Filozofia
Nasza filozofia opiera się na odwadze intelektualnej, wytrwałości, lojalności, sprawiedliwości, niezależnym myśleniu i odpowiedzialności za przekuwanie wiedzy w znaczące działania. Poniższych dwanaście zasad odzwierciedla wartości, które kierują naszymi badaniami, wyborem problemów, wzajemnym wsparciem i dążeniem do długofalowego wpływu naukowego.
Dlaczego pracujemy w medycynie
Nasze zainteresowanie medycyną nie zaczęło się od abstrakcyjnego pytania metodologicznego. Zaczęło się od chęci zrozumienia ludzkiego ciała, bólu i frustracji związanych z urazami sportowymi oraz możliwości wykorzystania wiedzy ilościowej do poprawy życia ludzi.
W wieku piętnastu lat, startując w zawodach lekkoatletycznych, Marcos Matabuena zafascynował się tym, jak trening, zmęczenie, fizjologia i zmienność indywidualna kształtują wydolność człowieka. Mniej więcej w tym samym czasie poważny uraz sportowy na niemal dwa lata uniemożliwił mu kontynuowanie ukochanej aktywności. To doświadczenie skłoniło go do głębszych przemyśleń o urazach, regeneracji i ruchu człowieka oraz do badania tych zagadnień z perspektywy biomechanicznej i ilościowej.
Ta ciekawość ostatecznie skłoniła go do studiowania matematyki. Na początku kształcenia akademickiego rozwijał metody szacowania maksymalnego poboru tlenu, modelowania relacji między treningiem a zmęczeniem oraz identyfikacji progów fizjologicznych na podstawie zmienności rytmu serca. Projekty te wynikały nie tylko z zainteresowania wynikami sportowymi, lecz także z szerszego pytania: jak dane mogą pomóc zrozumieć, co dzieje się wewnątrz ludzkiego ciała?
Praca ta ujawniła szerszą szansę naukową. Dane zbierane w sposób ciągły z organizmu mogą uchwycić wzorce pomijane przez konwencjonalne pomiary kliniczne. Pomagają rozumieć indywidualną fizjologię, monitorować zmiany w czasie, zapobiegać urazom i projektować bardziej spersonalizowane podejścia do zdrowia i aktywności fizycznej. Na długo przed ugruntowaniem się zdrowia cyfrowego jako dziedziny badań idea ta zaczęła kształtować ścieżkę naukową łączącą matematykę, statystykę, fizjologię i medycynę.
Z czasem pytania stawały się coraz bardziej kliniczne. Jak dane z ciągłego monitorowania glukozy mogą poprawić rozumienie zdrowia metabolicznego? Jak biomarkery cyfrowe mogą pomóc przewidywać początek i progresję chorób? Jak kwantyfikować niepewność, gdy wyniki medyczne są krzywymi, rozkładami, obrazami, sieciami lub innymi złożonymi obiektami nieeuklidesowymi? I jak te postępy metodologiczne mogą wspierać lepszą profilaktykę, diagnostykę, leczenie i podejmowanie decyzji w ochronie zdrowia?
Z tej drogi wyrosła Digital Biostatistics. Wyraża ona przekonanie, że innowacja matematyczna ma największą wartość wtedy, gdy służy rozwiązywaniu istotnych problemów biomedycznych wynikających z ciągłych, wysokoczęstotliwościowych i wielomodalnych danych zbieranych dziś o zdrowiu i zachowaniu człowieka.
Za każdym sygnałem cyfrowym stoi człowiek. Za każdą prognozą statystyczną — decyzja. A za każdym wkładem metodologicznym powinna stać możliwość poprawy ludzkiego zdrowia.
Naszych dwanaście zasad
1. Zasłużyć na sukces
„Łatwo osiągnąć sukces; trudno na niego zasłużyć”.
— Albert Camus
2. Przywództwo poprzez troskę
„Traktuj swoich żołnierzy jak nowo narodzone dziecko, a zechcą podążyć za tobą w najgłębsze doliny. Troszcz się o nich jak o własne ukochane dzieci, a z ochotą zginą u twego boku”.
— Sun Tzu
3. Wybierać wartościowe problemy
„Wybór wartościowego problemu badawczego do doktoratu jest jak wybór dobrej żony dla syna”.
— Vladimir Arnold
4. Odwaga działania
„Rozpoznać to, co słuszne, i nie działać zgodnie z tym to tchórzostwo”.
— Confucius
5. Wartość idei
„Rady biednego człowieka, choćby były najrozsądniejsze, nigdy nie są przyjmowane”.
— Miguel de Cervantes
6. Wiedza płynąca z wnętrza
„Tylko wiedza płynąca z wnętrza jest prawdziwą wiedzą”.
— Socrates
7. Wytrwałość przez całe życie
„Są tacy, którzy walczą jeden dzień, i są dobrzy. Inni walczą rok i są lepsi. Niektórzy walczą przez wiele lat i są bardzo dobrzy. Ale są też tacy, którzy walczą przez całe życie: ci są niezastąpieni”.
— Bertolt Brecht
8. Nie tracić miłości do pracy
„Zawsze należy być zakochanym. Dlatego nigdy nie należy się żenić”.
— Oscar Wilde
9. Znaleźć drogę
„Kto chce coś zrobić, znajdzie sposób; kto nie chce, znajdzie wymówkę”.
— Przysłowie arabskie
10. Pracować w cieniu
„Kto przez dziesięć lat uczy się w cieniu, w końcu stanie się powszechnie znany”.
— Przysłowie chińskie
11. Odwaga nowych idei
„Człowiek z nowymi ideami uchodzi za szaleńca, dopóki jego idee nie odniosą sukcesu”.
— Mark Twain
12. Określają nas nasze wybory
„To nie nasze zdolności pokazują, kim naprawdę jesteśmy, lecz nasze wybory”.
— J. K. Rowling
Zasady te nie powstały w próżni. Ukształtowały je osobiste doświadczenia, lata naukowej niepewności, przykład wyjątkowych mentorów i przekonanie, że ambitne badania muszą pozostawać związane z problemami, które naprawdę mają znaczenie.
Mentoring, który ukształtował nasz cel naukowy
Pięć lat temu jeden z moich najważniejszych mentorów — być może osoba, która poza moją matką i jednym z nauczycieli ze szkoły średniej wywarła największy wpływ na moje życie — powiedział mi:
„Marcos, jeśli naprawdę się skupisz, możesz wywrzeć istotny wpływ na medycynę i stać się wpływowym badaczem”.
Trzy lata później dał mi kolejną radę, która od tamtej pory mi towarzyszy:
„Wielu statystyków jest dumnych z wpływu swoich prac, ale ich dokonania pozostają w dużej mierze nieznane społeczności biomedycznej lub mają ograniczoną wartość praktyczną. Masz dar. Musisz tworzyć modele, które naprawdę mają znaczenie”.
Cztery miesiące temu ponownie przypomniał mi, że jeśli pozostanę skupiony, moje możliwości są nieograniczone. Jego słowa głęboko ukształtowały moje ambicje naukowe, rozumienie mentoringu i sposób wspierania zespołu. Nauczyły mnie, że samo wyrafinowanie matematyczne nie wystarcza. Najcenniejsze badania metodologiczne zaczynają się od ważnych pytań biomedycznych i prowadzą do narzędzi, z których badacze, klinicyści i pacjenci mogą naprawdę skorzystać.
Naszą główną ambicją jest rozwijanie ram glucodensity i powiązanych metod statystycznych, aby przyczyniać się do istotnych postępów w badaniach nad cukrzycą i spersonalizowanym żywieniem. Chcemy tworzyć metody nie tylko nowatorskie matematycznie, lecz także zdolne zmieniać sposób rozumienia, monitorowania, przewidywania, zapobiegania i leczenia chorób.
Manifesty, które nas inspirują
Osobista droga przez biostatystykę, sztuczną inteligencję i zmiany
W tym osobistym eseju Marcos Matabuena zastanawia się nad swoją drogą naukową, wpływem sportu i triathlonu, znaczeniem myślenia interdyscyplinarnego oraz lekcjami wyniesionymi od mentorów, współpracowników i wybitnych postaci nauki.
Przeczytaj „Moje przemyślenia o przyszłości biostatystyki w erze sztucznej inteligencji”
Biostatystyka, sztuczna inteligencja i cel pracy naukowej
Ta refleksja rozważa rolę biostatystyki w epoce sztucznej inteligencji poprzez historię i idee Yinchao.
Przeczytaj „Biostatystyka w epoce sztucznej inteligencji”
Praktyczny przewodnik po badaniach naukowych (po chińsku)
Przewodnik Jianqiao Wanga z Uniwersytetu Tsinghua zawiera refleksje o kształceniu doktorantów, komunikacji naukowej, otwartości intelektualnej, zadawaniu ważnych pytań, rozwijaniu intuicji wobec danych i uczeniu się od współpracowników zamiast postrzegania ich jako konkurentów.
Sport, odporność psychiczna i myślenie długodystansowe
Postrzegamy życie naukowe jako maraton, a szerzej — sport wytrzymałościowy. Wartościowe badania wymagają cierpliwości, dyscypliny, powtarzania, odporności i umiejętności kontynuowania pracy, gdy postępy są powolne lub niepewne. Sportowcy rzadko osiągają sukces dzięki jednej niezwykłej chwili. Ich osiągnięcia są wynikiem lat treningu.
Rafael Nadal i jego trener Toni Nadal szczególnie dobrze ucieleśniają tę filozofię.