Recursion gab bekannt, dass Dr. Najat Khan zum Chief R&D Officer und Chief Commercial Officer ernannt wurde. Dr. Khan wird die Forschung und Entwicklung von Recursion leiten und die aufstrebenden kommerziellen Fähigkeiten des Unternehmens aufbauen. Sie wurde außerdem in den Vorstand von Recursion berufen.

Dr. Khan verfügt über umfassende Erfahrung in der Pharma- und Gesundheitsbranche in den Bereichen biologische, chemische und medizinische Wissenschaft, Computer- und Datenwissenschaft sowie allgemeine Unternehmensführung, wobei sie sich darauf konzentriert, einen erheblichen Nutzen für Patienten und Unternehmen zu erzielen. Als Chief Data Science Officer und Global Head of Strategy and Portfolio Organization, for Innovative Medicine R&D bei Johnson & Johnson spielte Najat zusammen mit dem Senior Leadership Team eine wesentliche Rolle beim Aufbau einer branchenführenden Pipeline, die mehrere bahnbrechende Medikamente hervorgebracht hat. Sie war eine Pionierin, wenn es darum ging, die Auswirkungen von Data Science/AI in großem Umfang zu fördern und gleichzeitig ein erstklassiges, vielseitiges Data-Science-Team aufzubauen, das ihr Engagement für Innovation und Exzellenz an der Schnittstelle zwischen Gesundheitswesen und Technologie untermauert.

Dr. Khan war Ko-Vorsitzende des Data Science Council von Johnson & Johnson, wo sie eine wichtige Führungsrolle bei der Einführung von Data Science im gesamten Unternehmen spielte, um geschäftliche Auswirkungen zu erzielen und Best Practices für die Datennutzung, KI, Ethik sowie die Rekrutierung und Entwicklung von Talenten einzusetzen. Dr. Khan ist Vorstandsmitglied der Alliance for Artificial Intelligence in Healthcare (Allianz für künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen) und Mitglied des Lenkungsausschusses des Moonshot CancerX Programms des Weißen Hauses zur Verbesserung der Ergebnisse für Krebspatienten. Najat ist der Gründer und Mitvorsitzende des Data Science in Industry Roundtable (DISRUPT) ?

einem branchenübergreifenden Forum, das sich der Förderung der Wirkung von Data Science widmet. Sie ist Absolventin der University of Pennsylvania und promovierte in organischer Chemie mit experimentellen und rechnerischen Ansätzen. Sie hat einen Bachelor-Abschluss in rechnergestützter Chemie und einen Nebenfachabschluss in Betriebs-/Wirtschaftswissenschaften von der Colgate University und hat in verschiedenen hochrangigen Fachzeitschriften veröffentlicht.