Puede que piense que no hay un camino claro desde el estudio de las ciencias oceánicas y climáticas hasta convertirse en profesor de matemáticas de secundaria y finalmente terminar en el mundo de los dispositivos para la diabetes ... pero no se lo digas a Dan Goldner en Minnesota. Así fue como llegó a One Drop, donde ahora es el principal gurú de la ciencia de datos en la creciente empresa emergente.
Para Goldner, que no vive con diabetes pero cuyo padre vive con diabetes tipo 2, cada paso de su carrera ha sido un eslabón en la cadena que lo llevó a la empresa de medidores de glucosa y plataforma de datos One Drop, donde están sucediendo muchas cosas en estos días, desde nuevas colaboraciones de la industria para el apoyo predictivo de decisiones automatizadas basadas en "mil millones de puntos de datos vinculados a los resultados informados por los pacientes". Como vicepresidente de operaciones de ciencia de datos desde septiembre de 2017, Goldner lidera gran parte de eso.
"He tenido dos grandes enfoques en mi carrera: la enseñanza y la educación, así como la comprensión de las cosas a través de la analítica", dice Goldner. “Si miras la descripción de mi trabajo en cualquier punto del camino, siempre ha sido uno de esos o una combinación de ambos. Ese es realmente un tema constante a lo largo de los años, y es lo que me llevó a donde estoy ahora ".
La experiencia de una gota
Como recordatorio, One Drop es la emocionante startup fundada a principios de 2015 en Nueva York por el emprendedor en serie Jeff Dachis, cofundador y ex director ejecutivo de la empresa global de soluciones digitales RazorFish.
La misión de One Drop era transformar el medidor de glucosa en algo "genial y rudo", al tiempo que creaba un servicio de suscripción simple y asequible para suministros para la diabetes, además de una plataforma de gestión móvil que haría que los datos fueran más significativos para los usuarios Y permitiría el aprendizaje compartido de todos los recopilados. datos sobre las tendencias de azúcar en sangre en la vida real mediante el uso de análisis de Big Data.
La compañía ha logrado grandes avances, de hecho, brinda un servicio de suscripción simple y asequible para servicios de diabetes vinculados por una aplicación móvil y una plataforma con un servicio de asesoría en salud para la diabetes. Hasta la fecha, One Drop tiene:
- 29 empleados a tiempo completo
- La única gota | El producto Chrome ahora está disponible en 30 países
- Aproximadamente 1 millón de usuarios en más de 190 países
- Aplicación móvil disponible en 10 idiomas
- 1,250,000,000 puntos de datos de salud biométricos longitudinales en personas con discapacidad (a agosto de 2018)
- 12 estudios revisados por pares que One Drop se enorgullece de decir que muestran una "caída significativa" en los niveles de A1C
Como jefe de operaciones de ciencia de datos, el trabajo básico de Goldner es estudiar todos esos datos de glucosa, identificar patrones y tendencias, y visualizar formas en que esta información se puede utilizar para mejorar la vida con diabetes. Mientras One Drop tiene su sede en la ciudad de Nueva York, Goldner trabaja desde su estado natal de Minnesota, donde se mudó hace unos años.
"Estoy muy emocionado de ser parte de este equipo creativo, capaz de ayudar a generar nuevas ideas y formas de ayudar a las personas con diabetes a manejar mejor y simplemente disfrutar de la vida", dice. "Ha sido un ambiente divertido para mí y estoy agradecido de estar aquí".
Últimamente, One Drop ha sido noticia con asociaciones notables, incluido un acuerdo con Companion Medical sobre el nuevo InPen "inteligente" en el que se envía un medidor One Drop Chrome Bluetooth con cada nuevo producto InPen sin costo adicional para el usuario (!) . Quizás el nuevo desarrollo más emocionante en One Drop es una funcionalidad que se lanzará próximamente que utiliza el aprendizaje automático para predecir hacia dónde se dirigen los niveles de glucosa en las próximas horas (!)
Un algoritmo para predecir los niveles de glucosa
En las Sesiones Científicas de la Asociación Estadounidense de Diabetes en junio de 2018, One Drop presentó esta nueva función, llamada Soporte de Decisiones Automatizado predictivo, que puede predecir con precisión los valores futuros de glucosa en sangre, con el 91% de esas predicciones dentro de +/- 50 mg / dL de los valores reales. lecturas del medidor y 75% dentro de +/- 27 mg / dL. ¡Eso es bastante exacto!
Los materiales de la empresa explican: “Las predicciones de glucosa en sangre provienen de los modelos de aprendizaje automático de One Drop, que funcionan con más de 1.100 millones de puntos de datos recopilados por más de 860.000 usuarios de la aplicación móvil One Drop en todo el mundo. Es importante destacar que los modelos de One Drop no requieren conocer a una persona a lo largo del tiempo. A diferencia de otras herramientas predictivas, los modelos de One Drop proporcionan predicciones precisas para uno persona basada en los datos agregados de todos personas con perfiles de salud similares. A los pocos minutos de ingresar un único punto de datos en la aplicación One Drop, un usuario puede recibir su primera predicción ".
También señalan que la precisión general mejora a medida que se ingresan más datos al sistema (es decir, aprendizaje automático), y la precisión para cada individuo mejora a medida que ingresa más datos de salud personales en la aplicación.
Su lanzamiento inicial se centra en las personas con diabetes tipo 2 que no usan insulina, como línea de base con menos puntos de datos de glucosa en sangre que procesar. Los análisis sofisticados no solo predecirán las próximas tendencias, sino que también proporcionarán "conocimientos y recomendaciones" a los usuarios. Definitivamente planean un apoyo posterior para las personas con discapacidad con insulina, una vez que el sistema se pruebe a sí mismo y gane tracción, nos dijeron.
Goldner está al mando de este esfuerzo basado en datos, y la mayor parte de su atención está actualmente en la preparación para el lanzamiento de T2 a fines de septiembre, nos dice.
La diabetes y la mente humana
Goldner dice que aborda su papel con un "espectro de compromiso" en mente para el manejo de la diabetes. Es decir, las personas varían en la forma en que manejan la diabetes y la tecnología y las herramientas de datos disponibles, desde aquellos que verifican los datos de GS y CGM constantemente en relojes inteligentes o aplicaciones, hasta aquellos que son lo suficientemente inteligentes como para construir sus propios sistemas, hasta muchas personas con discapacidad. que rara vez verifican con punciones digitales y no están tan interesados en realizar un seguimiento de su gestión D, y a menudo ni siquiera están seguros de lo que realmente significan los números que ven.
Ahí es donde entra en juego el soporte automatizado de decisiones y puede ayudar. "Todo lo que podamos hacer para ayudar a aumentar el cerebro humano ...", dice.
Para aquellos que están menos comprometidos, Goldner ve la nueva función predictiva como una forma de posiblemente atraer a alguien para que sienta más curiosidad por lo que está sucediendo. “Quizás si ven un pronóstico sobre un número, verifiquen en otro momento para afectar las próximas horas. Eventualmente, su registro de glucosa en sangre no será un cuadro de mando retrospectivo, sino un monitor proactivo que motiva el cambio de comportamiento ".
“Al tomar un sistema metabólico que es opaco y difícil de entender y hacerlo más visible de manera oportuna, espero que sea más gratificante para las personas pensar en cambios en el estilo de vida y la diabetes. No estamos tratando de hacer que las personas se involucren de maneras que no quieren. Pero cuando lo hagan, quiero que las herramientas sean una fuente de alivio, no de confusión o desánimo.Cuanto más pueda suceder, más fácil será para las personas mantenerse en sintonía de formas que no sean abrumadoras ".
En otras palabras, cuanto mejores y más fáciles sean las herramientas, más probabilidades habrá de que moldeen el curso del manejo de la diabetes de las personas.
Nos encanta eso, como obvio Data Brain y Tech Nerd, Goldner dice enfáticamente: "Lo que trato de hacer es hacer que todo sea más fácil ... La diabetes es difícil, y no tiene por qué serlo".
Dice que tiene un montón de ideas sobre cómo este ADS ayudará a las personas, pero como todo lo que ha hecho en su vida, es un poco un experimento y está deseando ver qué sucede después del lanzamiento.
“Lo más emocionante para mí será ver cómo se desarrolla esto en el campo. Quiero ver qué está sucediendo realmente y si estoy en lo cierto, y cómo podemos hacerlo aún mejor en el futuro ".
De alguna manera, ve esto como la cúspide de su camino poco convencional hacia One Drop: aterrizar en un lugar donde impacta tantas vidas.
De la ciencia oceánica a un experto en "lagunas de datos"
Goldner, que creció en el área de Minneapolis de Minnesota, dice que siempre le gustó el agua. Tiene buenos recuerdos de niño parado en ríos y arroyos durante horas, pescando y luego buceando y teniendo la misma pasión por el océano. También amaba las matemáticas, y todo eso se unió para fusionar sus pasiones por las matemáticas y el océano cuando llegó a la universidad, no obstante, en Harvard. Goldner finalmente obtuvo un doctorado. en Física Oceánica en el MIT, básicamente convirtiéndose en una autoridad en todo, desde las corrientes de agua y el cambio climático, hasta las olas y cómo el agua se mueve alrededor de este planeta vinculado al sistema solar.
"Los océanos son muy grandes y los barcos son muy pequeños, por lo que, aunque hay terabytes de datos sobre el océano, no hay suficiente para medir todo lo que sucede en el océano", reflexiona. “Es incluso mucho más difícil que medir lo que sucede en la atmósfera. Entonces, lo que estudié fueron las formas de obtener el mayor conocimiento posible de los datos que tiene, incluso si necesita más y hay errores o lagunas que no se miden ".
Ahora, en su función actual de estudiar D-Data todos los días, Goldner no pierde los paralelismos entre las ciencias oceánicas y los datos sobre diabetes.
"Es una combinación de mirar los datos estadísticamente y qué patrones surgen de eso, pero también usar lo que sabes", dice. “En el contexto del océano, utiliza estas medidas en los datos, pero también completa los espacios en blanco con lo que se sabe sobre la física del agua. Y del mismo modo en la diabetes, tiene modelos puros de aprendizaje automático que analizan los datos, pero también lo que sabemos sobre cómo funciona el páncreas y la insulina y cómo todos los factores de la vida entran en juego para afectar los datos. Podemos combinar lo que sabemos sobre la diabetes con las mediciones de datos que tenemos, para obtener la mejor imagen de lo que está sucediendo ".
Tomó un breve desvío después de sus años de licenciatura para enseñar matemáticas en una escuela secundaria privada, abrazando ese amor de mucho tiempo por las matemáticas. Pero luego regresó al Instituto Oceanográfico MIT / Woods Hole para completar su doctorado. Y después de eso, fue en lo que algunos podrían considerar una dirección totalmente diferente: consultoría sobre desarrollo empresarial a través del análisis de datos.
En su rol de consultor independiente, Goldner dijo que participó en varias industrias y compañías Fortune 50, operaciones en fábricas de fabricación, trabajó en la gestión de la FAA del sistema de aviación y el proyecto de la NASA sobre la construcción de una nueva nave espacial. También trabajó en la industria farmacéutica, con el objetivo de analizar la rentabilidad de la comercialización de píldoras a través de varios comerciales, trabajar con los pagadores para obtener formularios y maximizar las ganancias de diferentes maneras.
Para él, era el mismo tipo de trabajo que había tenido cuando estudiaba el océano: observar una gran cantidad de conjuntos de datos diferentes, reconocer las lagunas y poder completarlas para guiar la toma de decisiones, las operaciones y el desarrollo comercial.
Goldner dice que le encantó y aprendió mucho, pero después de una década más o menos extrañaba trabajar con niños en el aula. Eso provocó el siguiente capítulo en su trayectoria profesional.
Consultando a las aulas y viceversa
Había estado escuchando la narrativa nacional sobre cómo las escuelas públicas del centro de la ciudad y cómo supuestamente estaban fallando, pero su mente analítica necesitaba ver datos de primera mano para probarlo. Así que volvió a la enseñanza y pasó un año obteniendo su credencial de escuela pública antes de ocupar un puesto de maestro de matemáticas en la escuela secundaria en la “escuela de transformación” en Boston.
“Logramos llevar esa escuela al punto en que fue la primera escuela en Massachusetts en salir del estado de cambio y volver a ponerse de pie”, dice. “Ese fue un capítulo muy emocionante y aprendí mucho. Recuerde, es una combinación de lo que dicen los números (sobre el éxito o el fracaso escolar) y lo que sabe sobre cómo funciona un sistema ".
A partir de ahí, Goldner volvió a la consultoría empresarial general y así fue como se conectó con One Drop en el ámbito de la diabetes. Resulta que él y el fundador de One Drop, Jeff Dachis, se conocían en común, ya que ambos crecieron en el área de Minneapolis y estaban en el área de Boston en el momento en que sus caminos se cruzaron. A principios de 2017, Dachis estaba buscando encontrar un experto en análisis de datos para expandir la empresa de diabetes.
Y el resto es historia (One Drop).
Nuevos aprendizajes de un padre con diabetes tipo 2
Entonces, ¿es aquí donde Goldner habría imaginado que terminaría? Seguramente no ... pero ha tenido algunas ventajas importantes.
Ha logrado cumplir su sueño de ser científico y profesor; le encanta su trabajo diario en One Drop y dice que todavía ocasionalmente enseña análisis en la Carlson School of Management de la Universidad de Minnesota.
Y quizás aún mejor, su trabajo actual ayuda a su propio padre, que vive con diabetes tipo 2. Ahora hablan con regularidad sobre la diabetes y Goldner dice que aprecia mucho más lo que su papá (y su mamá) viven cada día. Su padre, por supuesto, se ha convertido él mismo en un usuario de One Drop y está bastante contento con el producto y el servicio de suscripción.
"Estoy extrapolando lo que veo de él y me doy cuenta de cuánta fuerza de voluntad y capacidad intelectual aportan las personas con diabetes a esa situación, y cómo podemos ayudar en One Drop", dice. “He aprendido mucho sobre las realidades de vivir con diabetes y cómo las personas pueden descubrir lo que deben hacer. Es bastante asombroso. Esa es la mejor parte de todo esto, ver qué hay detrás de los datos y ser capaz de devolvérselo a las personas para ayudarlas mejor ".
¡Bien dicho, en las palabras sorprendentemente sencillas de un cerebro de ciencia de big data!
