Para começar, pode falar-nos um pouco de si e do seu passado?
Cresci em Weeki Wachee, na Flórida (conhecida como a casa das sereias), o que considero um facto muito divertido. Cresci a jogar futebol e, em criança, mudei-me por todos os Estados Unidos por causa do trabalho dos meus pais. Estudei na Sewanee: The University of the South e estudei bioquímica e economia e depois mudei-me para Inglaterra para obter o meu mestrado em Segurança Alimentar e Desenvolvimento. Sou apaixonada por tudo o que diz respeito à saúde e ao bem-estar, razão pela qual estava ansiosa por me juntar à equipa BOHEMIA.
O que o atraiu para o domínio da ciência dos dados?
Honestamente, tropecei no campo da ciência de dados por mero acaso. Inicialmente, queria ser médico e tomei todas as medidas necessárias: Estudei bioquímica, fiz voluntariado em clínicas de indigentes e trabalhei num programa de prevenção da diabetes (dpp).
No entanto, à medida que continuava a preencher todos os requisitos para a faculdade de medicina, descobri que, embora adorasse a estrutura da bioquímica e a oportunidade que a clínica de saúde e o dpp ofereciam de ajudar, trabalhar e aprender com a comunidade, algo não batia certo.
Por isso, enquanto procurava empregos e estágios que fizessem a diferença mas não estivessem diretamente relacionados com a área médica, deparei-me com a ciência dos dados. A forma como encontrei a ciência dos dados foi através de um estágio que foi anunciado como uma posição de consultoria que não mencionava nada sobre ciência dos dados. Após dois meses de estágio, aprendi a resolver problemas com dados e apercebi-me de que a ciência dos dados combinava o meu gosto pela resolução de problemas e por ajudar as comunidades. Desde então, a área da ciência dos dados nunca mais se livrou de mim.
Pode explicar qual é o seu papel no projeto BOHEMIA? Porque é que este trabalho é importante?
As pessoas que trabalham no projeto BOHEMIA, a todos os níveis, precisam de saber o que está a acontecer no projeto, mas o que as impede de saber o que está a acontecer são dezenas de conjuntos de dados e milhares de pontos de dados. Assim, quando alguém precisa de saber quantas mulheres engravidaram na segunda visita ou precisa de escrever um relatório sobre água e saneamento em Mopeia, eu vou aos dados e encontro as respostas às suas perguntas.
É extremamente importante responder às perguntas relacionadas com o trabalho no terreno em tempo real, para identificar imediatamente os problemas e adaptar o nosso fluxo de trabalho em conformidade, de modo a garantir que o projeto decorre sem problemas e de forma eficiente. Mesmo depois de terminada a recolha de dados, o projeto precisa de traduzir os números em bruto numa história.
Ao analisar os dados e dar os números e as respostas às pessoas adequadas, ajudo a contar a história do projeto BOHEMIA. Assim, dependendo do que encontro todos os dias, trabalho com a equipa BOHEMIA para lhes dar a informação de que necessitam para tomar decisões informadas para a fase de trabalho no terreno e para escrever documentos que, em última análise, informarão as políticas e apoiarão a comunidade de investigação.
Ao analisar os dados e dar os números e as respostas às pessoas adequadas, ajudo a contar a história do projeto BOHEMIA.
Quais são alguns dos maiores desafios de trabalhar num ensaio da malária desta dimensão? Como é que os ultrapassa?
Para mim, pessoalmente, o maior desafio advém da grande quantidade de pessoas a quem recolhemos dados. Como equipa, temos de acompanhar 30.000 participantes e garantir que toda a informação que temos sobre eles está correta. Isto exige que sejamos extremamente organizados, que analisemos constantemente as informações dos participantes, que façamos verificações e, acima de tudo, que comuniquemos com todos.
A minha colega Paula e eu vamos e voltamos a falar um milhão de vezes sobre um participante para garantir que todos os protocolos são seguidos e que tudo é meticulosamente registado. Por isso, o que descobri que me ajudou muito foi permitir que os outros participantes no projeto tivessem uma forma de responder às suas próprias perguntas e explorar os dados por si próprios com relatórios online actualizados automaticamente.
Teve a oportunidade de trabalhar com pessoas de outras disciplinas no projeto BOHEMIA? Como foram essas experiências?
Uma das muitas coisas maravilhosas do meu trabalho é o facto de poder trabalhar com muitas pessoas diferentes. Algumas das muitas pessoas diferentes que encontrei trabalharam como trabalhadores de campo, como parte da equipa de gestão de dados, entomologistas, gestores de projeto e no laboratório, e algo que todos eles partilharam foi a sua vontade de falar sobre o seu trabalho e partilhar as suas ideias. Querem verdadeiramente o melhor para o projeto, mas também para todos os que fazem parte dele. Também interajo com muitos dos estudantes de doutoramento associados ao projeto, que são todos tão apaixonados e me inspiram definitivamente a manter-me motivado e apaixonado pelo meu próprio trabalho.
Quais são as suas 3 principais lições aprendidas com o trabalho no projeto BOHEMIA?
Lição 1: mantenha-se organizado. Ao trabalhar com tantos subprojectos, conjuntos de dados e pessoas, preciso de um sistema de organização que funcione e que me permita apanhar algo em que talvez não tenha tocado em 6 meses.
Lição 2: nunca parta do princípio de que você ou os outros sabem tudo o que está a acontecer. É fácil fazer uma análise ou uma edição e depois esquecer-se porque o fez. No entanto, é muito importante escrever como se estivesse a explicar o seu trabalho a alguém que nunca o viu antes, porque com um projeto desta dimensão não pode assumir que alguém sabe tudo, nem mesmo você.
Lição 3: mantenha-o o mais simples possível. As coisas podem facilmente tornar-se demasiado complicadas num projeto tão grande como este, por isso poupe-se a esse trabalho e mantenha-o simples.
Tem algum conselho a dar aos jovens cientistas de dados que pretendam seguir uma carreira no domínio da saúde mundial?
O conselho que dou aos jovens cientistas de dados, incluindo eu próprio, é que continuem a aprender. A ciência dos dados não é apenas dados ou apenas ciências sociais; é uma bela mistura de ambos. Encontre um cientista de dados e/ou um cientista social que admire e passe algum tempo com eles. Pegue no que aprendeu com eles e siga em frente. Aceite trabalhos que pareçam estar um pouco fora da sua zona de conforto e mantenha a paixão que o levou a entrar nesta área em primeiro lugar. Por último, enfrente os seus desafios com uma atitude positiva; vai precisar dela quando estiver a analisar conjuntos de dados para um ensaio clínico e tiver de encontrar uma pessoa entre 30.000.
