ラゴスで育ったビクター・アグボリは、なぜ雨季にマラリア事件が彼のコミュニティ全体で急増し、繰り返し病気になったが、他の家族はほとんど影響を受けていないように見えた。
「世帯が蚊の網を使用しているか、近くに停滞した水があるか、部屋を消毒したかなどに気づきました」と彼は回想します。 「振り返ってみると、これらは因果的推論に対する私の最初の試みでした。私は、統計が何であるかを知らずに、ライフスタイルのパターンを健康の結果に結び付けていました。」
その初期の好奇心は、現在の高度な生物統計学に根ざしたキャリアの基盤となりました。フロリダ大学の学生は、数学的な厳密さを適用して、緊急の健康問題を解決します。
大陸の基礎を建設します
Agboliの学問的経路は、回復力と野心の両方を反映しています。彼は、ラゴス大学で数学と統計の学士号を取得しました。そこでは、限られたデータインフラストラクチャの現実とともに強力な理論的訓練が伴いました。
「私たちは定理を証明し、方程式を導き出すことができましたが、多くの場合、それらをテストするための実際のデータを持っていませんでした」と彼は言いました。
ジョージア州立大学の数学の修士号のためにアトランタへの移動はそれを変えました。そこで、彼は初めて大規模な米国の健康データベースにさらされ、最終的に統計理論が公衆衛生の慣行にどのように情報を与えることができるかを見ました。
「ナイジェリアの教室で学んだことを実際のデータ、がんレジストリ、予防接種率、および健康調査に直接結びつけることができたのは初めてでした。決定を形成する統計の力を示しました」と彼は説明します。
ナイジェリアのフィンテックスタートアップであるGSKとBambooなどの企業と協力して、金融ポートフォリオのリスクの評価から顧客体験の改善まで、実際の問題を解決するためにデータをどのように活用できるかに直接触れました。
彼はまた、ギャップを見始めました。データの慣行や統計的基盤が不十分な領域は、非効率性、機会を逃した、または体系的な脆弱性さえもたらしました。これらの実現は、実務家になるという彼のコミットメントを強化しました。これは、統計的知識を前進させながら、業界での責任ある応用を確保することができる人です。
「私は常に統計を数字以上のものとして見てきました」と彼は言います。 「それは、複雑さを理解し、データから物語を語ること、そして最終的に人々の生活に影響を与える決定を導くことです。」
今日フロリダ大学で、アグボリは生物統計学の方法論的研究に焦点を当てて博士号を追求しています。
彼の研究では、高次元データの高度な統計的方法、今日のビッグデータと機械学習の時代に生じる課題に取り組むことを調査しています。
ゲインズビルのマルコムランドールVAメディカルセンターで働いています。彼の役割には、臨床試験データの分析、心的外傷後ストレス障害（PTSD）および睡眠障害に関する研究の統計モデルの開発、および数百万ドルの助成金提案のドラフト分析計画が含まれます。
「私の旅の各段階は、ラゴスの理論からアトランタの適用データ、フロリダの新しい方法の開発まで、私を違った形にしました」と彼は振り返ります。 「一緒に、彼らは私を私に、厳密さを大切にしているが、実用的で人間の影響を見失うことのない一種の研究者になりました。」
データの人間側
AgboliのVAでの仕事は、彼を米国で最も脆弱な集団の1つに近づけます。外傷性脳損傷、PTSD、慢性睡眠障害を抱えている退役軍人です。
彼の役割は、統計的ではありますが、患者の転帰と深く結びついています。 「すべてのデータセットの背後には本物の人がいます」と彼は言いました。 「睡眠の質や脳のイメージングに関するデータを分析すると、数字が誰かの親、子供、または隣人を表していることを思い出します。」
彼の最も充実したプロジェクトの1つは、睡眠に苦しんでいる退役軍人の治療としての経皮的迷走神経刺激（TVN）の使用を探る臨床試験です。
「睡眠は基本的に聞こえるかもしれませんが、PTSDの退役軍人にとっては、毎日の闘争です」とアグボリは言いました。 「この非侵襲的介入は、休息と回復へのより安全な道を提供します。私の仕事は、結果が信頼性が高く意味があるようにデータを設計および分析することでした。」
この研究は、退役軍人の生活の質を変える可能性があると彼は説明する。 「証拠が無駄な資金を防ぎ、命を救うことができれば、それが私が作りたい違いです」と彼は言いました。
国境を越えたメンターシップ
研究を超えて、アグボリは教育と指導にも同様に情熱を傾けています。彼は、アフリカの統計とデータサイエンスの未来は、若い学者のための経路の作成に依存していると考えています。
「ナイジェリアは才能に満ちています」と彼は言いました。「しかし、多くの学生は、数学やデータ主導の分野で自分の可能性を完全に探求するリソースや機会を持っていません。」
「学部生には、天気予報や傘を運ぶ可能性など、毎日の例を使用しています。大学院生の場合、理論を健康研究に直接つなげます」と彼は言いました。 「私の目標は、学生が統計を単なる式として見るのをやめ、世界について批判的に考える方法として見ていることです。」
先を見据えて、アグボリは米国を超えて仕事を拡大したいと考えています。「私の長期的なビジョンは、データシステムがまだ壊れやすい発展途上国に強固な生物統計的方法をもたらすことです」と彼は言いました。
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