海洋科学と気候科学の研究から高校の数学の教師になり、最終的に糖尿病デバイスの世界にたどり着くまでの明確な道はないと思うかもしれませんが、ミネソタ州のダンゴールドナーには言わないでください。それが実際に彼がOneDropにたどり着いた方法であり、彼は現在、成長を続ける新興企業の主要なデータサイエンスの第一人者です。
自分自身は糖尿病ではないが、お父さんは2型糖尿病で生活しているゴールドナーにとって、キャリアの各ステップは、血糖値計とデータプラットフォームの会社であるOne Dropにつながるチェーンのリンクであり、最近では多くのことが起こっています。 「患者から報告された結果に関連付けられた10億のデータポイント」に基づく予測自動決定サポートへの新しい業界コラボレーション。 2017年9月からデータサイエンスオペレーション担当副社長として、ゴールドナーはその多くをリードしています。
「私は自分のキャリアにおいて、教育と教育、そして分析を通じて物事を理解するという2つの大きな焦点を持ってきました」とGoldner氏は言います。 「途中で私の仕事の説明を見ると、それは常にそれらの1つ、または両方のブレンドのいずれかでした。それは本当に何年にもわたって一貫したテーマであり、それが私を今のところに導いた理由です。」
ワンドロップ体験
復習として、One Dropは、グローバルデジタルソリューション企業RazorFishの共同創設者兼元CEOであるシリアル起業家のJeffDachisによって2015年初めにニューヨークで設立されたエキサイティングなスタートアップです。
One Dropの使命は、血糖値計を「クールでワルな」ものに作り直すと同時に、糖尿病用品のシンプルで手頃なサブスクリプションサービスに加えて、データをユーザーにとってより意味のあるものにし、収集されたすべてのデータからの共有学習を可能にするモバイル管理プラットフォームを作成することでした。ビッグデータ分析を利用した、実際の血糖値の傾向に関するデータ。
同社は大きな進歩を遂げました。実際、糖尿病健康指導サービスを備えたモバイルアプリとプラットフォームによって結び付けられた糖尿病サービスのシンプルで手頃なサブスクリプションサービスを提供しています。現在まで、OneDropには次のものがあります。
- 29名の正社員
- ワンドロップ| Chrome製品が30か国で利用可能になりました
- 190か国以上で約100万人のユーザー
- 10言語で利用可能なモバイルアプリ
- 障害者に関する1,250,000,000の縦方向の生体認証データポイント（2018年8月現在）
- One Dropが誇らしげに言っている12の査読済み研究は、A1Cレベルの「有意な低下」を示しています
データサイエンスオペレーションの責任者としてのゴールドナーの基本的な仕事は、すべてのブドウ糖データを研究し、パターンと傾向を特定し、この情報を使用して糖尿病のある生活を改善する方法を想像することです。 One Dropはニューヨーク市に拠点を置いていますが、Goldnerは、数年前に戻った故郷のミネソタ州で働いています。
「私はこのクリエイティブチームの一員であり、糖尿病患者がより良い管理を行い、人生を楽しむために役立つ新しいアイデアや方法を考え出すのを手伝うことができることに非常に興奮しています」と彼は言います。 「それは私にとって楽しい環境でした、そして私はここにいることに感謝しています。」
最近、One Dropは、One Drop Chrome Bluetoothメーターがユーザーに追加費用なしで新しいInPen製品ごとに出荷される、新しい「スマート」InPenに関するCompanion Medicalとの契約など、注目すべきパートナーシップで注目を集めています（！） 。おそらく、One Dropで最もエキサイティングな新開発は、機械学習を使用して、今後数時間で血糖値がどこに向かうかを予測する、間もなくリリースされる機能です（！）
血糖値を予測するアルゴリズム
2018年6月の米国糖尿病学会の科学セッションで、One Dropは、予測自動決定サポートと呼ばれるこの新機能を発表しました。これは、将来の血糖値を正確に予測できます。これらの予測の91％は、実際の+/- 50 mg / dL以内に収まります。メーターの読み取り値と75％が+/- 27 mg / dL以内。それはかなり正確です！
同社の資料は次のように説明しています。「血糖値の予測は、世界中の86万人以上のOneDropモバイルアプリユーザーによって収集された11億以上のデータポイントを利用したOneDropの機械学習モデルに基づいています。重要なのは、OneDropのモデル 時間をかけて個人を知る必要はありません。他の予測ツールとは異なり、OneDropのモデルは 1 の集計データに基づく人 すべて 同様の健康プロファイルを持つ人々。 One Dropアプリに単一のデータポイントを入力してから数分以内に、ユーザーは最初の予測を受け取ることができます。」
また、システムに入力されるデータが増えると全体的な精度が向上し（つまり、機械学習）、アプリに個人の健康データを入力するたびに各個人の精度が向上することにも注目しています。
彼らの最初の立ち上げは、クランチするBGデータポイントが少ないベースラインとして、インスリンを使用していないT2障害者に焦点を当てています。高度な分析は、今後の傾向を予測するだけでなく、ユーザーに「洞察と推奨事項」を提供します。彼らは間違いなく、インスリンに関する障害者のサポートを後で計画しています。システムがそれ自体を証明し、牽引力を獲得すると、私たちは言われています。
ゴールドナーはこのデータ主導の取り組みの指揮を執っており、彼の注意のほとんどは現在、9月末までのT2発売の準備に向けられていると彼は語っています。
糖尿病と人間の精神
ゴールドナー氏は、糖尿病管理のための「関与のスペクトル」を念頭に置いて自分の役割に取り組んでいると述べています。つまり、スマートウォッチやアプリでBGとCGMのデータを絶えずチェックする人から、独自のシステムを構築するのに十分な知識がある人、多くの障害者まで、糖尿病の処理方法や利用可能なテクノロジーとデータツールは人によって異なります。指先でチェックすることはめったになく、D管理を追跡することにそれほど興味がなく、実際に表示される数値が何を意味するのかさえわからないことがよくあります。
そこで、自動意思決定支援が登場し、支援することができます。 「人間の脳を増強するために私たちができることは何でも…」と彼は言います。
あまり熱心でない人にとって、ゴールドナーは新しい予測機能を、何が起こっているのかについてもっと好奇心をそそるように誰かを誘惑する方法と考えています。 「たぶん、彼らが数についての予測を見たら、彼らは次の数時間に影響を与えるために別の時間をチェックするでしょう。最終的に、彼らのBGログは遡及的なスコアカードではなく、行動の変化を動機付けるプロアクティブなモニターになります。」
「不透明で理解しにくい代謝システムをタイムリーに目に見えるようにすることで、人々がライフスタイルや糖尿病の変化について考えることがよりやりがいのあるものになることを願っています。私たちは、人々が望まない方法で従事するようにしようとはしていません。しかし、そうするとき、私はツールが混乱や落胆の1つではなく、救済の源になることを望んでいます。起こりうることが多ければ多いほど、人々が圧倒されない方法で調子を合わせることが容易になります。」
言い換えれば、ツールが優れていて簡単であればあるほど、人々の糖尿病管理の過程を形作る可能性が高くなります。
明らかなデータブレインとテックオタクとして、ゴールドナーは強調してこう言っています。「私がやろうとしていることは、すべてを簡単にすることです…糖尿病は難しいので、そうする必要はありません。」
彼は、このADSが人々をどのように助けるかについてたくさんのアイデアを持っていると言いますが、彼の人生で行ったすべてのことと同様に、それはちょっとした実験であり、発売後に何が起こるかを見るのを楽しみにしています。
「私にとって最もエキサイティングなことは、これが現場でどのように機能するかを見ることです。実際に何が起こっているのか、自分が正しいかどうか、そして今後さらに改善する方法を知りたいのです。」
ある意味で、彼はこれをワンドロップへの彼の型破りな道の頂点として見ています—彼が非常に多くの生命に影響を与える場所に着陸します。
海洋科学から「データギャップ」の専門家まで
ミネソタ州のミネアポリス地域で育ったゴールドナーは、いつも水が大好きだと言います。彼は子供が川や小川に何時間も立っていて、釣りをした後、スキューバダイビングをし、同じように海に情熱を持っていたときの思い出が大好きです。彼は数学も大好きでしたが、ハーバード大学に入学したとき、数学と海への情熱を融合させることにすべてが集まりました。ゴールドナーは最終的に博士号を取得しました。マサチューセッツ工科大学の海洋物理学では、基本的に、水流や気候変動から波、そして太陽系に関連するこの惑星の周りを水がどのように移動するかまで、あらゆるものの権威になっています。
「海は非常に大きく、船は非常に小さいので、海に関するデータは数テラバイトありますが、海で起こっていることすべてを測定するのに十分ではありません」と彼はミューズします。 「大気中で何が起こっているかを測定するよりもはるかに困難です。そのため、私が研究したのは、さらに必要であり、測定されていないエラーやギャップがある場合でも、所有しているデータから可能な限り多くの知識を引き出す方法でした。」
現在、D-Dataを毎日研究している彼の現在の役割では、海洋科学と糖尿病データの類似点がGoldnerで失われることはありません。
「これは、データを統計的に調べ、そこからどのようなパターンが現れるかを組み合わせたものですが、知っていることを使用することもできます」と彼は言います。 「海洋の文脈では、データでこれらの測定値を使用するだけでなく、水の物理学について知っていることを空白に埋めます。同様に糖尿病でも、データを調べる純粋な機械学習モデルがありますが、膵臓の機能とインスリンの働き、およびデータに影響を与えるすべての生命の要因について私たちが知っていることもあります。糖尿病について私たちが知っていることと私たちが持っているデータ測定値を組み合わせて、何が起こっているのかを最もよく把握することができます。」
彼は学部時代を過ごした後、私立高校で数学を教えるために少し回り道をし、数学への長年の愛情を受け入れました。しかしその後、彼はMIT / Woods Hole Oceanographic Instituteに戻り、博士号を取得しました。その後、彼はまったく異なる方向性を考える人もいるかもしれません。データ分析を通じて事業開発についてコンサルティングを行いました。
ゴールドナー氏は、独立したコンサルティングの役割で、さまざまな業界やフォーチュン50の企業、製造工場での業務、FAAによる航空システムの管理、NASAの新しい宇宙船の建設プロジェクトに携わっていたと述べています。彼はまた、さまざまなコマーシャルを介した薬のマーケティングの費用対効果の分析、処方薬リストへの支払い者との協力、さまざまな方法での利益の最大化を目的として、製薬業界で働いていました。
彼にとって、それは海を研究するときと同じタイプの仕事でした。さまざまなデータセットを調べ、ギャップを認識し、それらを埋めて意思決定、運用、事業開発を導くことができました。
ゴールドナー氏は、それが大好きで多くのことを学んだと言いますが、10年ほど経つと、教室で子供たちと一緒に仕事をすることができなくなりました。それが彼のキャリアパスの次の章のきっかけとなりました。
教室への相談、そしてまた戻る
彼は、都心部の公立学校がどのように、そしてそれらがどのように失敗したと思われるかについての全国的な物語を聞いていましたが、彼の分析精神はそれを証明するために直接のデータを見る必要がありました。そこで彼は教育に戻り、ボストンの「ターンアラウンドスクール」で高校の数学教師の職に就く前に、公立学校の資格を取得するために1年を費やしました。
「私たちは、マサチューセッツ州で最初にターンアラウンドステータスから抜け出し、立ち直った学校になるまで、なんとかその学校を立ち上げることができました」と彼は言います。 「それは非常にエキサイティングな章であり、私は多くのことを学びました。数字が言うこと（学校の成功または失敗について）と、システムがどのように機能するかについてあなたが知っていることのブレンドであることを忘れないでください。」
そこから、ゴールドナーは一般的なビジネスコンサルティングに戻り、それが彼が糖尿病の分野でOneDropに接続した方法です。結局のところ、彼とOneDropの創設者であるJeffDachisは、ミネアポリス地域で育ち、パスが交差したときにボストン地域にいたため、お互いに知り合いでした。 2017年の初め、Dachisはたまたま、糖尿病会社を拡大するためのデータ分析の専門家を探していました。
そして残りは（ワンドロップ）の歴史です。
タイプ2のお父さんからの新しい学習
それで、これはゴールドナーが彼が最終的になると想像したであろう場所ですか？確かにそうではありません…しかし、いくつかの大きな利点があります。
彼は科学者と教授の両方になるという夢を実現することができました。彼はOneDropでの日々の仕事が大好きで、ミネソタ大学のカールソン経営大学院で分析を教えていることもあります。
そしておそらくさらに良いことに、彼の現在の仕事は、2型糖尿病を患っている彼自身の父親を助けています。彼らは現在、定期的に糖尿病について話し、ゴールドナーは、彼のお父さん（そしてお母さん）が毎日生きていることにとても感謝していると言います。彼のお父さんはもちろん彼自身がワンドロップユーザーになり、製品とサブスクリプションサービスに非常に満足しています。
「私は彼から見たものを推定し、糖尿病を持つ人々がどれだけの意志力と脳力をその状況にもたらすか、そして私たちがワンドロップでどのように助けることができるかを理解しています」と彼は言います。 「私は糖尿病と一緒に暮らすことの現実と、人々が何をする必要があるかを理解する方法について多くを学びました。とても素晴らしいです。これは、データの背後にあるものを確認し、それを人々に返して彼らを最もよく助けることができるという、これらすべての最良の部分です。」
うまく言えば、ビッグデータサイエンスの頭脳の驚くほど現実的な言葉です！
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