A pesar de décadas de investigación, nuestra comprensión de trasto os como la epilepsia, el autismo, el alzhéimer y la esquizofrenia es muy limitada, lo que limita nuestra capacidad limitada para tratarlos. La mayoría de las terapias neurológicas se administran a base de prueba y error, guiadas por el instinto de un médico. Muchas de ellas fallan regularmente.
Gracias a los datos de las tecnologías de imágenes médicas existentes, incluido el electroencefalograma (EEG) y la resonancia magnética funcional (fMRI), Venkataraman desarrolla modelos matemáticos diseñados para descubrir la "caja negra" de la función cerebral y proporcionar tratamientos menos invasivos y mucho más precisos. Su trabajo más innovador se centra en la epilepsia, que afecta a más de 50 millones de personas en todo el mundo. Aproximadamente el 30 % de los pacientes con epilepsia no responde a la medicación. Esto les obliga a someterse a una cirugía, que solo funciona después de que la zona de inicio de las convulsiones se haya aislado con éxito en una región específica del cerebro.
Venkataraman cree que los modelos basados en datos que identifican el inicio de las convulsiones pueden limitar la monitorización invasiva y mejorar los resultados quirúrgicos. La joven ha desarrollado un algoritmo de detección de las convulsiones, que se está evaluando con datos clínicos del Hospital Johns Hopkins (EE. UU.). Este algoritmo utiliza datos de EEG y métodos de aprendizaje profundo para encontrar cuándo y dónde nacen las convulsiones en el cerebro de los pacientes.