Маркос Матабуэна — галисийский математик, родившийся в Сантьяго-де-Компостела. Он прошёл последипломную подготовку по математической статистике и получил докторскую степень, специализируясь на информатике и биостатистике.
Его интерес к количественным исследованиям в области здоровья возник рано. В пятнадцать лет, выступая на легкоатлетических соревнованиях, он решил изучать математику, убеждённый, что оптимизация спортивных результатов будет всё больше зависеть от строгих количественных методов.
На последнем курсе бакалавриата он разработал косвенный метод прогнозирования максимального потребления кислорода на основе анализа функциональных данных. Он также предложил новую формулировку модели Банистера — одной из основных математических моделей, описывающих и прогнозирующих изменения физической работоспособности под влиянием тренировок и утомления.
Во время обучения в магистратуре он изучал новые способы определения анаэробного порога посредством анализа вариабельности сердечного ритма. Эти ранние проекты укрепили его интерес к объединению математики, статистики и физиологии для извлечения клинически и биологически значимой информации из сложных сигналов.
Важно учитывать контекст этой работы. Более десяти лет назад цифровое здравоохранение и то, что сегодня можно назвать цифровой биостатистикой, ещё не сформировались как самостоятельная область исследований. По собственной инициативе, часто выходя за формальные рамки обучения, Маркос уже изучал, как применять передовые математические методы к данным спорта, физиологии и устройств мониторинга. Эта ранняя любознательность во многом предвосхитила дальнейшее направление его научной карьеры.
В ходе докторских исследований, посвящённых цифровому здравоохранению и разработке новых статистических методов, он ввёл понятие глюкоплотности (glucodensity), распределительного представления данных устройств непрерывного мониторинга глюкозы. Этот подход предложил новый способ обобщения и анализа высокочастотных цифровых сигналов с сохранением особенностей полного распределения глюкозы, которые теряются при использовании только традиционных клинических показателей.
Параллельно он глубоко заинтересовался теоретическим машинным обучением, понимая, что преобразующие биомедицину достижения требуют всё более сложных статистических и вычислительных методов. Наряду с диссертационной работой он участвовал в разработке общей системы оценки неопределённости и прогностического вывода для исходов, представляющих собой случайные объекты в метрических пространствах.
Позднее он проводил постдокторские исследования в Гарвардском университете под руководством Юкки-Пекки Оннелы. Там он разрабатывал новые статистические методы цифровой медицины, уделяя особое внимание неврологическим заболеваниям, таким как БАС. В рамках этой работы он участвовал в создании функциональных биомаркеров на основе цифровых данных для улучшения прогноза течения заболеваний по сравнению с традиционными подходами.
По его собственному признанию, время в Бостоне стало одним из важнейших периодов его жизни. Там он встретил выдающихся людей — и в научном, и в личном отношении — и стал частью по-настоящему международной академической среды. Этот опыт заставил его переосмыслить, что составляет значимое исследование, какие задачи заслуживают длительного внимания и как подходить к ним, чтобы добиться устойчивого научного и общественного эффекта.
Научный профиль Маркоса Матабуэны сочетает понимание биомедицины, методологическую компетентность и твёрдую приверженность решению реальных задач. Его исследования начинаются с клинически значимых вопросов, на которые он ищет ответы через фундаментальные разработки в статистике, машинном обучении, теории вероятностей, анализе функциональных данных и биостатистике.
Его научная философия — находить действительно значимые биомедицинские задачи и, не жертвуя математической строгостью, разрабатывать статистические и вычислительные методы для их решения и переноса результатов в клиническую практику.
Хотя он находится на сравнительно раннем этапе карьеры, у него уже более пятидесяти научных статей, несколько международных наград и опыт сотрудничества с ведущими исследователями в медицине, науке о физической активности, машинном обучении, теории вероятностей, статистике и биостатистике. Он также получал приглашения представить свои работы на международных конференциях и научных встречах.
Среди его основных достижений — введение понятия глюкоплотности (glucodensity) и разработка статистических методов его анализа; модели со случайными эффектами для случайных объектов в метрических пространствах; новые процедуры оценки неопределённости в неевклидовых пространствах; методы объединения и интеграции данных для клинических испытаний и исследований цифрового здоровья.
Отличительная черта его работы в том, что методы создаются не только ради математической новизны. Они призваны приносить ощутимые улучшения в решении реальных биомедицинских задач и давать клинические знания, которые трудно получить традиционными средствами.
Конечная цель его исследований — разрабатывать аналитические подходы, которые помогут преобразить медицину, раньше выявлять заболевания, лучше персонализировать лечение и повышать качество жизни людей.
Маркос убеждён, что некоторые из важнейших научных достижений возникнут на пересечении машинного обучения, статистического вывода и биомедицинских исследований. Это требует не только передовых математических инструментов, но и способности понимать клинические потребности, выделять значимые задачи и предлагать решения, применимые в медицинской практике и здравоохранении.
Студенты, присоединяющиеся к группе, будут работать на пересечении статистического вывода, машинного обучения и биомедицинских исследований. Они смогут разрабатывать строгую методологию, сотрудничать с клиницистами и международными исследователями, анализировать уникальные наборы цифровых данных о здоровье и воплощать смелые идеи с реальным научным и клиническим потенциалом. Группа стремится сочетать внимательное научное руководство с развитием интеллектуальной самостоятельности, умения ставить оригинальные вопросы и собственного научного подхода.
Вне академической работы Маркос любит заниматься спортом, путешествовать и ходить на концерты. Прежде всего он старается относиться к жизни с любопытством и чувством юмора, считая, что научные амбиции и профессиональная самоотдача должны сочетаться с полноценной жизнью, богатой впечатлениями и эмоциями.
Помимо стремления сделать собственные работы значимыми, одна из его главных целей — создать среду, в которой студенты смогут найти приносящий удовлетворение профессиональный путь, развивать важные идеи и становиться самостоятельными исследователями, способными решать серьёзные научные задачи.