Você pode achar que não há um caminho claro entre estudar ciências oceânicas e climáticas, se tornar um professor de matemática no ensino médio e, finalmente, terminar no mundo dos dispositivos para diabetes ... mas não diga a Dan Goldner em Minnesota. Foi assim que ele chegou à One Drop, onde agora é o principal guru da ciência de dados na startup em crescimento.
Para Goldner, que não vive com diabetes, mas cujo pai vive com o tipo 2, cada passo na carreira tem sido um elo na cadeia que o leva ao medidor de glicose e à empresa de plataforma de dados One Drop, onde muita coisa está acontecendo atualmente - de novas colaborações da indústria para suporte de decisão automatizado preditivo com base em “um bilhão de pontos de dados vinculados aos resultados relatados pelo paciente”. Como vice-presidente de operações de ciência de dados desde setembro de 2017, Goldner está liderando muito disso.
“Tive dois grandes focos em minha carreira - ensino e educação, bem como compreensão das coisas por meio de análises”, diz Goldner. “Se você olhar para a descrição do meu trabalho em qualquer ponto ao longo do caminho, sempre foi um desses ou uma mistura de ambos. Esse é realmente um tema consistente ao longo dos anos e foi o que me levou aonde estou agora. ”
A Experiência One Drop
Como uma lembrança, One Drop é a emocionante startup fundada no início de 2015 em Nova York pelo empreendedor em série Jeff Dachis, cofundador e ex-CEO da empresa global de soluções digitais RazorFish.
A missão da One Drop era refazer o medidor de glicose em algo "legal e durão", ao mesmo tempo em que criava um serviço de assinatura simples e acessível para suprimentos para diabetes, além de uma plataforma de gerenciamento móvel que tornaria os dados mais significativos para os usuários E permitiria o aprendizado compartilhado de todos os dados sobre as tendências de açúcar no sangue na vida real, utilizando análises de Big Data.
A empresa fez grandes avanços - na verdade, entregando um serviço de assinatura simples e acessível para serviços de diabetes unidos por um aplicativo móvel e plataforma com um serviço de treinamento de saúde em diabetes. Até o momento, One Drop tem:
- 29 funcionários em tempo integral
- The One Drop | Produto Chrome agora disponível em 30 países
- Cerca de 1 milhão de usuários em mais de 190 países
- Aplicativo móvel disponível em 10 idiomas
- 1.250.000.000 de pontos de dados biométricos longitudinais de saúde em PWDs (em agosto de 2018)
- 12 estudos revisados por pares que a One Drop se orgulha de dizer que mostram uma "queda significativa" nos níveis de A1C
Como chefe de Operações de Ciência de Dados, o trabalho básico de Goldner é estudar todos os dados de glicose, identificar padrões e tendências e imaginar maneiras de usar essas informações para melhorar a vida com diabetes. Embora a One Drop esteja sediada na cidade de Nova York, Goldner trabalha em seu estado natal, Minnesota, para onde voltou há alguns anos.
“Estou muito animado por fazer parte desta equipe criativa, capaz de ajudar a ter novas ideias e maneiras de ser útil para que pessoas com diabetes administrem melhor e apenas aproveitem a vida”, diz ele. “Tem sido um ambiente divertido para mim e sou grato por estar aqui.”
Ultimamente, One Drop tem feito manchetes com parcerias notáveis, incluindo um acordo com a Companion Medical no novo InPen "inteligente" em que um medidor Bluetooth One Drop Chrome é enviado com cada novo produto InPen sem custo adicional para o usuário (!) . Talvez o novo desenvolvimento mais empolgante do One Drop seja uma funcionalidade a ser lançada em breve que usa aprendizado de máquina para prever para onde os níveis de glicose irão nas próximas horas (!)
Um algoritmo para prever os níveis de glicose
Nas Sessões Científicas da American Diabetes Association em junho de 2018, One Drop estreou este novo recurso, chamado de Suporte Automatizado de Decisão preditivo, que pode prever com precisão os valores futuros de glicose no sangue - com 91% dessas previsões caindo em +/- 50 mg / dL do real leituras do medidor e 75% dentro de +/- 27 mg / dL. Isso é muito preciso!
Os materiais da empresa explicam: “As previsões de glicose no sangue vêm de modelos de aprendizado de máquina One Drop, que são alimentados por mais de 1,1 bilhão de pontos de dados coletados por mais de 860.000 usuários de aplicativos móveis One Drop em todo o mundo. É importante ressaltar que os modelos de One Drop não requer conhecer um indivíduo ao longo do tempo. Ao contrário de outras ferramentas preditivas, os modelos de One Drop fornecem previsões precisas para 1 pessoa com base nos dados agregados de todo pessoas com perfis de saúde semelhantes. Poucos minutos depois de inserir um único ponto de dados no aplicativo One Drop, o usuário pode receber sua primeira previsão. ”
Eles também observam que a precisão geral melhora à medida que mais dados são inseridos no sistema (ou seja, aprendizado de máquina), e a precisão de cada indivíduo melhora à medida que ele insere mais dados pessoais de saúde no aplicativo.
Seu lançamento inicial se concentra em T2 PWDs que não estão usando insulina, como uma linha de base com menos pontos de dados BG para analisar. A análise sofisticada não só prevê as tendências futuras, mas também fornece “insights e recomendações” aos usuários. Eles definitivamente planejam suporte posterior para PCDs com insulina, uma vez que o sistema se comprove e ganhe tração, nos disseram.
Goldner está no comando desse esforço baseado em dados, e a maior parte de sua atenção está atualmente na preparação para o lançamento do T2 no final de setembro, ele nos diz.
Diabetes e a mente humana
Goldner diz que aborda sua função com um “espectro de engajamento” em mente para o controle do diabetes. Ou seja, as pessoas variam na forma como lidam com o diabetes e as ferramentas de tecnologia e dados disponíveis - desde aqueles que verificam os dados BG e CGM constantemente em smartwatches ou aplicativos, até aqueles que são experientes o suficiente para construir seus próprios sistemas, até muitos PWDs que raramente checam com o dedo e não estão tão interessados em acompanhar seu gerenciamento D - e muitas vezes nem têm certeza do que os números que veem realmente significam.
É aí que entra o Suporte Automatizado à Decisão e pode ajudar. “Qualquer coisa que possamos fazer para ajudar a aumentar o cérebro humano ...”, diz ele.
Para aqueles que estão menos engajados, Goldner vê a nova função preditiva como uma forma de possivelmente atrair alguém para ficar mais curioso sobre o que está acontecendo. “Talvez se eles virem uma previsão sobre um número, eles irão verificar em outro momento para afetar nas próximas horas. Eventualmente, seu registro BG não será um scorecard retrospectivo, mas um monitor proativo que motiva a mudança de comportamento. ”
“Pegando um sistema metabólico que é opaco e difícil de entender e tornando-o mais visível em tempo hábil, espero tornar mais gratificante para as pessoas pensar sobre as mudanças no estilo de vida e no diabetes. Não estamos tentando fazer com que as pessoas se envolvam de maneiras que elas não querem. Mas, quando o fizerem, quero que as ferramentas sejam uma fonte de alívio, não de confusão ou desânimo.Quanto mais isso pode acontecer, mais fácil será para as pessoas ficarem em sintonia de maneiras que não sejam esmagadoras. ”
Em outras palavras, quanto melhores e mais fáceis forem as ferramentas, maior será a probabilidade de elas moldarem o curso de gerenciamento do diabetes das pessoas.
Adoramos isso como um óbvio Data Brain e Tech Nerd, Goldner diz enfaticamente: "O que tento fazer é tornar tudo mais fácil ... Diabetes é difícil, e não precisa ser."
Ele diz que tem um monte de ideias sobre como este anúncio vai ajudar as pessoas, mas como tudo o que ele fez em sua vida, é um pouco como uma experiência e ele está ansioso para ver o que acontece após o lançamento.
“O mais empolgante para mim é ver como isso se desenrola no campo. Quero ver o que realmente está acontecendo e se estou certo, e como podemos torná-lo ainda melhor daqui para frente. ”
De certa forma, ele vê isso como o ápice de seu caminho não convencional para One Drop - pousar em um lugar onde impactou tantas vidas.
De Ocean Science a especialista em “lacunas de dados”
Tendo crescido na área de Minneapolis, em Minnesota, Goldner diz que sempre amou a água. Ele guarda boas lembranças quando criança, parado em rios e riachos por horas, pescando e depois mergulhando e tendo a mesma paixão pelo oceano. Ele também amava matemática, e tudo isso veio junto para fundir suas paixões por matemática e pelo oceano quando ele chegou à faculdade - em Harvard, no entanto. Goldner finalmente obteve um Ph.D. em Ocean Physics no MIT, basicamente se tornando uma autoridade em tudo, desde correntes de água e mudanças climáticas, até ondas e como a água se move ao redor deste planeta ligada ao sistema solar.
“Os oceanos são muito grandes e os navios são muito pequenos, então, embora haja terabytes de dados sobre o oceano, não há o suficiente para medir tudo o que está acontecendo no oceano”, ele pondera. “É ainda muito mais difícil do que medir o que está acontecendo na atmosfera. E assim, o que estudei foram maneiras de obter o máximo de conhecimento possível com os dados que você tem, mesmo se você precisar de mais e houver erros ou lacunas que não são medidos. ”
Agora em sua função atual de estudar D-Data todos os dias, os paralelos entre a ciência dos oceanos e os dados do diabetes não são perdidos por Goldner.
“É uma combinação de olhar para os dados estatisticamente e quais padrões emergem disso, mas também usando o que você sabe”, diz ele. “No contexto do oceano, é usar essas medições nos dados, mas também preencher os espaços em branco com o que você sabe sobre a física da água. E, da mesma forma, no diabetes, você tem modelos puros de aprendizado de máquina que analisam os dados, mas também o que sabemos sobre como o pâncreas funciona e a insulina funciona e como todos os fatores da vida entram em ação para afetar os dados. Podemos combinar o que sabemos sobre diabetes com as medições de dados que temos, para obter a melhor imagem do que está acontecendo. ”
Ele fez um breve desvio após seus anos de graduação para ensinar matemática em uma escola particular, abraçando aquele amor de longa data pela matemática. Mas então ele voltou ao MIT / Woods Hole Oceanographic Institute para completar seu doutorado. E depois disso, ele seguiu o que alguns poderiam considerar uma direção totalmente diferente - consultoria em desenvolvimento de negócios por meio de análise de dados.
Em sua função de consultor independente, Goldner disse que ajudou em várias indústrias e empresas Fortune 50, operações em fábricas, no gerenciamento do sistema de aviação da FAA e no projeto da NASA de construção de uma nova espaçonave. Ele também trabalhou na indústria farmacêutica, com o objetivo de analisar a relação custo-benefício de pílulas de marketing por meio de vários comerciais, trabalhar com pagadores para obter formulários e maximizar os lucros de diferentes maneiras.
Para ele, era o mesmo tipo de trabalho que ele tinha quando estudava o oceano - olhar para muitos conjuntos de dados diferentes, reconhecer as lacunas e ser capaz de preenchê-las para orientar a tomada de decisões, operações e desenvolvimento de negócios.
Goldner diz que adorou e aprendeu muito, mas depois de uma década ou mais, ele sentiu falta de trabalhar com crianças na sala de aula. Isso deu início ao próximo capítulo em sua carreira.
Consultoria para salas de aula e vice-versa
Ele tinha ouvido a narrativa nacional sobre como as escolas públicas do centro da cidade e como elas supostamente estavam falhando, mas sua mente analítica precisava ver dados em primeira mão para provar isso. Então ele voltou a lecionar, passando um ano obtendo sua credencial de escola pública antes de assumir o cargo de professor de matemática do ensino médio na “escola de recuperação” em Boston.
“Conseguimos trazer aquela escola ao ponto em que foi a primeira escola em Massachusetts a sair do status de recuperação e se recuperar”, diz ele. “Foi um capítulo muito emocionante e aprendi muito. Lembre-se, é uma mistura do que os números dizem (sobre o sucesso ou fracasso escolar) e o que você sabe sobre como um sistema funciona. ”
A partir daí, Goldner voltou para a consultoria de negócios em geral e foi assim que ele se juntou à One Drop no setor de diabetes. Acontece que ele e o fundador do One Drop, Jeff Dachis, tinham conhecidos em comum, pois ambos cresceram na área de Minneapolis e estavam na área de Boston na época em que seus caminhos se cruzaram. No início de 2017, Dachis estava procurando um especialista em análise de dados para expandir a empresa de diabetes.
E o resto é história (One Drop).
Novos aprendizados de um pai tipo 2
Então, é aqui que Goldner teria imaginado que ele iria acabar? Certamente que não ... mas tem algumas vantagens importantes.
Ele conseguiu realizar seu sonho de ser cientista e professor; ele adora seu trabalho diário na One Drop e diz que ainda ocasionalmente dá aulas de análise na Carlson School of Management da University of Minnesota.
E talvez ainda melhor, seu trabalho atual ajuda seu próprio pai, que vive com diabetes tipo 2. Eles agora falam regularmente sobre diabetes e Goldner diz que aprecia muito mais o que seu pai (e sua mãe) vive todos os dias. É claro que seu pai também se tornou um usuário One Drop e está muito feliz com o produto e o serviço de assinatura.
“Estou extrapolando o que vejo dele e percebendo quanta força de vontade e poder cerebral as pessoas com diabetes trazem para essa situação - e como podemos ajudar no One Drop”, diz ele. “Tenho aprendido muito sobre a realidade de viver com diabetes e como as pessoas podem descobrir o que precisam fazer. É incrível. Essa é a melhor parte de tudo isso, ver o que está por trás dos dados e ser capaz de devolver isso às pessoas para melhor ajudá-las. ”
Muito bem colocado, nas palavras surpreendentemente realistas de um cérebro de ciência de big data!
.jpg)
.jpg)
.jpg)
