Daniel Townsend, PhD
Daniels Karriere umfasst Gesundheitstechnologie, globale Gesundheitspolitik und Datenwissenschaft. Er war Berater der WHO und des Global Fund für digitale Gesundheitsstrategien und arbeitete zuvor bei Boston Consulting Group sowie bei kanadischen Bundes- und Provinzgesundheitsbehörden. Daniel hat Regierungen bei der Einbettung von Gerechtigkeit und Rechenschaftspflicht in Gesundheitsdaten- und Machine-Learning-Systeme beraten.
Kya Blackstone, JD
Kya hat einen Juris Doctor von der George Washington University. Sie verbrachte fast ein Jahrzehnt im Finanzwesen bei Goldman Sachs und Citigroup, wo sie funktionsübergreifende Initiativen zur Optimierung rechtlicher und operativer Arbeitsabläufe leitete, Compliance-Systeme stärkte und die Effizienz globaler Teams verbesserte. Ihre Führung verbindet Design Thinking mit operativer Präzision – Menschen, Prozesse und Produkte aufeinander abzustimmen, um verantwortungsvoll zu skalieren und strategische Klarheit in Lorettas institutionellen Partnerschaften zu gewährleisten.
Utkarsh Upadhyay, PhD
Utkarsh bringt tiefgreifende Expertise in KI und maschinellem Lernen mit, mit einem PhD von MPI-SWS und einem MS von EPFL, wo er den Prix ECLA Informatique für den höchsten Notendurchschnitt erhielt. Er war zuvor CTO und Mitgründer bei Reason.al, wo er die technische Strategie und Produktentwicklung leitete. Utkarsh hat Forschungsarbeiten in Nature, PNAS und NeurIPS veröffentlicht und trägt zu Open-Source-Projekten wie SciPy und CPython bei. Bei Loretta leitet er die Entwicklung von föderierten Lernsystemen und kausalen KI-Modellen, die die prädiktive Analytik der Plattform antreiben und gleichzeitig die Privatsphäre der Patienten schützen.
Amita Singh, PhD
Amita hat einen ingenieurwissenschaftlichen Hintergrund mit einem interdisziplinären Master in IoT und promoviert derzeit in Produktions- und Betriebsmanagement an der Brandenburgischen Technischen Universität. Sie beriet zuvor Tata Motors zu Engineering-Workflows und Technologieintegration und gründete Thread, ein KI-gestütztes Übersetzungs-Startup. Bei Loretta wendet Amita ihre Expertise in Produktstrategie und KI-Integration an, um nutzerzentrierte Innovation voranzutreiben.
Michael Albrecht
Michaels Karriere umfasst Luxusmarkenführung, Einzelhandelsstrategie und gemeinnütziges Engagement, vereint durch ein Engagement für kulturelles Storytelling und inklusive Innovation. Er hatte leitende Positionen bei Louis Vuitton, IWC Schaffhausen und Meissen inne und diente als CEO im Premium-Einzelhandel. Bei der Berliner Industrie- und Handelskammer (IHK) unterstützte er Startups und Workforce-Lösungen und verband aufstrebende Unternehmen mit institutionellen Partnern. Michael ist auch Beiratsmitglied bei Ideas in Motion, einer NGO zur Förderung von Unternehmertum in Ruanda.
Zhasheken de Guia
Mit einem breiten Hintergrund in Datenmanagement, KI-Algorithmen und Softwareentwicklung von der University of Alberta konzentriert sich Zhasheken darauf, überzeugende Anwendungen zu entwickeln, die die Lücke zwischen Technologie und menschlicher Erfahrung überbrücken. Bei Loretta setzt sie ihre Programmier- und Designfähigkeiten ein, um die komplexe Software zu entwickeln, die die Wirkung der Plattform prägt, angetrieben von einer Leidenschaft, Technologie zugänglich, effektiv und wirkungsvoll zu machen.
Michael Kummer
Michael hat einen Abschluss in Psychologie und Wirtschaftswissenschaften von der University of Alberta und verfügt über Erfahrung im Non-Profit-Sektor. Er nähert sich Gesundheitsdaten mit sorgfältiger Beachtung des sozialen Kontexts und verbindet statistische Strenge mit dem realen Kontext von Lorettas prädiktiven Werkzeugen.
Piper Rome
Piper ist Life Sciences (Honours)-Studentin an der Queen’s University, deren Forschung biomedizinische Datenanalyse, gesundheitliche Chancengleichheit und KI-gestützte Krankheitsmodellierung umfasst. Sie hat an Studien über sozioökonomische Barrieren in der neurochirurgischen Versorgung und an Machine-Learning-Ansätzen zur Früherkennung der Alzheimer-Krankheit mitgewirkt. Bei Loretta wendet sie diesen akademischen und klinischen Forschungshintergrund an, um eine evidenzbasierte, patientenzentrierte Prävention chronischer Krankheiten zu unterstützen.