理念
我们的理念建立在求知的勇气、毅力、忠诚、公平、独立思考，以及将知识转化为有意义行动的责任之上。以下十二项原则体现了我们开展研究、选择问题、相互支持并追求长远科学影响的价值观。
我们为何从事医学研究
我们对医学的兴趣并非始于抽象的方法学问题，而是源于理解人体的愿望、运动损伤带来的痛苦与挫折，以及利用定量知识改善人们生活的可能性。
十五岁参加田径比赛时，Marcos Matabuena 开始着迷于训练、疲劳、生理过程与个体差异如何影响人的运动表现。大约同一时期，一次严重的运动损伤使他近两年无法继续喜爱的运动。这段经历促使他深入思考损伤、康复与人体运动，并从生物力学和定量角度探索这些问题。
这种好奇心最终引导他学习数学。早期学术训练中，他开发了估计最大摄氧量、建模训练与疲劳关系，以及通过心率变异性识别生理阈值的方法。这些项目不仅关注运动表现，也指向一个更广泛的问题：数据如何帮助我们理解人体内部正在发生什么？
这项工作揭示了更广阔的科学机遇。持续采集的人体数据能够捕捉传统临床测量经常遗漏的模式，有助于理解个体生理、监测随时间发生的变化、预防损伤，并制定更个体化的健康与运动方案。在数字健康成为成熟研究领域之前，这一想法便开始塑造一条连接数学、统计学、生理学与医学的科学道路。
随着时间推移，问题越来越具有临床导向：持续血糖监测数据如何改善我们对代谢健康的理解？数字生物标志物如何帮助预测疾病的发生与进展？当医学结局是曲线、分布、图像、网络或其他复杂非欧几里得对象时，应如何量化不确定性？这些方法学进展又如何支持更好的预防、诊断、治疗与医疗卫生决策？
数字生物统计学正是从这段历程中发展而来。它体现了一种信念：数学创新最大的价值，在于解决当今持续采集的高频、多模态人类健康与行为数据所提出的重要生物医学问题。
每一个数字信号背后都是一个人，每一次统计预测背后都是一个决策，而每一项方法学贡献背后，都应当蕴含改善人类健康的可能。
我们的十二项原则
1. 值得拥有的成功
“成功容易，配得上成功却很难。”
— Albert Camus
2. 以关怀引领
“视卒如婴儿，故可与之赴深溪；视卒如爱子，故可与之俱死。”
— Sun Tzu
3. 选择有意义的问题
“选择一个值得研究的博士课题，就像为儿子选择一位好伴侣。”
— Vladimir Arnold
4. 行动的勇气
“见义不为，无勇也。”
— Confucius
5. 思想的价值
“穷人的建议，无论多么中肯，也从不被采纳。”
— Miguel de Cervantes
6. 源于内心的知识
“唯有发自内心的知识才是真正的知识。”
— Socrates
7. 终身坚持
“有些人奋斗一天，他们是好的；有些人奋斗一年，他们更好；有些人奋斗多年，他们很好。而那些一生都在奋斗的人，是不可或缺的。”
— Bertolt Brecht
8. 始终热爱所做的事
“人应当永远恋爱，所以永远不应结婚。”
— Oscar Wilde
9. 寻找办法
“想做事的人寻找办法，不想做事的人寻找借口。”
— 阿拉伯谚语
10. 默默耕耘
“十年寒窗无人问，一举成名天下知。”
— 中国谚语
11. 提出新思想的勇气
“拥有新思想的人，在其思想成功之前，会被视为疯子。”
— Mark Twain
12. 选择定义我们
“真正体现我们是谁的，不是能力，而是选择。”
— J. K. Rowling
这些原则并非凭空产生，而是由个人经历、多年科研中的不确定性、杰出导师的榜样，以及一个坚定信念共同塑造：有雄心的研究必须始终与真正重要的问题相联系。
科学志向背后的导师引领
五年前，一位对我极为重要的导师——或许是除母亲和一位中学老师之外，对我人生影响最大的人——对我说：
“Marcos，如果你真正专注投入，就有潜力为医学带来重要影响，成为一位有影响力的研究者。”
三年后，他又给了我一条始终铭记的建议：
“许多统计学家为自己工作的影响感到自豪，但他们的贡献在生物医学界鲜为人知，或实际价值有限。你有天赋，需要开发真正重要的模型。”
四个月前，他再次提醒我：只要保持专注，前景就没有上限。他的话深刻影响了我的科研志向、对导师角色的理解，以及支持团队的方式。这些话让我明白，单有精巧的数学并不够。最有价值的方法学研究始于重要的生物医学问题，并最终形成研究者、临床医生和患者真正能够受益的工具。
我们的核心志向是以葡萄糖密度框架及相关统计方法为基础，推动糖尿病研究和个体化营养取得重大进展。我们希望开发的方法不仅具有数学创新性，也能改变疾病的理解、监测、预测、预防与治疗方式。
启发我们的文章
生物统计学、人工智能与变革中的个人历程
在这篇个人随笔中，Marcos Matabuena 回顾自己的科学历程、体育与铁人三项的影响、跨学科思考的重要性，以及从导师、合作者和重要科学人物身上学到的经验。
生物统计学、人工智能与科学工作的意义
这篇文章通过 Yinchao 的经历与思想，探讨人工智能时代生物统计学的角色。
实用科研指南（中文）
清华大学 Jianqiao Wang 的指南探讨博士培养、科学交流、开放思维、提出有意义的问题、培养数据直觉，以及向同伴学习而非把他们视为竞争者。
体育、韧性与长跑心态
我们把科学事业视为一场马拉松，或者更广义地说，一项耐力运动。有意义的研究需要耐心、自律、反复实践、韧性，以及在进展缓慢或不确定时继续前行的能力。运动员很少仅凭某个非凡瞬间取得成功，他们的成就是多年训练累积的结果。
拉斐尔·纳达尔与教练托尼·纳达尔尤其体现了这一理念。