与之相关的道德陷阱。最后，病理学家必须参与推动未来在病理学实践中实施道德 AI。（Am J Pathol 2021，191：1673 e 1683；https://doi.org/10.1016/j.ajpath.2021.06.011）
G.3.2 是果蝇 ksr ( cnk ) 基因连接增强子的一个新等位基因
Hanadi Chammout 1、Delia L. Adkins 2、Aleece K. Al-Olimat 2、Zeinab Alsaad 1、Beatrice M. Altopp 3、Tuqa Amer 3、Feyi O. Apampa 3、Gwendolyn R. Avery 2、Isaac I. Bazzi 1、Emilia D. Beck 2、Elise L. Beier 3、B. Shafer Belisle 3、Lane Benton 2、Madison M. Bolyard 2、Olivia E. Brain 2、Eldon T. Buckner 2、Shria Roy Chowdhury 1、Jennifer R. Cifranic 2、Liam Cleary 3、Tyler R. Clum 2、Autumn M. Cruz 2、Meghan V. DeGray 3、Isabel L. Echeverry 3、 Haya El dana 1 、 Sarah K. Elkadri 1 、 Paige L. Estep 2 、 Luke R. Falke 2 、 Hannah J. Foor 2 、 Anika S. Gullapalli 1 、 Sandro S. Hakim 1 、 Hussein B. Hazime 1 、 Lauren E. Heininger 2 、 Emma G. Hoeft 2 、 Lauren M. James 2 , Yeowon Jeon 1 , Megan R. Johnson 2 , Laine P. Jordan 2 , Zayd Khan 1 , Sydney K. Kochensparger 3 , Fadi J. Koria 1 , Ruby M. Krasnow 3 , Veronica Lilly 2 , Eileen Lim 3 , Ian T. MacCormack 3 , Andriy Malesh 3 , Mikayla G. Mariano 2、奥黛丽·C·门策2、Katelyn H. Messner 2、Katlyn C. Myers 2、Emily R. Newman 3、Annie M. Richters 2、Liliana Romero 1、Adam Rotem 3、Reese J. Saho 2、Kaname Sawaki 2、Ashley N. Selders 2、Elizabeth Shockney 2、Farah A. Sobh 1、Isabelle F. Speiser 3、Breanna M. Sproul 2、Veronica J. Sroufe 2、Antonia Tollkuci 3、Cassandra C. Trevino 3、Megan A. Vapenik 2、Erin M. Wagner 2、Kayla L Bieser 4、Jamie L. Siders 2、Justin R. Thackeray 3、Jacob D. Kagey 1§